實習心得分享－Business Analyst Intern

Josephine 寒假期間參與 Business Analytics Intern 計畫，過去擁有 Machine Learning 學習經驗的他，十分暸解數據建模的門檻很高。由於被行動貝果的理念「Think with AI」所打動，因此開啟了 MoBagel 實習旅程。

Josephine 對於自身的職涯規劃非常有想法，在實習過程中把握任何表現機會，嘗試提案將 AI 推廣到不同教育體系，實現 AI 普及化的願景，也因此能有所成長。透過在行動貝果實習的經驗，讓 Josephine 更加確立自己的職涯路線，也對於他現在就讀的商業分析研究所課業有所幫助。讓我們一起來看他的實習的心路歷程！

因為暸解 AI 建模的難，成為加入 MoBagel 實習的契機

第一次跟 MoBagel 接觸是在一場台大的演講，當時 MoBagel 的營運長兼共同創辦人 Iru 是當天的講者之一，在演講過程中提及了 MoBagel 的理念 – AI 普及化，讓 AI 成為人人都能輕鬆使用的工具。當時覺得有公司在為這樣的理想努力真的太好了，尤其自己在過去也曾經學過 Machine Learning，更能深刻的體會到 AI 這個領域的門檻有多高，光是建一個最基本的預測模型，就需要花很多時間學習程式語言、微積分、回歸等等的，還要花大量時間和資源來訓練模型，也因此開始對 MoBagel 產生興趣。後來在因緣際會下，又在不同的幾個活動場合中遇到 Iru 以及 AI 策略夥伴負責人 Alan，對他們正在將 AI 拓展到教育的計畫很感興趣，也很開心最後他們願意給我機會加入這個團隊。

每次提案都是挑戰，讓實習有滿滿的收穫

在加入 MoBagel 之前，我期望自己能夠在工作中了解自動化 AI 在不同產業的應用，真實世界中是如何利用 AI 解決商業問題，為不同企業帶來更精確的問題分析及解決方案，除此之外，也希望能夠將 AI 推廣到教育上，讓不同科系和背景的學生，都能夠學習 AI 的基本知識，並嘗試運用 AI 去解決問題。而實際開始工作後，我接觸到的遠比原來預期的還要多，這也是我認為在 MoBagel 最棒的地方，在 MoBagel 工作的期間，有很多可以提案的機會，任何可行的提案都能去實行，像是到不同學校舉辦 AI 工作坊、跟大學 AI 相關社團合作辦活動，又或是和其他教育機構開設 AI 經理人專班，甚至是將教育市場擴展到海外等等，每天都在腦力激盪和挑戰新的事物，而除了教育的部分外，也有很多機會參與企業會議，能夠了解企業真實面對的問題，以及運用 AI 方式和傳統分析方式的差別，在短短幾個月的時間裡，真的能學到很多，能有很大的個人成長。

實習間的商業經歷，成為現在讀商業研究所的養分

在 MoBagel 的工作期間，由於接觸了很多不同產業，實際參與了不同產業對於 AI 的應用，也在準備學校工作坊及演講內容的過程中，將自動化 AI 工具應用在不同的數據上，例如行銷分析、回購預測、房價預測等，這對我現在正在讀的商業分析碩士有很大的幫助，像是最近上課中提到的 time series model，以及對於 regression model 的解讀，教授經常會說怎麼解讀和運用要取決於該產業的 domain knowledge，而這部分我就特別能夠理解，並不是決定係數越高模型就一定越好，也並不一定不顯著的特徵就不使用，很多時候產業的背景知識才是決定如何解讀跟運用模型的關鍵。

我覺得當初加入 MoBagel 真的是很棒的決定，是一個每天充滿新的挑戰的工作，也能夠看見自己不斷地成長，在 Mobagel 工作也讓我更加確定未來想以商業分析師為職業，希望自己能夠運用 AI 工具去分析各種商業問題，並給出合適的解決方案。