白日明 Jeffery Bai
國立台灣大學
工商管理學系 四年級
原先擔任專案實習生的 Jeffery 後來申請轉至資料科學部門，一起來看看商管背景的 Jeffery 擔任資料科學實習生時有什麼新突破吧！
為什麼選擇轉換至資料科學實習生？
轉換至 DS Intern 的動機
MoBagel 的 DS team 負責 Decanter AI 和 8ndpoint 兩項主力產品的開發維運，以 AutoML 產品Decanter AI 而言，公司的 DS 可以說是符合廣泛認知、ML 應用建模的那種「很純的 DS」，但因為立於產品主張所獨有的特殊定位，不只是數據分析，同時也要沾一點軟體開發的內容
轉換至技術部門吸引我的地方：
- 技術能力養成：透過企業專案、演算法開發的過程熟練命題分析、程式實作、甚至一些軟體開發的版本控制工具等，能夠快速累積更多技術相關的實務經驗
- 跟工程團隊一起工作的經驗：即使是同一間公司，不同部門都會有各自的風格和氣氛。過去我的商管背景沒有機會體驗到工程團隊的工作方式和互動氛圍，真正身處其中才能知道自己對未來工作性質的喜好
- 為未來求職打下扎實基礎，彌補非本科生的資歷：Data 這塊還是很重視本科的學經歷，跟商管職位比起來是特別排外的，我認為加入 DS team 除了能夠解答最開始我對於資料科學家的種種疑惑、找尋自己的光譜定位，更能夠直接創造技術工作經歷，職稱的轉換也讓我在未來申請履歷上有更多優勢
對商管背景的我來說，MoBagel 的 DS team 是一個能夠快速累積實務經驗的舞台，同時也是摸索職涯階段上最適合的中繼點。
換部門的面試評估：
一般申請 DS 實習生也同樣需要經過履歷、人資面試、和主管面試，但除此之外在履歷關通過後會進行線上測驗。因為是轉部門，所以也跳過了書審和人資面試，直接進行線上測驗
- 線上測驗：時長約兩小時，題型是選擇題、是非題、程式實作和簡答題都有，而內容就包含統計 / ML 的基本概念、DS Life Cycle、Python 的程式實作和建模等，算是基礎能力的測試。
- 直屬主管 / 部門主管面試：因為已經在公司待了半年，其實在個性上都有相處過了，所以主要也是了解個人和工作內容的適配程度，確定我的技術水平能夠負擔未來的工作份量，也同樣反過來確認未來可能接觸的任務是不是符合我自己想要的學習曲線
DS Intern 工作內容與生活日常
在 DS 部門下開發演算法，四個月我完成了
- 主要負責 3 個 AutoML 演算法開發、協助其他演算法 code review
- ML Pipeline 的方法研究（論文、論壇、Stack Overflow…）
- 建立開發流程相關文件的格式和內容
因為 MoBagel 的產品本身就是自動化 Machine Learning 算法平台，因此工作性質除了 DS 以外更參雜了軟體開發的成分，在演算法的實作上有別於特定命題的特徵工程處理，更重視泛用性高、兼具準度和速度表現的「產品量級」功能，另外因為著重於商業應用的題目，因此也是以表格型資料（Tabular Data）為專精的產品功能。
就像 Data 和軟體工程的網路社群一樣，DS team 是盛行分享風氣的一個團隊，日常中雖然大多在處理自己的任務，但時不時就可以把椅子滑到學長學姊旁邊一起討論遇到的難題，教學相長，從人的身上常常學得比事情還更多，也因為這種特別的氛圍讓人感覺像還在大學裡一樣，討論工作時都直截了當、超高效率，除了工作也常一起吃飯聊天打球，很溫馨的感覺
其他有趣好玩的事情
MoBagel 整體的氛圍就是一個活潑開放的新創公司，中午大家常買飯回來餐廳一起吃飯聊天，下班後也有各種運動行程揪團出去玩（e.g. 下班去抱石、滑板、打籃球，有時假日還會揪去北海岸潛水！！！），偶爾也會去唱個歌喝點酒（或是還沒下班就先開喝）。除了零食櫃以外、也有幾張懶骨頭和沙發，中午休息時可以躺著搭配休息區的商管書看～
公司每天都有供晚餐，大家也常常留下來一起吃個飯再走，有很多跟不同部門的人互動的機會，大節慶也有各種活動 dress code，留下有很多名場面，在這個地方實習除了職涯上的發展成長，也交到不少好朋友、創造各種美好回憶！
