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免費講座（若錯過可在 https://ai-evals.org/ 觀看回放）：
11/20: How to Drive AI Evals Adoption （如何在企業推行AI評測）by Dr Sebastian Fox (CEO & Co-founder at Composo.ai)
12/1: Choose the Right AI Evals Vendor (如何選擇AI評測廠商) by Amy Chen
>>> 連結: https://ai-evals.org/
本期節目
你有沒有想過，當你每天使用的AI產品出了問題，到底是誰的責任？當ChatGPT給出錯誤答案、當AI助手突然變得不安全、當公司投入巨資的AI項目最終失敗——這些問題的根源往往在於缺乏有效的評測機制。
這一期是Stella和Amy的特別坦白局，分享她們最近「人設崩塌」開始在Maven教AI評測（AI Evals）的始末。Stella在AI Evals領域已深耕兩年多，從OpenAI推出ChatGPT開始就在做相關工作。她用實際案例，包括Character AI和OpenAI產品導致的青少年自殺事件、Claude Code功能推出後的用戶流失，說明為什麼AI評測不只是技術問題，更關乎產品安全、公司存亡，甚至人命。
從技術討論到產業觀察，兩人不留情面地評論當前AI評測市場的亂象。她們直言OpenAI等大廠對安全性評估的「做做樣子」態度，質疑市面上很多Evals工具只是「安慰劑」，並分享自己對主流AI Evals方法的不同意見。
這期節目還觸及AI產業更深層的問題：AI泡沫到底是什麼？當Amazon因「相信AI會提高生產力」而裁員，當Arizona的數據中心和居民搶水搶電，當OpenAI的CFO公開表示如果失敗聯邦政府應該救援，我們正在見證的是AI for Human還是Human for AI？
00:00:00 - 節目高光
00:05:21 - 為何決定投身AI評測
00:10:17 - 用戶對AI產品零忠誠度的現實
00:16:02 - 安全性危機：AI產品導致的真實傷害案例
00:21:37 - AI Evals是數據科學家的新機會
00:28:05 - 課程經驗：第一屆學生的反饋
00:36:25 - AI Literacy教育：給孩子的新計劃
00:44:05 - AI擬人化的危險與教育的重要性
00:50:02 - AI Bubble真相：投資與價值的巨大落差
00:54:19 - 數據中心vs.居民：搶電搶水搶資源
01:00:32 - 未來計劃與講座預告
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你有想過降薪30%去換一份更有意義的工作嗎？本期節目邀請到住在科羅拉多的數據科學家Rachel，她曾在電信公司做CDN優化、銅線與光纖網絡效能分析等項目，但最終選擇跳槽到州政府的保險監管部門，用數據保護消費者權益。
Rachel坦誠分享了在電信公司工作時遇到的挑戰：數據科學團隊開發的工具雖然技術上可行，但因為與前線運營人員的KPI考核體系脫節，導致項目難以落地。她也談到私企中常見的問題：當你的項目不是由真正需要它的人提出時，推行阻力會有多大。這些經驗讓她開始思考，什麼樣的工作才能真正帶來成就感。
在政府部門工作四個月後，Rachel發現這裡的文化完全不同，和同事帶著「公僕」的使命感在服務大眾。監管保險公司的定價、審查費率調整、用數據分析醫療保險詐騙——這些工作直接影響著普通消費者的權益。雖然薪資降低了，但工作生活平衡改善、不再需要深夜加班，而且能建立長期的專業人脈網絡。
Rachel也分享了她在科羅拉多丹佛的生活體驗。
時間軸
00:00:00 - 開場與Rachel背景介紹：從電信業到政府監管
00:05:25 - 電信公司的數據科學工作：CDN優化與網絡效能分析
00:12:02 - 項目落地的困境：數據方案與運營現實的脫節
00:18:19 - 轉職到政府部門：監管保險公司、保護消費者
00:27:03 - 數據科學在保險監管的應用：精算審查與詐騙偵測
00:34:20 - 如何找到政府工作？
00:46:41 - 高薪背後的代價與轉職的心路歷程
00:55:06 - 醫療保險監管的複雜性與挑戰
01:01:53 - 公部門工作四個月的真實感受
01:10:21 - 科州生活：生活與工作的平衡
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🎁 Stella和Amy將在Maven有一場免費的 AI Evaluation and Analytics Playbook (美西10/14 9am)的分享，時長30分鐘，歡迎大家來報名參加。不在北美的朋友也別擔心,先Sign Up就可以看到回放 Lightning Lesson。
>>> 報名連結: https://maven.com/p/8430db/build-your-ai-evals-analytics-playbook
這次免費的分享是我們在Maven平台上的課程 AI Evals and Analytics Playbook的一次暖場，在本期節目中，我們也和嘉賓課代表探討了AI Evals的現狀和挑戰。
本集簡介
孫煜征 (YouTube：課代表立正) 在9月2日早上發出離職明星實驗新創Statsig的告別文後，僅僅15分鐘，OpenAI宣佈收購Statsig的新聞就炸開了。這個"完美"的timing背後，這個戲劇性的故事引發了這集節目。
Stella、Amy、課代表都以 data science 為起點，卻走上不同道路。這場對話從三個維度展開：
Startup 的真相
Stella 和 Amy 都經歷過 IPO，卻沒有人「財富自由」；課代表則在明星新創擔任 evangelist，分享了在這個職位面臨的種種挑戰。三人揭開創業公司神話——B 輪後成功率僅 1%，收購對員工的權益、員工股權被稀釋。在現在的環境下，究竟加入 startup 還是不是一個好選擇？
AI Evals 怎麼做？
我們三人也聊了對AI Evals的看法。Stella 研究 AI Evals 已兩年，她觀察到 tech 圈內幾乎預設「LLM-as-a-judge」是正解，課代表直言，這是唯一能落地的方式，但不一定是對的方式；那到底AI Evals 應該怎麼做？如何從「從產品出發」做Evals？與 data science、product analytics 共通核心是什麼？
Data Science 的未來
當 AI 工具重塑產業邊界，data scientist 下一步應該走向何方？我們又有什麼觀察和預測？
最後，課代表也分享他從大廠和新創公司離開，一路降薪但堅持 mission-driven 的心路歷程。現在經營AI builder community和課程的課代表，給了即將在Maven教授 AI
Evals and Analytics Playbook 的Stella和Amy許多鼓勵和建議。
Stella 和 Amy 也將推出課程 AI Evals and Analytics Playbook，並於 10 月 14 日舉辦 30 分鐘免費 Lightning Lesson，帶大家重新思考如何設計評估策略。(>>> 報名連接: https://maven.com/p/8430db/build-your-ai-evals-analytics-playbook )
00:00:00 - AI Evals 免費講座(美西10/14 9am)
00:00:57 - 節目高光、歡迎課代表
00:06:55 - Statsig被收購前15分鍾離職的故事
00:09:37 - Startup真相：B輪後1%成功率，三人的startup經歷
00:17:21 - 如何談判薪資和股權？
00:21:03 - 為什麼離開大廠？
00:25:37 - Evangelist角色困境：個人品牌vs公司品牌
00:36:37 - Mission driven也能賺錢？
00:41:52 - 課代表的內容創作歷程
00:44:40 - AI Evals討論：為什麼LLM-as-a-judge很危險？
00:50:36 - AI Evals 正確做法：從產品出發
00:56:07 - Statsig的AI Evals產品與OpenAI收購的關係
01:02:03 - Data science未來
01:07:12 - Harder things ≠ more valuable
01:15:06 - AI Builders 社群
01:17:26 - Stella和Amy的AI Evals and Analytics 講座和課程
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一位因感情和事業挫折而踏上中東旅程的中國攝影師汗青，原本只是路過阿富汗，卻在這個戰後重建的國家一待就是兩年。他分享了塔利班政府的真實治理狀況、當地人民的日常生活，以及那些讓他心碎無數次卻又捨不得離開的兒童故事。從喀布尔的中國淘金客到瓦罕走廊的游牧民族，汗青帶我們看見一個立體而複雜的阿富汗。
當大多數人對阿富汗的印象還停留在戰爭、貧窮和恐怖主義時，有一個中國人已經在那裡生活了兩年，成為走遍阿富汗最多地區的中國人。
本期節目邀請到正在阿富汗重新定義人生的汗青，一位因人生低谷而踏上中東旅程的攝影師，原本只是想路過散心，卻被這個戰後重建中的國家深深吸引。汗青以第一人稱視角，為我們揭開了塔利班統治下阿富汗的真實面貌：從相對清廉但爭議重重的政府治理，到90%中國人都在從事的淘金業；從城市裡正常工作生活的民眾，到瓦罕走廊極度貧困的游牧民族。
節目中，汗青特別分享了讓他「心被撕裂無數次」的兒童故事——那些在街頭乞討、擦鞋謀生的小孩，以及瓦罕走廊裡連基本醫療和教育都缺乏的孩子們。他也談到了阿富汗女性的真實生活狀態，以及不同地區間巨大的文化差異。
這不是一個遙遠國家的獵奇故事，而是一個中國人用兩年時光深度觀察一個國家的真誠記錄。如果這期節目讓你有所感動，歡迎透過小紅書聯繫汗青，一起為那些需要幫助的孩子們做些什麼。
00:00:00 - 節目高光
00:00:48 - 開場介紹與節目背景
00:02:33 - 汗青的阿富汗之旅：從散心到定居
00:07:07 - 在阿富汗的工作：旅遊業與商業考察
00:12:27 - 阿富汗安全狀況與中國人群體
00:18:16 - 塔利班政府與民族關係分析
00:24:18 - 塔利班治理成效：清廉政府的三大政績
00:30:18 - 女孩教育問題的複雜性
00:34:54 - 阿富汗社會生活水平與階層分析
00:37:03 - 女性權利與教育限制的歷史背景
00:45:01 - 女性地位：傳統分工vs現代平權觀念
00:51:53 - 戰爭創傷與民眾的適應心理
00:55:09 - 瓦罕走廊：極度貧困的原始生活
01:04:01 - 汗青的使命感與人道主義行動
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Iris 在各大零售集團深耕數據科學多年，先後在 Target、Home Depot、Macy’s 和 Circle K 搭建並帶領數據團隊。她分享了數據在零售全鏈路的應用（需求預測、選址與空間優化、定價與促銷、客戶洞察與個人化、供應鏈與履約）、為何「數據驅動」不是 100% 照單全收，而是與業務雙向迭代；也聊到從 IC 到 VP 的成長、如何招募「來了就能上手」的人、跨時區跨文化協作的挑戰，以及對印度科創生態與人才市場的觀察。最後，她也給出職場與親子平衡的務實建議：不必追求完美，重點在於清楚取捨與建立支持網絡。
00:00:00 本集 Highlights
00:02:24 數據科學在零售業的應用場景
00:09:42 不同應用場景在零售業的優先順序
00:18:21 何謂「數據戰略」
00:20:00 和業務部門講人話、取得信任
00:26:21 從 0 到 1 組建數據團隊
00:33:20 零售業的線上與線下
00:38:40 職涯發展
00:49:51 VP 在做什麼？
00:56:08 關於印度的開發團隊
00:58:59 印度見聞與趨勢
01:11:55 職場 × 家庭 × 教養：學會整合與不內疚
01:19:33 北美數據職缺招募資訊（支持簽證！）
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公關行業資深從業者櫻子，揭秘美國科技圈PR運作內幕。從華人創業者八卦談起，深入剖析founder人設打造、媒體關係經營，以及Forbes榜單背後的套路。櫻子分享十年PR經驗，解析科技媒體生態變化與創始人對外溝通 (founder communication) 新趨勢。
你以為上TechCrunch很簡單？其實背後有無數PR專業判斷和媒體潛規則。本集邀請在美國科技圈從事公關工作十年的櫻子，從她經營的小紅書八卦帳號「Running Shoes」談起，深度解析美國科技圈PR生態。
櫻子分享了華人創業者在對外溝通 (founder communication) 上的挑戰，從產品導向到人設打造的策略轉換。她詳細解釋了與記者合作的潛規則—為什麼你永遠不能要求看文章草稿，以及如何成為記者信任的消息來源而非單純的產品推銷。
從WeWork創始人Adam Neumann的重返舞台，到Deel商業間諜事件的危機處理，櫻子觀察到整個媒體生態的變化：科技公司不再把媒體當神，創業者對外溝通 (founder communication) 成為新趨勢。她也分享了富比士 Forbes 30 Under 30等榜單的申請套路，以及為什麼現在tech bro圈已經不太看重這些榜單。
特別針對女性創業者，櫻子提出了頗具爭議但現實的觀點：與其過度強調女性身份，不如掌握主流遊戲規則。她認為成功的關鍵在於真實(authentic) 但有策略的founder communication，既要做自己又要懂得適應環境。
00:00:00 - 歡迎本節目第一公關櫻子！
00:01:48 - 櫻子的小紅書創作與八卦帳號起源
00:07:02 - PR工作核心：理解記者需求與雙向溝通
00:12:54 - 科技公司與媒體對抗新趨勢：從Palantir到假新聞指控
00:22:57 - Founder story套路演變：從專業背景到個人悲慘故事
00:26:49 - Deel 商業間諜案例：媒體危機處理新生態
00:31:31 - PR界第一人Lulu Cheng 與創業者對外溝通趨勢
00:43:21 - 女性創業者人設挑戰與遊戲規則適應
00:54:36 - 富比士 Forbes 30 Under 30榜單內幕與申請套路
01:02:05 - 華人創業者的文化差異與產品導向策略
01:08:13 - 評估媒體渠道價值的PR視角
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當Jasmine在台大外文系大三迷惘時投履歷，卻意外開啓了改變人生軌跡的科技之路。Jasmine從Intel台灣的實習生做起，跟著老闆從台灣調到美國Arizona總部，在Channel的IoT部門待了六年，最後轉職到微軟Azure做產品行銷經理。
Jasmine分享了她從台灣Intel到美國Intel的文化差異觀察，在Arizona Chandler度過的青春歲月，以及搬到舊金山體驗灣區科技圈的生活。她詳細解釋了產品行銷經理(PMM)這個在亞洲相對陌生的職位，以及在微軟Azure負責全球基礎建設硬件行銷的工作內容。從Intel的IoT發展到微軟的雲端計算自研芯片策略，Jasmine以親身經歷見證了科技產業的變遷。
我們也討論了Jasmine父母給予的「35歲前不要抱怨」職場建議在現代的適用性，以及疫情如何改變了她對工作生活平衡的看法。最後，Jasmine宣佈了她在HaHow平台開設的產品行銷課程，希望幫助更多人瞭解這個重要但在亞洲相對陌生的職位。
🚀🚀🚀🚀 對科技外商或產品行銷職涯有興趣的朋友, 可以參考Jasmine和前同事Dapree一起開設的課程! 課程結合了他們在多個科技公司 (Microsoft, Intel, Salesforce, Coinbase, 金融科技新創等)的PMM經驗和所學, 內容涵蓋產品行銷的核心概念、策略規劃與執行、還有實際案例分析。
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00:00:00 - 本期高光：不是我選了科技業，是這條路選了我
00:00:52 - 歡迎Jasmine!
00:05:11 - 大三實習意外進入Intel的契機
00:09:25 - 跟隨老闆從台灣調到美國Arizona
00:18:25 - Intel時期的工作經驗與IoT產業觀察
00:26:45 - 工作生活平衡與父母職場建議
00:35:28 - 從Arizona到舊金山的生活轉變
00:39:32 - 轉職微軟Azure做產品行銷經理
00:45:47 - 雲端產業與data center建設策略
00:52:03 - 產品行銷職位的發展趨勢
00:59:46 - 在HaHow平台開設產品行銷課程的計劃 https://hahow.in/cr/techpmm021 使用折扣碼HHstellaxamy還可以享有85折優惠
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🎉🎉這是節目改名為「StellaxAmy‧自定義」後的第一期節目，也是Stella和Amy首次英語錄製的特殊嘗試！
在深圳創業的美國朋友Josh，從芝加哥南區的貧困社區成長，憑藉優異成績進入MIT學習機械工程，後進入清華大學蘇世民學院來到中國。七年來，他經歷了從小型產品設計公司的項目經理，到蘋果中國相機部門的研發項目經理，現在正自立門戶創辦跨國製造顧問公司The Sparrows。
Josh不僅分享了他在中國製造業的第一手觀察，包括如何為西方客戶尋找合適的中國工廠、處理跨文化溝通挑戰，以及中美製造業合作的真實狀況。
我們深入談論了他作為美國非裔工程師在中國的獨特體驗、對中美兩國社會的深刻反思，以及成長背景如何塑造了他敢於冒險的人生哲學。
聊到現今國際局勢，Josh不禁感嘆：「我寧願在深圳做一個黑人，也不願在美國做一個中國人」。這場對話不僅帶我們窺見了一位創業者在跨文化與跨產業之間的真實掙扎與突破，也讓我們重新思考「身份」、「選擇」與「全球化」的交錯意義。
Josh和他的團隊在Business Insider的報導：https://www.businessinsider.com/moved-to-china-after-graduation-mit-manufacturing-shenzhen-schwarzman-sparrows-2025-7
00:00:00 - 歡迎收聽第一期 StellaxAmy‧自定義 Podcast
00:05:55 - 歡迎Josh
00:07:01 - 第一份工作：直接進入中國本土產品設計公司
00:12:06 - 跨文化溝通挑戰與項目管理
00:25:00 - 轉職蘋果：相機研發項目經理
00:31:25 - 蘋果執行力與供應鏈管理洞察
00:34:31 - 離開蘋果創立The Sparrows的決定
00:42:11 - 外國人在大灣區創業環境
00:52:03 - The Sparrows：跨國製造顧問服務
01:01:31 - 競爭優勢：文化橋樑與信任建立
01:20:02 - 學習中文與來華求學動機
01:30:01 - 芝加哥成長背景與中美社會反思
01:42:00 - 在中國的自由與跨文化體驗
01:49:34 - 有趣的文化衝擊故事
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Amy和Stella的不定期聊天又來了！本期宣布了一系列本節目重要決定：節目改名計畫、首次英文podcast錄音、以及節目更新頻率變化等等，希望聽眾朋友們多多幫忙和支持，期待大家的建議。
✨✨✨對我們節目改名有建議的朋友，歡迎到Threads或小紅書告訴我們你的建議！
暑假也已經過去一半，Amy和Stella分享了各自的暑假經歷。Amy分享了她考取notary公證執照的有趣經歷，還有回台灣的趣事。Stella則聊到兒子回國後的自由時光，以及她在AI evaluation領域的新嘗試。
最後，兩人還深度探討了「爹味」這個微妙但普遍的現象。到底什麼是爹味？你身邊也有人很爹嗎？兩岸的爹味表現有什麼不同？
00:00:00 - 今天來聽Amy和Stella聊天
00:03:05 - Amy考過notary公證執照了！
00:07:01 - 台灣行趣事
00:14:20 - Stella的暑假生活與AI evaluation工作
00:27:00 - 重大宣布：節目改名、節目更新頻率改動
00:37:15 - 近期對AI startup與年輕創業者的觀察
00:43:30 - 爹味現象觀察
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當中國製造越來越強，卻在出海路上頻頻受挫，問題真的只是成本與競爭力嗎？
本集 Podcast，我們邀請到跨文化管理諮詢領域的先行者——黃偉東（Donny Huang）。他是磊石跨文化諮詢的創辦人，曾為世界銀行、新加坡航空、微軟、嬌生等外企提供管理訓練與文化適應服務，擁有近二十年的一線實戰經驗。
Donny 透過多個真實案例，分享外企高層在中國「水土不服」的挑戰，以及他如何運用《道德經》與「寶刀」讓對方重新理解何謂「權力的正當性」。他也剖析中國企業出海面臨的各種困難：文化適應、供應鏈轉型、定價錯誤與管理理念的衝突——「中國製造 2025」、「一帶一路」、「川普的關稅政策」又如何加速了這些轉變？
如果你是正準備踏入國際市場的創業者、被外派的高層，或對全球化管理感興趣的聽眾，這一集將帶給你深刻的思考與實用的觀點。
00:00:00 節目精彩片段
00:01:14 跨文化諮詢發展史
00:08:00 外企高管適應中國文化的挑戰
00:18:00 Donny 從外企轉型為諮詢創業者
00:28:45 外企本地化與在地市場的複雜關係
00:31:51 中國製造出海的三個階段分析
00:42:00 出海最大的挑戰不是產品，而是「人」
00:48:27 中小企業如何突圍？產業聚落與轉型之道
00:56:48 美國製造業回流能否成功？
01:04:17 從「中國出海」到「全球化」的理解誤區
01:11:33 Donny 的 AI 焦慮與人機共存思考
01:18:00 給年輕人的建議：別怕失敗，越早越好
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本期podcast來自Stella最近新開的Substack Newsletter - Data Science x AI。因為是英文Newsletter，所以這一期的podcast也是全英內容。LLM/GenAI evaluation是很新的一個領域，希望和大家一起討論！
在這一集中，Stella分享了當談到大型語言模型（LLMs）與 AI 驅動產品時，「準確性」究竟意味著什麼。我們會探討為什麼像 BLEU 和 ROUGE 這類傳統指標常常不足以衡量效果，說明 LLM評審（LLM-as-a-judge）的方法是如何運作的，以及為什麼多輪對話特別難以評估。
Stella也會分享一些實用的評分標準、技巧，以及從自己實驗中得到的經驗與教訓。
In this episode, Stella shares what “accuracy” really means when it comes to LLMs and AI-powered products. We explore why traditional metrics like BLEU and ROUGE often fall short, how LLM-as-a-judge methods work, and why multi-turn conversations are especially tricky to evaluate.
Stella also shares practical tips, rubrics, and personal lessons learned from my own experiments.
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忠實聽眾小小從Podcast行業轉戰Data Science，分享在USC念碩士一年的真實體驗。從課程內容到求職現況，從AI寫作業的倫理到中美Podcast環境差異，小小以過來人身份揭露Data Science教育的現實面。投了147份工作申請，最終拿到2個offer的求職路上，她如何看待這個被唱衰的行業？
在科技行業低迷、Data Science被普遍唱衰的當下，仍有人選擇逆流而上。小小，數據女孩Podcast的忠實聽眾，從中國國內Podcast行業的製作人轉身成為USC Data Science碩士生，用一年的求學經驗為我們解答：現在讀Data Science到底值不值得？
作為Podcast行業四五年的從業者，小小見證了中國國內Podcast從小眾到商業化的完整過程，也親歷了行業的瓶頸與挑戰。30歲決定轉行並非一時衝動，而是深思熟慮後的選擇。她分享了USC Data Science項目的真實情況：700多名學生中71%是國際生、課程內容與實際工作的落差、教授對AI使用的不同態度，以及學生們面臨的就業壓力。
最令人印象深刻的是她的求職經歷：從去年8月開始投遞申請，總共投了147個職位，獲得14個第一輪面試機會，最終拿到2個offer。這個10%不到的成功率背後，反映的是當前Data Science就業市場的真實狀況。小小也分享了她的求職技巧，包括為心儀公司量身定制項目、如何應對HireVue等新興面試形式。
本集還深入討論了：
00:00:00 節目精彩片段
00:05:47 - 職業轉換史：從精算專業到Podcast製作人
00:11:11 - Podcast行業內幕：製作流程與商業模式
00:17:24 - 中美Podcast環境差異分析
00:25:11 - 決定轉行Data Science的考量
00:30:05 - USC Data Science項目真實體驗
00:40:45 - 求職血淚史：147份申請的成果
00:49:48 - AI工具在教育中的應用與爭議
00:58:41 - 行業選擇與職涯規劃思考
01:10:05 - 對Podcast行業與節目的觀察建議
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Stella 最近嘗試了一下上英文播客 Enrollify 串台，聊了聊自己這兩年做的工作，以及對於 AI 在教育與高等教育產業應用的看法。我們也在自己的小空間裡分享給大家。如果有在做類似方向的朋友，歡迎來交流！https://www.enrollify.org/episodes/bonus-live-at-engage-ethical-ai-in-higher-education
對 Data Science 和 AI 結合領域有興趣的朋友，也歡迎來訂閱電子報 Data Science x AI：https://datasciencexai.substack.com/
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她是前德勤的IT項目經理，15年前轉行做房地產，如今已是南加州小有名氣的商業地產專家和自媒體博主“加州地產通”。在這期節目中，我們聽一梵分享她如何以亞裔女性身份在商業地產界打拼，成為CCIM認證的Top 10%投資專家，以及她看到的高淨值客戶的財富觀念。
當一個亞裔女性踏入以白人男性為主導的美國商業地產圈，會遇到什麼樣的挑戰？
本期我們邀請到南加州的資深房地產經紀人一梵，她擁有德勤和匯豐的IT背景，15年前毅然轉行進入房地產行業，從最初的週末兼職做到全職創立S corp公司，如今已是CCIM認證商業地產專家。
一梵分享了她的職場轉型心路、自媒體成長經歷，以及如何通過數據分析能力在商業地產領域脫穎而出。她還深入解讀了醫療大樓、triple net、信託傳承、1031置換等商業地產概念，並帶你瞭解高淨值客戶看重的資產配置方式。
00:00:00 你賺不到認知以外的錢
00:01:57 從德勤轉行做房地產
00:05:49 收入翻倍，副業變正職
00:09:59 拿Broker執照背後的狗血故事
00:17:57 不同地產公司的傭金分成機制
00:24:03 用高爾夫建立客戶信任
00:27:06 信託規劃與高淨值客戶溝通
00:38:07 商業地產 vs. 住宅
00:50:00 商業地產投資入門首選
01:02:52 AI會不會取代房地產經紀？
01:09:19 當前南加州市場分析：商業 vs. 住宅
01:15:55 打工人如何從住宅投資進階商業地產
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這週恰逢Amy和Stella這週都在外旅行，給大家分享一期不一樣的內容。
本期podcast來自Stella最近新開的Substack Newsletter - Data Science x AI。因為是英文Newsletter，所以這一期的podcast也是全英內容。LLM/GenAI evaluation是很新的一個領域，希望和大家一起討論！
Hey there! This is the first post in my series on evaluating LLM-powered products, part of my ongoing effort to rediscover what data science means in the AI era. If you're interested in this topic, subscribe to get updates!
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當一位華人女性工程師走進歐洲航天局(ESA)，她眼中的“宇宙”是什麼模樣？
本期邀請到鱈魚——現居德國的軟體工程師，她曾在德意志銀行擔任數據遷移和機器學習工作，如今轉型加入一家與ESA合作的咨詢公司，參與航天項目、部署數位digital twin、推進“航天上雲端”進程。
她分享了歐洲職場中讓人瞠目結舌的低效率與“真·打工人”文化衝擊：德國火車晚點率超50%，職場上下屬怒懟上司毫無心理負擔，三點就收工成日常；但與此同時，也能實現個人聲音被聽見的理想工作氛圍。
我們聊到了航天項目中的各種“土法煉鋼”場景：如何解碼來自太空的遙測數據？衛星的時間不是按小時而是“從發射起算”？還有ESA上雲面臨的“拒絕美國雲”政治現實……不僅讓人刷新對“高科技”的想象，也看見一個複雜而現實的歐洲。
🎧 本期還藏著狗狗故事、德語職場文化衝擊
00:00:00 本期精彩片段
00:01:18 嘉賓介紹：鱈魚的數據工程之路
00:02:30 從德意志銀行到小型咨詢公司
00:04:26 與航天局合作：小公司也能參與天上項目
00:07:25 航天局是否真的需要上雲端？
00:09:26 軟體20年未更新，維護比創新更有市場
00:11:04 歐洲用什麼雲端服務？
00:13:01 歐洲各國航天局如何協作
00:20:26 在歐洲有真的deadline嗎？
00:24:10 ESA的真正使命
00:29:27 航天數據的時間編碼與可視化難題
00:34:08 歐洲航天局與AI的距離
00:38:38 用衛星數據輔助城市規劃
00:41:43 德國人工作節奏與“摸魚文化”
00:46:29 德國不同行業薪資差距
00:51:58 為什麼離開德意志銀行
00:56:57 在小公司找到的意義感
01:03:27 德國人不再是你想象中的德國人
01:10:43 德國老闆好脾氣
01:13:03 德國社會氛圍
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在這集live podcast中，Stella和Amy與老朋友Felix重聚，分享他這一年多來從大廠高管到全職創業者的轉變歷程。Felix原本是Zendesk的AI Senior Director，去年十月決定離職全職投入一個用計算機視覺革新木材測量的創業項目。
Felix詳細分享了他如何進入完全陌生的木材行業，與來自第五代木材家族的繼承人合作，用技術解決這個行業一百多年來依賴人工測量的痛點。他深入解釋了木材買賣中測量的重要性、行業的傳統文化，以及如何在一個被幾十個家族把持的緊密network中作為唯一的亞洲面孔找到立足點。
訪談中Felix也分享了創業過程中遇到的各種技術挑戰，從網線長度到相機頻率，每個細節都可能成為障礙。他大量使用ChatGPT和Cursor等AI工具輔助開發，展現了AI時代創業者的工作方式。
最近，Felix因為在小紅書分享帶學徒的心得而意外爆紅，從幾百粉絲漲到六千多。他詳細分享了如何從100多個主動聯繫的年輕人中篩選出20多個進行深度指導，以及他對年輕人職業發展的獨特見解。Felix強調要幫助年輕人「產品化自己」，找到既有興趣又能創造價值的方向。
時間軸
00:00:00 - 節目精彩片段
00:00:43 - 節目開場與Felix重聚介紹
00:01:45 - Felix一年來的變化：從Zendesk到全職創業
00:02:32 - 創業項目介紹：木材行業的計算機視覺技術革新
00:06:15 - Co-founder背景和木材測量行業痛點分析
00:07:10 - 如何進入木材行業：從顧問到全職創業者
00:09:10 - 參加行業會議：唯一亞洲面孔的文化衝擊
00:13:17 - 木材行業的家族傳承文化和市場特色
00:15:23 - 傳統行業tech startup的商業模式和優勢
00:20:03 - 理想產品場景：自動化木材測量系統
00:23:08 - 創業技術挑戰：從實驗室到現場的各種問題
00:26:28 - AI工具應用：ChatGPT協助和專家諮詢需求
00:30:04 - 產品精確度對比和行業接受度
00:34:39 - 客戶開發成功：從一個點擴展到30多個點
00:36:51 - 機會發現哲學：展示自己吸引機會的策略
00:40:51 - 小紅書爆紅經過：從帶學徒到網路導師
00:42:51 - 年輕人指導：解決缺乏見識長輩的社會問題
00:47:23 - 學徒篩選機制
00:50:53 - 未來規劃：幫助年輕人自我產品化和商業合作
00:55:03 - 指導哲學：提問引導vs直接建議的方法論
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清華土木背景出身的張勃，畢業十多年後既沒有轉職寫程式，也沒進科技大廠，卻在矽谷靠著自己的一技之長，打造出一家結構設計公司，專為矽谷的工程師們翻修「老破小」。他是如何在不被看好的傳統產業中堅持下來？他又如何看待教育、AI 與人生選擇？
00:00:00 本集精彩片段
00:02:00 嘉賓介紹
00:04:30 擔任 expert witness：關於 Chase Center 的官司
00:06:00 美國施工為什麼那麼慢？
00:08:00 時薪 800 美元的藍領工作
00:12:00 華人為何不做工地工作？
00:17:00 加州住宅設計流程解析
00:22:00 火災重建難在哪裡？
00:25:00 灣區房價為什麼這麼高？
00:30:00 自住型屋主 vs 建商需求差異
00:35:00 小紅書風格能否在美國實現？
00:38:00 為什麼美國偏好木構造建築？
00:42:00 不轉碼的人生也可以很精彩
00:47:00 像培訓新人工程師一樣「訓練」ChatGPT
00:51:00 ChatGPT 能不能幫忙算結構？
00:56:00 結構設計是個越老越吃香的行業
01:00:49 轉碼與不轉碼的職涯選擇
01:04:23 不後悔留在灣區的理由
01:05:41 灣區教育內卷：逃不出的東亞模式
01:09:16 養雙胞胎的日常崩潰日記
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現在報名本節目首次 Live Podcast - 跨入傳統林業 治癒職業中年危機
- 報名連結：https://lu.ma/tng5zsrw
緯凱工業接班人Anton分享他接手家族傳統塑膠射出事業的經歷，從學習模具技術到推動數位轉型的全過程。他如何在保持高品質工藝的同時，引入現代化管理系統，重新定義傳產經營模式，培養人才並擴展業務。
在這集節目中，Stella和Amy邀請到塑膠射出成型產業的二代接班人Anton，分享他從大學畢業後回到家族事業的心路歷程，以及如何在傳統製造業中推動系統化、數位化的轉型。
Anton來自彰化的緯凱工業，這家專精於精密塑膠射出的工廠已有近30年歷史，提供從模具設計、製造到射出成型的一條龍服務。Anton坦誠分享了他如何從模具技術開始學習，逐步理解整個生產流程，才開始導入ERP系統、機台IoT連線等數位工具，為家族企業注入新活力。
在訪談中，Anton不僅分享了傳產接班面臨的挑戰，更深入探討了如何與一代磨合、如何培養並留住員工、如何面對全球供應鏈變化的挑戰。他特別強調「既要好到讓員工想留下，也要把員工培養到足以離開」的人才理念，並分享了如何將老師傅的經驗量化、標準化的實用案例。
時間軸
00:00:00 - 節目精彩片段
00:01:50 - 緯凱工業的業務：塑膠射出一條龍服務
00:06:17 - 無塵室生產與市場競爭力
00:14:04 - 公司創業歷史與初期挑戰
00:17:37 - Anton的接班決定與心路歷程
00:21:08 - 二代接班的普遍挑戰與應對
00:25:04 - 家族企業的工作生活平衡
00:30:56 - 接班初期的系統化與數位化程度
00:34:17 - 數位轉型的開始：IOT系統導入
00:37:33 - 彰化製造業生態與產業聚落
00:40:55 - 招工難題與人才管理策略
00:45:45 - 員工激勵機制與財務透明化
00:51:32 - 數位轉型的理念與實踐
00:55:29 - 一代與二代在數位轉型的磨合
00:57:26 - ERP系統導入經驗與建議
01:00:05 - AI工具在傳統製造業的應用
01:08:35 - 流程拆解與系統優化的關鍵
01:13:23 - 業務開發策略與客戶篩選
01:17:59 - 未來發展方向：醫療耗材產業
01:20:13 - 美國關稅政策的實際影響
01:21:43 - 製造業回流與技術轉移的挑戰
01:26:43 - 傳統技術知識的傳承與標準化
01:30:26 - 職業選擇與未來發展願景
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數據產品是什麼？為何在中國科技圈成為新興趨勢？而超過35歲的數據人，在國內跳槽求職時又面臨哪些現實焦慮？
本集節目，我們邀請到Ray（筆名古牧君），一位在中國科技行業深耕十年以上的數據工作者。Ray分享了他對數據產品、策略產品的第一線觀察，也剖析了國內數據團隊和產品經理的分工差異，以及職場中如何用「個人影響力」突圍年齡歧視。
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00:01:49 Ray的數據職涯經歷（新浪微博→BAT）
00:03:00 什麼是數據產品？從BI看板到生意參謀
00:07:00 淘寶「生意參謀」與小紅書數據中心的差異
00:09:00 國內外數據產品經理的職責區別
00:11:00 國內數據產品經理需要哪些技能？
00:15:00 策略產品經理的角色與演變
00:19:00 數據崗位的價值感困境
00:24:00 數據職位是否是「奢侈品」？
00:29:00 個人影響力如何成為突破職場天花板的方法
00:37:00 中國社交平台的引流生態差異
00:43:00 保險行業數位轉型案例分享
00:48:00 大企業為何難以真正改革？
00:52:00 如何看待工作意義與職業滿足感
01:01:00 教育與分享：Ray心中的「人生課題」
01:05:00 微信「分分捐」公益功能介紹
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