回顧在美國亞馬遜五年的資料科學旅程
在美國亞馬遜工作五年的紀念日已過月餘，但卻遲遲沒有興致與想出一個好的架構去展開五年回顧的書寫，不若上一篇在美國六年看似深沉的生命體悟流暢湧現。一時半刻也想不出甚麼原因，那就只好怪罪一連串最近工作場合看似無事生非的變動，拖著我動筆。
五年是一個大事，對任何亞馬遜員工、對我亦然。我從五六月就期待七月一日的來臨，可以拿到象徵性的橘色工牌，進而揚棄五年內初生之犢的淺藍，但當真正跨日的時候，其實沒有多大的情緒波動，就像我在六年的書寫裡面提到的，我對於變動益發波瀾不驚：像是身分的逐步破關(OPT、H1B、永居)、疫情、搬遷等等，而一個五年的僭越，又算得了甚麼呢？
然而，也是因為這樣的零落感知，更應提筆把這五年做個收束與紀錄，才不會遺忘。人們喜歡化整為零、喜歡五十百等富含紀念意義的數字，而我也如此相信著但卻也恐懼著，如果我都如實的把我想要紀錄的付諸文字，那麼當文字落地，我是不是就得真正往前走了，走到一個我還未真正思考的未知與遠方？
因此，讀者如你，當你決定繼續閱讀，你會成為我這五年歷史的見證人，但我也要說聲抱歉，你可能不會從這篇文章裡面獲得「如何在美國找到資料分析工作」、「要怎麼裝備資料科學硬技能」等乾貨，我希望我的行文走向更多的往我這五年每個轉折與決策點背後的驕傲、後悔與學習，以及我怎麼在亞馬遜這個碩大無朋的資本主義叢林裡面，嶙峋的、負傷又療傷的走到現在的位子、成為一個我自定義的「野蠻生長」的資料科學家 — — 它注定是一條不可以被複製的職涯(P.S. 說來弔詭，大家冥冥之中知道職涯不可複製，但卻又著迷於聆聽他者的職涯)，但讀者如你，姑且可以抱持著旁觀的心態閱讀接下來的文字與段落，或許在遙遠未來的某一天，你在成為資料工作者的路上，看到類似的風景、遇見雷同的路口，接下來你讀到的，可以讓你在選擇之際，添一些或是移除一些權重吧！
那我們就開始吧！
編年
我們就以平庸且毫無創意的方式展開正文吧！在順序的編年史觀中，或許會揭露一些野蠻生長的端倪。
- 2019/07/01 入職西雅圖亞馬遜，商業分析師 II，組別為廣告財務組，主管J
- 2019/07/15 商業分析師 II，組別為廣告財務組，主管換成N
- 2019/10/12 商業分析師 II，組別為廣告財務組，主管換成G
- 2020/09/03 商業分析師 II，組別為廣告財務組，主管換成M
- 2021/01/28 商業分析師 II，組別為廣告財務組，主管換成B
- 2021/04/01 升職成資深商業分析師，組別為廣告財務組，主管B
- 2021/05/17 資深商業分析師，內部轉組到智慧音箱音樂領域，主管K
- 2022/04/02 資深商業分析師，內部轉組到企業對企業廣告科學組，主管C
- 2023/10/23 轉換頭銜成為資深資料科學家，組別仍為企業對企業廣告科學組，主管C
- 2024/04/02 從西雅圖搬移至紐約，資深資料科學家，組別為企業對企業廣告科學組，主管C
- 2024/06/04 資深資料科學家，組別為企業對企業廣告科學組，主管換成S
將編年轉換成統計數字：我在不長不短的五年亞馬遜職涯中，總共經歷過一次升職、一次頭銜轉換、一次工作地點搬遷、三個商業領域和八個主管。或許這些統計數字中最值得強調的是在短短五年內八個主管的紀錄了吧！這也是我在美國生活中最直接與「隨機性／意外」的初次相遇。而頻繁的主管更迭也為我亞馬遜五年的旅程定調，「野蠻生長」因此茁生。
這些或清晰或逐漸被淡忘的主管群像，也揭示了這篇回顧的眾多子題，那就是關於「選擇」。我的亞馬遜旅程，也許可以被簡單歸結是一場曠日廢時、爭奪選擇權的征途，就如同每個來美國掙扎著想要留下來工作生活與久待的初代移民們，我們如何從「被揀選」者（被學校、被第一份第二份工作、被第一個主管、被H1B的抽籤系統、被這個有著美麗夢想的國家挑選），到我可以把「選擇權」一點一滴地拽回來，時間久了，我可以選擇我想要耕耘的領域、想要做的專案、想要跟的主管、想要生活的城市、想要去的地方、想要過的生活、我也可以選擇不要變動、選擇停下腳步、用力呼吸，因為不做選擇也是一種選擇，是最最奢侈的那種。
主管的變換具體而微地展現了「我被挑選」到「我得以挑選」的進程。可以在編年小記裡面，看到我在第一個組別中換了五個主管，而之後的領域，領導層更換的比率顯著下降很多，也是顯示出澄澈做出選擇的重要性，也是多虧了這些不大不小的變動，我得以在埋頭苦幹中，偶爾探出頭來看看一個資料從業者在組織中的適性，進而踉蹌但又穩定的前進，而這篇五年回顧文的眾多心得才得以孕育而生，那接下來我們就來談談選擇吧！
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第一個選擇：邊陲與核心
這或許是我認為作為一個資料科學從業人員在職涯發展期間最重要的一個選擇／被選擇了！你初入職場的落點(邊陲組VS核心組)，基本上會決定你未來八成的職涯走向。
所謂的核心組，即是一個產品線裡面，產出營收最大宗的組別，他們會有最多的科學家與分析師、負責產品後面最核心的模型與系統的建立與優化；所謂邊陲，是領導層認為在核心產品之外，有潛力成長、可以被客製化的產品線，需要被客製化的原因可能是該領域有一些不同的使用行為或是客群需要被特別關照。
像在亞馬遜的廣告組裡面，商品贊助廣告、品牌贊助廣告就是核心組，為主要的營收來源，而我待過的第一個組(書籍品類的廣告)與第三個組(Amazon Business上面的廣告優化)則占了整個廣告營收很小的部分，但因為有其獨特性，因此發展出各自特定的小組來優化這些品類與出版商(Publisher)。
在Alexa的各個領域中，我所在的Audio是核心組，因為可想而知最多的使用者互動是請Alexa放音樂，我當時所在的組裡面就有七八位分析師；而邊陲組則是像Knowledge、Social等等這些較少與Alexa互動的領域。
核心與邊陲的分野也有可能按地理區域區分，像是電子商務大組旁偶爾也會有小組是專門處理印度或是日本的組別，這些組別的科學家也不會自己擁有模型，頂多是拿核心組(可能美國)的模型進行微調。
在核心組裡面，由於整個體制、系統、模型已經相對成熟，屬於一到一百的階段，科學家分析師們得往更深去挖掘機會點，雖然營收量體極大，因為整個產品週期已經不是最快速成長的狀態，能翹動的改變往往也不大，得針對現有系統不斷的「優化」，一個資料科學家能在核心組裡面很有架構的成長，而且同時也被允許有較多的時間做很深度的研究，去測試不同的演算法與模型，也需要去跟其他組內眾多的科學家們比拚學識的深度，在這些組裡面，你會成為一個垂直學門的專家，舉凡「推薦系統」、「搜尋結果關聯度」、「競價模型」、「廣告候選人排序」等等，但在橫向比較上你可能會一知半解。
在邊陲組中，一個資料科學家更被看重的是廣度，有別於對單一系統的了解，你需要去看進跨產品、跨模型、跨系統的各個面向，並且學習判斷哪裡有機會點，你會對於整個生態系有全面的了解。由於人力資源較少，往往需要快速地做分析、驗證機會、用很粗糙的方法實踐、實驗，失敗的話則往下一個系統邁進。當然你對於系統的深度不會像是核心組的科學家挖到第一百層，但你可能會挖到第五層後，就知道你的一個改動可以帶出邊陲組裡面很大的影響力，得力於邊陲產品的高成長潛力，你往往是邊陲組裡面第一第二位的資料科學家（如同我在第一個與第三個組的情況），我基本上參與了整個資料分析與資料科學團隊的建立、分析流程的設置，由於是一個零到一的過程，我產出的成果有很高的識別度，能被領導層看到，我成功升職與轉換頭銜也歸功於此，但壞處就是：這樣的野蠻生長是沒有經過嚴謹的系統訓練的，可能兜兜轉轉一年半載也達不到核心產品資料科學組們的學術專業度、嚴謹的開發流程和原創度（畢竟我們都是調整核心組的產出而已）。
而如此的選擇即是一把雙面刃，五年橫跨，我主動與被動的選擇訓練我成為一名在邊陲組中「見多事廣但無法向下深挖」的資料科學家，我喜歡遨遊於不同系統中，尋找可以輕易翹動巨大改變的機會，但又恐懼我會不會永遠無法成為一個獨特領域的專業分析者，因為我會需要花費更多的氣力去與那些傑出專業的領域菁英競爭，而他們已經在各自的領域耕耘太久太久 — — 而我在紀錄這些選擇的正反面時，仍沒有答案與定見。
第二個選擇：分析師與科學家
在亞馬遜的五年中，我做的第二個有意識且主動的選擇是從分析師的路途逐漸往資料科學家靠攏，也算是把「資料從業人員」的職業光譜爬梳了大半。我在過去的一年裏面也寫了兩篇文章在探討分析師與科學家的轉換與異同，
總結來說，這個選擇是一個從產品外緣的支持型角色，走了長長的三年旅途，逐漸走到產品核心，擁有主人翁意識的主要角色。在履歷上著重強調的列點，也從報表產製、自動化的「效率提升」，到我從資料海中萃取出的點子被落地後，對於核心產品指標的提升與翹動，可能是互動率、關聯度、或是簡單粗暴的營收數字。
這個選擇也是某種廣度與深度的取捨。分析師只要基本上具備對於資料集的拆解與理解能力，可以用同一招打天下：我擔任分析師期間，對於ETL的嫻熟與自動化的高效，讓我在廣告財務組或智慧音箱使用者互動的組別都無往不利，因為報表的產製追蹤的最優解已經被我摸透；但身為資料科學家，工具不再是重點，而是考察我對於該領域的深層了解，能不能透過資料層層疊的拆解後，找到機會點，並用合邏輯、具備統計、機器學習涵養的創新方法，獲取作為科學家想要的產品升級或使用者行為的改變，而這樣的深掘很難被複製到不同的領域，因此轉換領域的成本也相較於分析師高很多。
然而，這也是這個選擇迷人的地方，因為資料科學的深不見底，時時刻刻賦予我強烈的溺水感。有別於已在分析師的位置目睹這個職缺的邊界與上限，轉職成資料科學家後，我一眼望去看到的盡是深藏不露的資料科學同行，他們擁有比我高的學歷、比我更有底蘊的學術涵養、比我會做實驗、比我更會科學性地定義問題與分析、也比我更能提出有影響力的解方進行創新和優化。在資料科學的領域裡面，我目前還看不到邊界，即便依稀看到了邊界上挑燈夜戰強者背影們，我可能內心深處清楚的知道，我可能走一輩子都走不到他們所在的知識邊界。
第三個選擇：選擇好的主管
在五年內經歷過八個主管的輪轉，我應該站在一個極具優勢的位置來探討一位好的資料從業人員主管的特質吧！(笑)
一位好的主管不會微觀管理(mircromanage)，而是會對下屬有一定程度的信任，相信下屬可以如期完成任務。
一位好的主管會對於所在的領域有深刻的了解與較高層次的認知，知道哪裡有機會點跟哪些彎路可以避免，他們需要對於其負責的領域擁有一種激近於本能但又科學化的直覺，對於不同利益關係人的要求與問題，能有清楚見地的辯證。
而如何產出深刻的了解呢？一位好的主管需要擁有高度的好奇心與願意學習新事物的感知，他們可以不用挖掘到每個演算法的深處，但因為其擁有好奇心，他們能快速獲取相對應的領域知識，並且化為內在的資料庫，在未來決策判斷中所用。
一位好的主管要懂得問好的與對的問題，以及在問問題後，適當拒絕。在亞馬遜這個不同利益關係人爭奪話語權與推托工作責任的企業裡面，永遠有做不完的事情，好的領域知識與經驗可以轉換成對的問題突破產品經理、工程經理似是而非的需求迷障，而有勇氣說不則是對於下屬的時間與心神的保護。
一位好的主管是下屬成就最好的擁護者與應援者，甚至會在下屬的職涯上化身成為頗為嚴格與難搞的教練級角色。好的主管會不厭其煩地到處跟利益關係人說下屬的專案有多麼多麼好、影響力有多麼多麼得大；他們也會知道在一個個不斷來臨的專案傾軋之下，一個資料科學家可能沒有那麼多時間整理與準備職涯的進程，因此做為一個主管，他們必須有意識地、不厭其煩地提醒下屬在日復一日的工作中，勻出時間給自己，為職涯奠基與鋪路，不管是整理文檔、紀錄成果還是額外做到代辦清單上的其他事項。
一位好的主管會盡可能的保持溝通的澄澈透明。資料科學的組別通常小而精美，專案的選擇與走向需要緊密貼合領導層策略上的大方向。而好的主管會扮演好轉譯與傳達的麥克風角色，訂出資料科學組的產品藍圖，讓下屬可以專心致志的工作與產出，因為下屬會知道受益於這樣的透明性，其負責的專案會是具備一定影響力與領導層想要的。
在亞馬遜的五年中，我遇過極其爛的主管、也遇過符合以上標準的好主管 — — 那種讓我崇慕、默默有心效仿，未來可以變成跟他們一樣的領導者、也有遇過不管事、無為而治、讓我自動導航的主管 — — 他們基本上被分類在不好主管的隔壁吧！五年的時間夠長可以教會我一雙勘用視人的眼睛，良禽擇木而棲，賢臣擇主而事，也感謝這些跌跌撞撞，讓我對於「好主管」的定義清晰而良好框限，也漸漸得以把選擇主管的權利慢慢回溯在雙手裡，緊緊握住，不放開。
第四個選擇：選擇高效、能力強的團隊
很不幸的，資料分析師抑或資料科學家是一個無法單打獨鬥的職能，你可以被迫戴上一些非技術系的角色帽子(例如產品經理、專案經理)，但到頭來你還是會需要一群優秀的建造者(AKA工程師)，幫你將想法付梓。
如同形色各異的主管一樣，亞馬遜裡面有極度優秀、也有相對懶散的產品團隊。我也是待了這麼長的時間後，才知道一個團隊的奠基不像成功失敗的人生隨機，有很多刻意的成分。這之中包含眾多變因：例如團隊的領導者，領導者與其主管們的關係與政治動態、第一二位的團隊成員(像是第一為工程主管、第一位產品經理、第一位資料科學經理)、產品本身的成長性與潛力、領導能否深挖且收穫產品本身的潛力等等。
亞馬遜每個產品團隊的大頭通常都是工程與產品背景。領導的視野與高度泰半決定了這個產品未來三到五年的發展邊界。「想像力即是超能力」此言不假，在擁有了視野之後，產品藍圖開展，大頭需要及早定錨的是組織文化的塑造，究竟是要走軍事管理風格，以嚴明的紀律推動產品達到季度年度的目標，還是走人性化管理，但卻要承擔潛在大家擺爛與過度漫不經心的風險。而大頭選擇一起建立組織的團隊第二三人也大致上底定這個產品能否成功，因為他們會是大頭意志與文化的實踐者。
先說說產品經理，有別於工程師起碼有技術好壞作為度量衡，產品經理的良莠得透過實際合作才能划出那條隱形的線創造分野。產品經理不能只是做一個資訊的採集者與溝通者，我會說一個優秀的產品經理會是一個務實的造夢者。「務實」代表對系統的深刻了解，含納著系統的可為與不可為、已有和力有未逮；對於數據的敏銳與精準詮釋，並且知道如果要說個好故事，要使用甚麼樣的資料點去驗證故事背後的假設；要懂實驗設計與分析，這個在科技公司裡面如何呼吸般的日常；要能優雅寫作與精準強力的溝通，透過文字和語言的力量達成不同部門間的協作與共識。「造夢」則是代表擁有想像力、不畫地自限、擘劃一個使用者無傷無痛無阻力使用該產品的明亮未來(且同時能幫組織帶來錢錢)、能階段性的畫出產品藍圖，一步步的達成夢想，而不是東修西補，做出來的前綴無法為中長期的發展所用 — — 而這些造夢奠基於務實，才不是空想、才是一個真真實實優秀的產品經理人。
最後來說說我對軟體工程師的觀察。我覺得一名好的軟體工程師要能擁有主人公意識進而打造一個可以被規模化的系統去解決使用者的問題。不管是在邊陲或是核心組別，擁有的系統數量多寡，好的工程師會在大企業的程式資料庫(code base)中，找到合適的標靶與武器，經過恰當的轉譯與擴充，搬移到自己所在的組別，為產品注入靈魂與肌理。而在這制式化的流程外，又需要開創性，要擁有遠大的想法(aka亞馬遜的Think Big)。我也很欣賞願意去了解資料科學基本操作法則的工程師，舉凡查詢語言SQL、實驗設計、資料模型等等。如果想要在美國大企業中的職涯走得快且充滿影響力，找到一個強大高效的工程師團隊，八成會讓你的進程加速很多。
這兩年轉職成資料科學家後，益發因為產品本身的牽線，與許多產品經理與工程師合作，它是一個找到共同語言甜蜜點的過程，不敢說自己有做的多好，但起碼比在擔任分析時候的我，更懂得拿捏平衡。對於產品經理，需要少一點統計與機器學習的專業，讓資料變成產品、使用者旅程、痛點的妝點與證據，將資料科學中的科學性調得稍微小聲；對於工程師，要更著重在於系統本身的討論，而用資料存儲與轉化的方式(例如欄位、資料的分布)，去迫近系統的架構進而順暢溝通是不錯的方法，簡單來說，身為資料科學家到頭來還是要邁開步伐走入系統的叢林，跟工程師站在同樣的基準點上，而不能只是夸夸而談說著「我要這個、我要那個」。這或許是我五年內，相較於台灣的那個我，成長最多的地方吧，築起自己的多面性，讓我在不同的團隊成員共事中，順利推展合作。
第五個選擇：選擇高於平均以上的影響力與職涯
五年的亞馬遜職場人生在跨越紀年後仍在持續推進，目前似乎還沒有辦法看到一個時間點我在亞馬遜的職涯會有個盡頭，或許也是我現在過於安逸，矇騙自己、假裝忽視吧！在這兩年在不同場合的分享中，許多人問我：「在亞馬遜第N年了，你怎麼思索接下來的職涯呢？」我可能給出一些或明確或模稜兩可的答案，因為我深知職涯不可複製，聽眾與讀者詢問多少是抱著人原始本能八卦與比較的心態在問的吧！不管是我想要成為主管、想要往更技術領域邁進、或是我想選擇大公司或是新創，我的資訊不會替觀者的人生加分或減分多少。
然而，仍是多虧於亞馬遜、讚嘆這偶爾波折起伏、偶爾平靜無波的工作人生，我即使無法直刺「職涯」的內核，但也有能力描述「職涯」的輪廓了！
在大公司的職涯起始於規矩制度的服從，到從服從中長出來的自信與規則共舞遊戲，再加上很多很多天時地利人和的運氣。簡而言之就是要學到技巧爬梯子 — — 知道怎麼爬最有效率、最快，也找到對的人幫助你爬，並在對的時間點爬。不管是升職、轉組、轉換職缺跑道，能將規則玩到盡興且玩出不同花樣的人，就能在職涯上邁出大步小步。大企業的升遷制度最核心標準即是創造影響力，所以在盡可能選擇專案、創造影響力的過程裡，個人就會成長、被組織團隊肯定與信任、賦予更大的專案、成長的陣痛，但會成長更多、繼續產出 — — 回頭看就會發現原來已經走得這麼遠 — — 打造所謂職涯線性向上的一個個兀自運轉的小型正向飛輪。
而大公司的職涯終於認識自己 — — 沒錯，就是如此的陳腔濫調，但那些逼近真理的過程，不就是一些大道至簡的永劫回歸嗎？透過自己與自己對話、自己與專案成敗的交互、自己與工作場合中遇到人事物的互動溝通，我們得以更認識自己 — — 認知到與精煉出自己喜歡的、擅長的、選擇後不會後悔，可以托抱著走一段長長的路途的事物。不管是選擇投入邊陲或核心的領域、選擇傾向分析師或科學家的頭銜與責任、選擇想要共事的老闆與團隊，一段線性與具備成長潛力的職涯理應是一場盛大、曠日廢時的淘選，淘汰掉那些你親身經驗過會刺痛的人事物與經驗，保留且珍藏那些細碎的熱情與火光，因為你知道將這些條件盡可能的留在身邊或是收集齊全，你可以為他們早起、為他們偶爾熬夜、為他們逼出一點點潛能，然後你會長出很多很多的成就感。而你也會知道當到達這個階段之際，公司的框框條條已經不再重要，你甚至可以離開這間公司，去另外一間公司，甚至打造自己的事業，因為有了「更認識多一點自己」的內核，你接下來的選擇，不管是團隊文化、生活與職涯途徑，都會被這些火光照亮，每一個決策都會為這團火焰漸次添柴。冀望在最後，我可以撕去「亞馬遜」這個外在霑上的標籤，而是從穩定內核中長出多樣而有趣的便利貼，再也不用被明確定義。
行文至此，差不多寫完了，用五年的人生提取出五個關於選擇的課題，不若六年美國生活回顧般私人與自剖，我想要這篇文章除了當作一個逗點的標註與銘刻，也給讀到這裡的讀者，尤其是同我一般在美國資料分析與科學領域打滾前進、得志與不得志，在埋頭工作的某些至靜時空，或是當你猶豫不決想要做出非黑即白的選擇時，這篇叨叨絮絮長文裡面的某些語句會恰當浮現，賦予你的選擇一些肯定的力量。
最近工作稍稍缺乏一些前進的動力，五年記錄回顧總算落地，文字標誌作者以死，希望那個過度得過且過的我，能被釘在當下，而我可以更有趣的活著與前行。明年會是在亞馬遜的第六年，但我還會在亞馬遜嗎？也未可知，但一定會如我第五個選擇裡面說的，會在某個已知或為未知的職場，繼續探索自己的內核，讓它持續溫暖與溫柔。
