Post by Si Ming Li

▌跨屆交流，帶來經驗分享與視野的延伸 今年參與 曼陀號領航計劃 The MentorShip Program 第七屆 Data 組，很高興參加了第四屆到第七屆的跨屆交流。原本以為只是輕鬆的聚會閒聊，沒想到內容非常紮實：不僅有不同屆成員的主題演講，也有歷屆船長分享職場經驗與反思。 當天早上還是第七屆的第三次月會，整天下來雖然精力快要耗盡，但內容精彩，讓我依然全神貫注。 ▌歷屆成員們分享 Hung-Kai Huang 產品探索除了需要想像力，更需要架構化的驗證。Kai 提到，面對「要解決什麼問題」與「要如何解決問題」，可以透過 Opportunity Solution Tree 梳理可能的解法與效益，再利用 Conceptual Test 系統化比較不同方案的可行性。這讓我看見除了設計思考之外，還有另一種產品優化的路徑。 Yuehchou Lee（Kevin） 作為雲端數據架構師，Kevin 分享了 MLE 也要懂得部署與維運。在商業場景裡，多數公司選擇三大雲端服務，享受高效率與便利，但也同時面臨廠商綁定與成本挑戰。 YuHsiang Wang 禹翔分享的選址案例凸顯了數據在商業決策中的力量。透過 OpenStreetMap 結合內外部資料，讓選址不再只依賴傳統主觀判斷，而是提供清晰、有依據的策略。這提醒我，數據的核心價值在於貼近使用者需求，並轉化為商業價值。 Harper Kuo 他用「晶圓＝披薩」的比喻，把複雜的半導體製造流程講得很生動。從製造到封裝，每個環節背後都有數據驅動的分析，用來找出生產良率的關鍵因素。但這些數據並不是孤立存在，而是需要與深厚的領域知識結合，才能真正發揮效用。 Vance Tsai 他談到智慧教育與 SaaS 技術之間的步調矛盾，讓我對不同產業的數據技術推進有了新認識。更重要的是，他提醒：「Audience matters。」數據分析不等於整理雜亂數據做成圖表，而是要回到聽眾關心的議題，決定故事與解法。這句話讓我印象深刻。 ▌歷屆船長們的提醒 yian chen 她沉著而堅毅，提醒我們在職場上要「對事不對人」。當情緒出現時，應該追溯根本原因，而不是自我苛責。同時她也指出，AI 技術雖然進步很快，但「思考問題本質」的能力還是在於我們自身，這個能力目前依然難以取代。也提醒我們先釐清問題，再運用 AI，才能真正解決問題。 Alyssa Chen 她依舊充滿活力與熱情。今年我也有機會和她更多交流，感受到她勇於嘗試新事物的精神。她甚至以 R 為基礎，和 AI 協作開發出「#數聚村莊」 ，希望建立數據交流的人脈網絡。她也鼓勵大家：雖然現在有船長帶領，但更重要的是學會成為自己人生的船長。 Liwen Liao 她提醒我們，生活也要顧好——要好好吃飯、好好睡覺，讓自己開心。同時她也分享，生成式 AI 要從小規模走向大規模產品並不容易，不穩定性會帶來挑戰，用戶的回饋影響尤其巨大。這讓我想到 MVP 後產品化的難題，特別是在生成式 AI 領域。 Brown Lai 自本屆曼陀號以來，Brown 每次月會都帶來許多啟發。他強調「拆解問題」是一種跨領域的可轉換技能，即使轉換職場與產業也能受用。同時他也提醒我們：要思考十年後，自己還有什麼能力能勝過 AI。這是一個很深刻的自我追問。 ▌結語 這場跨屆交流，不同屆的經驗與觀點交織在一起，讓討論更深入、更貼近職場的現實挑戰。尤其是船長們從自身經歷出發，針對我們現階段的困惑給出回應，讓我覺得這不只是經驗傳承，更像是一種職涯上的燈塔（恰好呼應曼陀號是一艘船~）。 也很謝謝籌辦活動的引水人們 Jo-Yu (Mila) Chang , Ian F. , Chung Yun Cheng ，讓我們有這麼精彩的交流活動。