轉眼間轉職資料科學領域已工作超過兩年。經歷了一段忙碌又充實的日子，也在這樣的生活中迅速成長起來。這次想整理爬梳這兩年的經歷，為此時此刻的自己下個註記。
自己的定位
目前待過兩間規模類似，但產業天差地遠的公司：一間公司提供資安技術服務，另一間是電商。在這兩間公司，工程師的定位是相似的：需要懂後端系統設計，也要能實作資料分析與開發模型，結合上述兩者，能夠設計並打造數據分析平台和數據產品。
當然技術上需要跟前輩、同事相互討論與請教。但這樣的我，也獨立開發了數個影像分類、推薦系統等數據產品，並順利上線運行。
工作日常還包含了：產品開發後，持續追蹤成效指摽，並據此調整線上產品。使用者站上行為log 的分析，期望能從中找到有趣的insight 來做下一個產品。
相較於專注在研究演算法的機器學習工程師（或研究員），我更傾向將自己定位為資料工程師與數據產品的開發人員，未來也打算繼續往這方向走。
在開發產品的過程中，需要理解stackholder的想法、思考產品商業價值，也能更多機會跟其他部門的人合作。這些都是我有興趣的工作內容。心中的最終目標，是想成為一位兼顧技術面、商業思維、與溝通能力的工程師。
技術能力的突破點是怎麼出現的
就像炭治郎在與上弦之六的對戰中覺醒了斑紋。真正的突破都是在實戰中。再次感謝那個當初只自學了資料科學三個月，python剛入門，就有膽子去找工作的我。沒有浪費太多時間在自學與摸索，而是直接投入工作現場累積經驗。
這兩年技術的提升，靠的是一個接一個專案中解決各種工程問題。專案需要串接後端，就將Restful API 寫法學起來﹔需要操作百萬筆等級數據，就將Spark操作學起來。需要在AWS環境做開發，就學著在S3, DynamoDB, 存取非結構化資料、用lambda 寫邏輯單元，用tensorflow在SageMaker平台訓練部署深度學習模型….。
下班時間也沒閒著，有感於自己是非本科工程師，也花了不少時間補充關於後端開發、SQL、資結、演算法等知識，近期也開始練習LeetCode刷題。
雖說學無止境。但在目前這個階段，軟體工程與資料工程的技術知識上，目前已累積了一些經驗，而許多知識點狀散布在腦中，似乎還沒有串成線。為了避免消化不良，今年的學習策略，會轉為結構化的複習、整理這些已知的技術，希望將它們再次內化，由點串成線。
下一階段想把自己有興趣的技術或應用，嘗試掛鉤於公司內部專案，這需要更多的業務理解，以及將業務問題轉化為技術問題的能力，這也是邁向下一階段需要具備的能力之一。
工程師的下個階段：硬功夫 vs 軟實力
技術上明顯感覺到自己與兩年前的成長，且對於自己的未來有更多渴望與想像，往往令人感覺興奮。為了更瞭解自己的市場價值，以及外面的世界，最近找了一位mentor做諮詢。這位mentor 是一位資深的外商資料科學家，已經從產品開發跨足技術顧問領域。得以跟這樣的高手對談真是非常幸運。
而我們的談話如果只能用一句話表達那就是：請更多的專注在軟實力的提升。身為軟體工程師，自學新技術是基本技能，只需投入時間，且一個人就可達成。軟實力則是需要更多的與人互動、在工作中思考除了技術問題外的細節。具備溝通力、影響力、社群參與，才能幫助你往更高一階的工程師邁進。也就是這番話讓我形成了今年的自我發展方向。
Fake it till you make it
剛入行，總擔心自己不夠格從事這份工作。即使已經在這個領域工作了兩年多，偶而還是會出現冒牌者心態，畢竟資料科學目前還是挺競爭的領域。我應對這種自我懷疑的策略是：那就假裝吧，假裝我夠格，裝久了就變成真的。
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