來啦~創業者 //斜槓// 運動員系列!
#創業像冰壺?🥌
#團隊默契超重要
#最好每個都是大谷翔平
[ 專訪美國冰壺國手,AppWorks 第 20 屆校友 Mike Calcagno ]
1999 年的冬天,Mike 加入了微軟並搬到西雅圖,當時他 29 歲。這個靠近加拿大的城市日照時間不長,在冬季只有 8 個小時。Mike 想找一個下班後在夜晚也能進行的運動,最好是團體類型的,於是決定加入他同事所屬的冰壺俱樂部,開始了冰壺的訓練之路。
Mike 從小就受過高強度的運動訓練,教練父親非常希望 Mike 能夠成為職業的運動員,7 歲就開始打高爾夫與棒球,直到大學。建立肌肉記憶、專注在動作與策略,對 Mike 來說毫不困難,「最難的是你如何每天做同樣的訓練,不感覺無聊。」這個問題的答案,在我們專訪的開頭,Mike 說:是熱情,對想要變得更強,對取得勝利的渴望。
訓練了十年,2009,Mike 39 歲,他終於達到一個自認很不錯的程度,跟著西雅圖最有名的冰壺俱樂部經常取得勝利。「冰壺是一個絕對的團體運動,因為一隊四個冰壺投手都需要完美的配合,才能一起成功。而隊長則需要多年的經驗與判斷,像我這樣的年紀反而正好。」
的確,冰壺並不是一個以快與狠致勝的競賽,它更像一場大型的撞球接力賽,需要四個投手各自配合,並且有戰略地去佈局冰壺的位置,需要很準,更需要四個人近乎相似的程度與能力,最好每個都是 (不用這麼年輕的) 大谷翔平 ,丟壺又準又很會刷冰。但是隊長是唯一的決策者,每一壺投出前的時間極短,其餘三個隊員必須全然相信隊長當下的策略,團隊信任十分重要。
2009 年年底,Mike 與他 52 歲的搭檔 Sharon 在全美取得冰壺混雙冠軍,雖然 Sharon 在四強賽時居然因為交通而遲到,害得他們被預先扣一分,「當下的我非常生氣,但這樣的情緒對於比賽是非常負面的,我只能冷靜並且採取更積極的策略,這畢竟是一個團體的比賽,我必須要讓 Sharon 振奮,一起應對。還好我們最後還是晉級了!」於是他們兩個成為美國國手,代表美國在 2010 去俄羅斯參加世界錦標賽,雖然只獲得了第四名,Mike 覺得這是他冰壺生涯的高峰。
是高峰,但不是 Mike 回想起冰壺訓練時最美好的一刻,「我印象最深的一天,其實那場比賽我們輸了,那是 2011 年在華盛頓,我帶領男女混雙隊要打全美冠軍守衛戰,就在比賽開始的前一刻,我看著我的三個隊員,突然間我覺得一切不能再更好了,我有最好的隊員,我們一起訓練了許多年,那種絕佳的默契與信任,讓我充滿信心。這就是一群人能夠帶來的力量,讓一個人更強大,讓這個比賽有意義。」
於此同時,Mike 在微軟內部也發展得非常好,受到 Bill Gates 的器重,在微軟內部開發所有相關 NLP 自然語言處理技術的應用,8 年內就取得 Partner 職位 (再上去就是 VP 然後比爾了)。後來 Mike 在微軟內部試圖推動「以用戶需求為核心來開發產品」,改變當時「以產品開發來吸引用戶」的主流想法,但是屢遭挫折,於是最終 Mike 在 2016 年結束了他在微軟 17 年的職涯。
2017 年,Ethan 杜奕瑾創辦了台灣人工智慧實驗室 Taiwan AI Lab,力邀曾經在微軟一起打造產品的前同事 Mike 來加入。Mike 來到寶島認識到台灣工程師的素質不亞於合作過的其他亞洲地區工程師,於是 Mike 認為他很有機會可以在這裡開始他的創業題目,利用 AI 對語音及影像辨識的能力,快速擷取影片中的重要片段,大幅降低影片剪輯者的作業時間。2018 年 Mike 成立了 SoopahGenius,2020 年加入 AppWorks 加速器,成為我們的校友,並且在今年三月完成 Pre-Seed 輪募資。
「最重要的是,這次我有很棒的 Co-Founder 跟我一起做這個題目。創業跟冰壺一樣,是不可能靠一己之力完成的;我需要好的隊友,跟我一起為了共同的目標努力,在時間與熱情下累積出的默契,是一個團隊或初創事業能夠成功的原因。」
這樣的默契帶來的除了是執行力,更多的還有信心。「其實 CEO 也很需要被支持,被鼓勵,才能發揮出最好的狀態。」對 Mike 來說,堅持日復一日的努力除了熱情以外,一起創業的夥伴也至關重要,不能分享的勝利終究是沒有滋味的。
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許麗吉(全國高級中等學校教育產業工會秘書長)
黃惠貞(板橋高中歷史老師)
00:00 什麼是學習歷程?
09:25 許麗吉:遺失學習歷程為非常低級的人為錯誤!
15:39 延後上傳公平性?許麗吉:所有學生皆應延期
22:28 學習歷程用意?黃惠貞:提前探索未來定位自己
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很難得機會在台灣捕獲李孟這位旅日的資料科學家,也很高興可以訪問到他!
李孟在日本四年的工作時間當中,歷練過「軟體工程師」、「資料科學家」以及「機器學習工程師」的職務,為什麼會有這一路以來的自覺與自學歷程?我們都一併在這次專訪當中聊到了!同時還加碼聊了「在日本的工作與生活環境」,提供給想去日本生活的朋友參考呦~
👉在這次專訪中,我們暢聊了:
1. 李孟是如何從軟體工程師的身份開始自學「資料科學」?
2. 資料科學家 / 機器學習工程師工作內容上的差異?
3. 李孟比較喜歡當資料科學家、還是機器學習工程師呢?Why?
4. 覺得人們除了積極自學之外,還應該用什麼心態來應對AI帶來的衝擊?
5. 加碼閒聊「在日本的工作環境與生活環境」,提供給想去日本生活的朋友參考呦!
👉李孟釋出他在台大的演講簡報,鉅細靡遺地分享他成為一位資料科學家的歷程,內容相當精彩,製作也很精美耶!https://www.facebook.com/LeeMengTaiwan/posts/10220691442829365
👉李孟的超高含金量部落格,分享各種他在資料科學與機器學習上的應用經驗!https://leemeng.tw/
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👤來賓:
林宗男(台大電機系教授)
邱文聰(中研院法律所資訊法中心主任)
蕭新晟(開放社群工程師)
00:00 開場
04:47 林宗男:數位身分證是「數位監控」序曲?
11:11 蕭新晟:推動數位身分證,走向數位國家?
17:27 邱文聰:為何數位身分證 需要先立專法?
25:20 數位身分證有很大的資安風險嗎?
35:48 愛沙尼亞用「開源」面對資安與監控問題
40:38 數位身分證會有「數位足跡」的暴露嗎?
44:34 國家監控人民,技術早就不是問題?
52:55 我們為何需要數位身分證?
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工程師當久了,薪水感覺沒有增長很多
朋友建議可以轉做自然語言處理(NLP)的工程師,薪水比較優渥
最近在物色相關線下課程,但實體課程不多
課程:https://bit.ly/2ld9OLP
想請問NLP領域專業的大大,不知道像這樣的課程內容有推嗎?
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