這是一篇聽了台灣資料科學社群的線上版聚後，對於新創部分很有共鳴，結合講者分享的內容和個人心得而寫出來的文章

新創公司有很多特色，像是希望員工有即戰力、產品和專案迭代快、商業模式仍在探索、系統化運作部分也可能還處於建置階段，聽起來是個充滿挑戰和未知的環境，但工作上其實有非常多會讓人感到困惑和挫折的事情。

資料科學本身就是個很多未知在前方等待的探索性科學，所以新創公司＋資料科學就等於挑戰又再更上一層樓，今天在線上版聚聽了 Tomorrow.io 的前輩也剛好分享到這一部分，於是決定加上一些個人想法在這紀錄一下。

1. 經常忙著救火

數據就是要拿來解決商業問題，其實本身就帶有救火的概念，但在新創公司，有時是一場森林大火、有時是到處都突然出現星星之火，不論手上有多少專案，老闆一定都會請資料科學家也下來幫忙解決，可能是臨時整理數據來建議策略，也可能是跟後端協作幫忙修正程式，因此講者也有說到：「新創的資料科學家常常 Engineer 的部分比 Science 還要多。」

2. 產品專案迭代快、無法長期或深入進行開發

這部分講者提到：「經常一個研究做到一半就有新的工作派進來，很多事情的 deadline 可能只有到一兩週，最多最多也只有到一季」

個人覺得滿有感，我可能今天剛把電商訂單數據的 ETL 做完，馬上公司就說現在需要知道會員輪廓、建立 CDP (Customer Data Platform)、或是某某活動合作需要看宣傳成效，那前面的電商數據就必須先放置，著手進行下一個可能是更重要、也可能只是公司突發奇想的專案。

因此常常會感受到自己的工作是點狀發散、沒有規劃、抓不到主軸的，這對於很在意事前規劃、按部就班以及想要把一件事情完成後再去做下一件事情的人，會是很大的打擊，所以在新創公司要習慣適應的重點就是「變化」與「彈性」。

講者另外也有說：「在新創公司，事情不能要求完美，做好一個就趕快先丟出去，討論後再去修改方向和策略」，這也呼應到現在常在講的「先射擊、再瞄準」，因為現在大環境變動快，新創希望能做出成功的商業模式，就必須朝著目標一直頻繁修正路線，有些人會形容新創的做法要像空對空飛彈，總之先把飛彈發射出去，之後再讓飛彈來瞄準、追著目標跑，直到成功達成任務為止。

3. 做白工、很多成果不被採納

讓我們延續剛剛提到的那顆發射出去的飛彈，其實很多時候這顆飛彈根本沒辦法達成任務就自爆了！因為在新創公司太多東西都只是「實驗性質」，很多被要求做的成果，評估後發現沒辦法套用到最終決定的商業模式，常會覺得自己的東西是不是沒有為公司帶來任何價值，原本做出來的成就感直接被踩在地上的感覺，所以如果是無法承受挑戰和挫折的人，在決定要進新創公司工作之前要好好三思一下。

上面說了這麼多缺點，以下來說點新創的優點吧！

4. 督促自學的效果很好

新創公司因為會進行很多嘗試，所以也會運用到很多樣的技術，講者說他接觸到非常多以前 PhD 也沒碰過的技術，像是 Docker 和 Airflow 等等，就會被逼著要去學習。

像我在做 NLP 的時候，公司還沒有建立起相關的系統，除了自己得學習模型基礎之外，也會需要用到雲端 SaaS，而且還不只要用一種，當 AWS 不行的時候我要嘗試 Azure，Azure 如果公司覺得太貴又要換 GCP 之類的，甚至很多時候需要跟前後端合作，像是利用 Docker 和 ElasticSearch 搭建站內搜尋系統、設計 API 等等，像這樣可以接觸到非常多樣的技術和領域，對於喜愛新技術或是喜歡自學的人來說就是新創的一大好處。

5. 成果的可見度高

前面有提到成果常常不被採納，但其實也代表著做出來的東西很容易被公司全體看見，因為新創剛開始人數一定比較少，可能一個資料科學團隊成員也就一兩位，所以成果的可見度是非常高的，而且運氣好的話，也可以很快被運用在產品上。

如果是大公司的話，可能連隔壁部門都不知道我在做什麼，更別說是要讓公司知道我的成果了，所以我個人覺得成果可見度高這部分是能在新創待下去的最大動力。

好啦～以上就是個人對於在新創公司做資料科學家的一些心得感想，希望有幫助到正在抉擇公司 offer 或是對新創公司工作步調有興趣的人。

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