「我試圖去解釋為什麼不能完全相信AI，但是當我的朋友看到AI的那一刻，他還是喪失理智。」

當Stella完成她在鳳凰城圖書館為小朋友開設的AI通識課後，有家長舉手說：「你能不能再來一個五周的課程，給家長講一講如何讓小孩使用AI？」不只是孩子，成年人也迫切需要理解AI到底是什麼，以及它不是什麼。

這一集，Stella和Amy嘗試用最直白的方式，解答那些你可能從未想過、或想過卻說不清的問題：紅綠燈是AI嗎？Netflix的推薦算法是生成式AI嗎？為什麼AI看起來回答什麼都很一本正經，卻有可能在關鍵時刻出錯？為什麼那些號稱有「安全準則」的AI產品，依然會在青少年自殺事件中扮演推手？

從AI原生代小朋友對Google搜索AI模式的習以為常,到成年人面對AI時的盲目信任；從ChatGPT訓練資料中混雜的美好與不美好，到生成式AI對能源和社會結構的深遠影響；從實際使用場景中的經驗分享，到對「AI會毀滅人類」這種論調的理性分析——Stella和Amy不是反AI，而是希望每個人都能更清醒地理解和使用這項技術。

00:00:00 - Highlights
00:03:00 - AI原生代：小朋友眼中的AI
00:06:45 - 生成式AI的特點與挑戰
00:09:01 - 生活問答：如何判斷什麼是AI
00:14:39 - AI的定義與不確定性
00:17:46 - 為什麼生成式AI這麼好用
00:20:50 - 生成式AI的危害(一)：不確定性
00:23:40 - 真實案例：青少年自殺事件
00:27:39 - 生成式AI的危害(二)：訓練數據的問題
00:32:45 - 生成式AI的危害(三)：社會層面的挑戰
00:34:33 - 能源消耗與電費上漲
00:37:39 - AI對就業和社會結構的衝擊
00:39:20 - AI會毀滅人類嗎？
00:40:54 - 我們如何使用AI：高風險vs低風險場景
00:46:46 - 堅定的AI支持者

🎙️ 「StellaxAmy‧自定義」Podcast
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這一集很像一次很長的散步聊天。來賓小美在美國待了 13 年，在美國完成博士學位後展開 Data Scientist 的職涯，歷經 Wayfair、Warner Bros、Lyft、Pinterest 等公司。剛拿到公民的小美，卻選擇搬回亞洲，把「工作」從人生的主軸中稍微挪開。

我們聊的不是「怎麼升職加薪」，而是那些更難用 KPI 衡量的事：在美亞裔的文化落差、職涯焦慮、對美國職場的祛魅，以及性別意識如何讓一個人活得更自在。

00:00:00 Highlights
00:01:03 來賓介紹：決定從美國搬回亞洲
00:12:04 Wayfair：高度複雜的定價系統
00:21:23 Warner Bros：想做，卻做不到
00:29:17 2022–23 求職地獄與美國職場環境的轉變
00:32:29 Lyft：3.5 個月被裁，管理者「覺醒」後的混亂
00:43:20 中年 Data 人如何在快速變動的職場中自處
00:52:59 Pinterest 的產品定位與公司文化
01:01:20 AI 時代下，Data Scientist 的機會在哪裡
01:09:01 AI 將帶來怎樣的社會結構變化？
01:13:47 想做性別研究的東亞直男
01:19:05 當一個直男意識到自己「厭女」
01:24:45 父權體制的傷害，平等地砸向所有人
01:37:34 我們能否作為母親，養育出不一樣的下一代？

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在「AI」和「Agent」幾乎變成每家公司官網標配的今天，市場也開始出現很明顯的 AI fatigue。這集我們邀請到嘉賓 Jing，從灣區第一線的產品與創業視角出發，聊 AI 工具到底怎麼改變工作和生活，以及大家當初對 AI 的想像，跟現在真正落地用起來，中間差在哪裡。

我們也聊到 vibe coding 帶來的衝擊——到底誰會變成 Super IC？是工程師會被很會用 vibe coding 的 PM 取代？還是 PM 會被用 ChatGPT 寫文件、做原型、直接推進的工程師取代？工具確實把很多人的能力放大了，但真正拉開差距的，可能不是「會不會用工具」，而是你有沒有架構思維、判斷力，還有抓錯、修正方向的能力。

從公司角度看，AI 不一定會立刻翻轉企業文化，但很可能先改變組織長相：資訊彙整和溝通變快了，讓「更扁平」看起來好像可行；但現實裡大家看到的「砍中層、管理跨度變大」，背後很多時候其實就是一個原因：省錢、顧財報。

最後我們把話題拉回「AI 成本帳」：模型和流程值不值得，用能耗跟薪資硬比其實不一定直觀；但在一些很明確的場景下，小模型加上適合的 guardrails 跟 agentic workflow，邊際成本真的可能比人工低很多。回到創業本身：在灣區 FOMO 和各種成功故事的壓力下，怎麼保留自己的節奏，做選擇、扛結果，同時把這段路走得不要後悔。

時間軸

00:00:00 歡迎Jing
00:01:27 Jing：財會 → 產品；Pinterest IPO；產品 VP → 創業者
00:13:50 Jing 的日常 AI 使用：ChatGPT、搜尋習慣與效率取捨
00:24:46 Vibe coding 會讓誰成為 Super IC？
00:35:21 AI 對公司組織結構的影響：扁平化、中層縮編、管理跨度變大
00:43:33 AI 創業與 VC：buzzwords、FOMO、投資人到底在看什麼
00:58:39 AI 接下來的機會在哪：哪些應用「一聽就懂、也比較好賣」
01:07:34 Agentic framework：潛力很大，但瓶頸也很現實
01:18:35 AI 成本帳：怎麼算才算合理？

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Amy 在 2025 年偷偷幹了一件大事。

在我們還照常更新Podcast的時候，她已經默默回台灣、生完小孩、住進了月子中心。這一集，就是她在月子中心房間裡，邊吃月子餐邊跟我們連線的真實紀錄。

我們先從最現實的開始聊：為什麼選擇回台灣生？月子中心到底值不值得？和美國醫院那種「生完小孩直接塞給你、甩不掉」的育兒開局到底差在哪裡？從醫療理念、嬰兒照護、住院天數，到帳單與補助，全部都是第一手體感分享，沒有濾鏡。

聊著聊著，話題自然就歪到更遠的地方：美國的 K–12 教育體系、知名「卷校」BASIS，在美國的小朋友要怎麼選學校？以及當我們都成為家長之後，在 AI 浪潮中，該如何培養孩子，才能更好地面對這個越來越「難辨真假」的世界？

本期還有彩蛋，Stella 的小朋友忽然闖入錄製現場！

後半段我們聊了一件很不「新潮」的事：在一個什麼都想被自動化的時代，判斷力、責任，以及 AI 評測這種「不能完全交給機器的工作」，反而變得越來越重要。

00:00:13 開場：計畫外更新，Amy 官宣生小孩
00:01:24 從月子中心連線
00:03:19 月子中心的奢華生活
00:05:32 生產過程回顧
00:06:38 新手爸媽面對現實
00:07:48 台灣：關愛新手媽媽與新生兒
00:11:58 美國醫院的「立刻上工」育兒模式
00:14:50 美國 vs. 台灣 生產體驗對帳
00:21:12 月子中心裡的爸爸是「隱形人」
00:28:15 Stella 為孩子選學校
00:35:21 Stella 的志工專案：AI Literacy for Kids
00:41:24 AI Evals：在 AI 時代找到不能被自動化的部分
00:43:16 2026 年 AI Evals 的發展方向
00:46:43 模型進入瓶頸後的 evaluation-driven development
00:49:01 AI Evals 為何是 data 人的新機會
00:52:24 2026 New Year Resolution：在 AI hype 中活下來
00:56:01 結尾與新年祝福



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本期是一場發生在平行世界的串台對談。

《藥廠門口》是一檔同樣由兩位在美國工作的華人女性主持的 Podcast。Sophie 和 Mia 長期在藥廠第一線工作，從統計程式設計師與生物統計師的視角，認真地向外界說明藥廠裡的人每天究竟在做什麼。

藥廠女孩們早在 Stella x Amy 改名前就聯絡了我們，四個人很快就決定一起錄製這一期串台。真正聊完之後最大的感受是，Sophie 和 Mia 就像是 Stella 和 Amy 在藥廠這個平行世界裡的 Twins。

同樣出身於統計背景，同樣在高度專業的產業中工作，也同樣會聊到職涯選擇、中年危機、AI 帶來的不確定性，以及對賺錢與未來自由的真實焦慮。

統計師與 statistical programmer 在藥廠實際上在做什麼？臨床試驗是如何被設計的？為什麼藥物失敗是常態，卻很少有人真正為失敗負責？我們也聊到原研藥與學名藥，作為一般消費者，究竟該如何理解藥物的有效性與風險。

除了工作，我們也聊生活。藥廠工作的節奏是否真的比較穩定？裁員週期如何影響職涯安全感？AI 是否正在改變統計相關職位的邊界？以及當「穩定」不再等於「確定」，仍然處於職涯早期階段的她們，如何思考副業、投資、自由，以及人生更多的可能性。
如果你熟悉資料女孩的世界，也對藥廠這個看似神秘卻高度專業的產業感到好奇，這一期會非常有共鳴。

我們也同時錄製了另一集內容，已發布在《藥廠門口》Podcast 中，歡迎大家前往收聽，從藥廠女孩的視角延續這場對話。

00:00:00 Highlights
00:01:28 來賓介紹 Sophie 與 Mia 以及 Podcast《藥廠門口》
00:09:27 藥廠不同部門的華人比例
00:13:04 資料背景如何進入醫藥產業
00:21:20 臨床試驗與統計師的真實工作
00:25:27 臨床實驗中最困難的部分是什麼
00:27:10 醫藥開發工作的風險與意外
00:32:41 資料品質與責任機制
00:39:18 原研藥 vs 學名藥 與消費者信任
00:44:45 芬太尼是制度問題還是不可預見的風險
00:48:24 藥廠工作的節奏與真實 WLB
00:46:55 新藥研發週期與工作節奏
00:51:56 AI、裁員與職涯安全感
01:01:07 藥廠女孩的中年危機：賺錢與副業
01:15:23 美國與中國 small business 的差異


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當 2017 年 AlphaFold 用短短幾分鐘解出一個蛋白質結構、直接顛覆結構生物學原本的節奏時，俊廷第一次深刻感受到：AI 不只是提升效率，而是在對一個個學科帶來 真正的典範轉移（paradigm shift）。從藥物開發、醫療診斷，到神經科技與腦機介面，過去數十年累積的知識體系、監管邏輯與專業分工，都正在被迫重新改寫。

本集來賓俊廷，跨越醫學、神經科學與政策三個領域：先在陽明醫學院與 University of Missouri 完成臨床訓練與神經科學博士，再在第一線行醫，之後前往 Duke 攻讀應用倫理與科學政策碩士（Applied Ethics and Science Policy）。他的研究橫跨醫療 AI、AI 評估、腦機介面與思想隱私，是少數能同時看見「技術能力」與「制度後果」的人。

在這一集中，我們討論的不是「AI 能不能做到」，而是一個更緊迫的問題：當 AI 的能力遠遠超過現行制度能處理的邊界時，社會要如何在悲劇發生以前，更新法律、監管與價值共識？

醫療診斷模型、全自動手術機器人、數位分身、腦波解碼……這些技術在實驗室裡都早已實現，但政策、責任歸屬、倫理與社會接受度卻嚴重落後。

我們也談到當前最大的 gap：技術人習慣追求最優解，而政策人處理的是利益、博弈與權力結構。真正的負責任 AI，不可能由單一領域完成，而必須靠跨學科合作，共同建立可行的中間地帶。

如果你正在感受 AI 帶來的衝擊，或想理解為什麼「AI 時代的政策研究」會變得如此急迫，本集將帶你看到更完整的圖景——從技術能力，到制度遲滯，再到跨領域合作如何成為人類穩住方向盤的唯一機會。

本集 Podcast 提到的資源：

• “Your Brain on ChatGPT” Paper — https://arxiv.org/abs/2506.08872
• Nita Farahany — https://nitafarahany.substack.com/
• AI Evals — https://datasciencexai.substack.com/

00:00:00 Highlights
00:01:59 來賓俊廷介紹：醫師＋神經科學 PhD＋應用倫理與科學政策碩士
00:05:37 2017 年親身經歷 AI 衝擊：AlphaFold 顛覆結構生物學
00:13:55 AI 紅利與斷崖：人類依賴 AI，直到某天 AI 不再需要你
00:17:45 醫師會不會被 AI 取代？
00:21:28 AI 困境：工會 vs. 資本、責任劃分、權力結構
00:33:43 AI 政策研究與資本、行政體系的角力
00:40:27 AI 產品引發的倫理挑戰
00:48:32 美國的 AI 去監管化（deregulation）
00:54:53 AI 語境下的永恆哲學問題
01:05:19 政策制定者與工程師如何有效合作
01:12:54 AI 讓你的大腦「偷懶」？創造力下降研究
01:30:18 全民基本收入回來了嗎？資本主義與優績主義的極限
01:39:00 需要等悲劇才能推動監管？《Don’t Look Up》
01:43:02 AI 政策研究資源推薦：Nita Farahany 的 Substack & AI Law and Policy


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文君是Expedia的Senior Data Science Manager，但她的故事要從2012年說起——那時她剛從日本來到美國德州，加入了一家叫HomeAway的短租平台，職稱還叫「Statistician」。那個時候，整個公司的統計團隊只有四五個人，Data Science這個詞都還沒流行起來。

當時的項目聽起來很「原始」：用決策樹幫屋主做續約機率預測，讓客服團隊知道該優先打電話給哪個屋主談續約。早期這種與業務緊密結合的數據科學項目：「隨意挑選，都有明顯的增長點」。

2015年，HomeAway被Expedia收購並整合為VRBO品牌。我們深入聊了旅遊平台的商業邏輯。為什麼Expedia願意在機票上「不太計較成本」？為什麼Marketing對Expedia如此重要？為什麼每年要砸大錢投廣告預算？甚至包括Super Bowl贊助和名人代言。也聊到Airbnb與VRBO的競爭，兩家平台的客群有什麼不一樣？

我們也聊到了AI對數據科學工作的根本性改變。文君現在負責Trust and Safety相關項目——用大語言模型自動檢測VRBO平台上的違規事件。從傳統NLP到LLM，效果提升顯著，但新的挑戰也隨之而來：模型的不可預測性、AI評測的困難、以及那種「模型不是你自己建的」的失落感，精準地捕捉了許多傳統數據科學家面對AI時代的矛盾心情。

最後,我們聊到了中年焦慮和工作生活平衡。作為兩個孩子的working mom，文君坦承那個「不可能三角」——事業、家庭、精神狀態——確實無法同時完美。但她找到了自己的節奏：佛系育兒、運動排解焦慮、相信那條幸福感U型曲線總會在45歲左右觸底反彈。

如果你在數據科學領域,或者也在經歷職業中年危機的各種「不可能」，文君的故事會讓你感到：你不孤單。


00:00:00 - 節目高光、歡迎文君
00:04:05 - HomeAway早期：2012年的統計師工作與第一個項目
00:10:01 - 從Statistician到Data Scientist：數據科學行業的演變
00:19:33 - 為什麼Expedia要收購HomeAway？
00:24:22 - Airbnb vs VRBO：誰贏了這場競爭？
00:30:02 - 旅遊平台的商業邏輯與行銷策略
00:35:11 - Lifetime Value (LTV) 為什麼這麼難做？
00:42:02 - 現在的工作：Trust and Safety與LLM應用
00:49:18 - AI時代的數據科學家還做什麼？
01:00:45 - 管理經驗與職業發展考量
01:03:33 - 旅遊業現狀與經濟形勢討論
01:05:17 - 從日本到美國德州奧斯汀的人生軌跡
01:11:28 - 兩個孩子的working mom：不可能三角
01:15:16 - 暑假回國見聞
01:18:23 - 中年焦慮、排解方法與幸福感U型曲線
01:23:30 - 父母一代的幸福


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本期我們請到了在 Google 工作 9 年的 Staff UX Designer 可嘉，她現在負責 Chrome OS 上 AI 功能的使用者體驗設計。從復旦心理學到密歇根 HCI，從 Kahn Academy、Whirlpool 實習一路走進大廠核心產品，她也在高速升職和長期加班中經歷多次 burnout。如今的可嘉，一邊在 Google oversee Chrome OS 的 AI，一邊用 Podcast UX Coffee 和東亞雜貨書店品牌 Motata，不斷提醒自己：工作只是生活的一部分。

可嘉是一位在 Google 工作 9 年的 Staff UX Designer，如今負責 Chrome OS 上 AI 功能的使用者體驗，也親歷了從 AdWords 這種工程師主導、只想提高點擊率的 2B 產品，到為全球學生打造 Chromebook 作業系統的轉變。她一邊在 Chrome OS 團隊裡對齊多個 AI 專案，一邊承受一年兩次大型發佈會的壓力，深刻體會到大廠裡「很多匹馬一起往前衝」的混亂與焦慮。

在此之前，可嘉的路徑看起來幾乎是「好學生模板」：復旦心理學本科，在 fMRI 裡做情緒實驗、偷看同學人人網主頁做人格研究，再與同為設計愛好者的先生 Jay 一起申請密歇根大學 HCI 專案。她在 Whirlpool 觀察家庭主婦如何放酒、在 SAP 和 Khan Academy 實習時在「研究 vs 設計」之間來回嘗試，最終因為「做出來的設計能被使用者拿在手上用」而堅定轉為 UX Designer，也在不斷迭代中練出了自己的 creative confidence。

進入 Google 後，她一度把自己形容為「資本主義下最完美的螺絲釘」：白天上班、晚上回家加班到午夜，連 30 歲生日周都可以為了開會隨叫隨到。在 UX Coffee 那期經典節目《永不停止的列車》裡，她講自己如何在反覆 burn out 中覺醒——當一切努力只是出於焦慮與恐懼，即使 presentation 大獲好評、升職成功，內心卻只剩下空虛與「終於結束了」的解脫。與同為 Google Staff UX Designer、始終保持鬆弛節奏的先生對照之下，她也慢慢意識到：工作表現和 title 並不一定和幸福掛鉤。

於是，可嘉開始把「意義感」轉移到工作之外：她一方面繼續和 Jay 做精品 Podcast《UX Coffee 設計咖》，從 UX 求職、管理、burnout 談到 dark pattern 與無障礙；另一方面創立獨立品牌 Motata，把自己在日本鳥屋書店獲得的靈感帶回灣區——擺攤賣東亞生活方式雜貨和中文書，幫景德鎮陶藝家把漸變咖啡杯賣到矽谷，也計畫把自家車庫改造成一個預約制的小書店。在和我們一起聊「牛馬覺醒」的時代、layoff 之後的人生選項、以及「當你的人生選擇太多時怎麼不再只做好學生」的過程中，她不斷用自己的故事提醒大家：大廠菁英也會迷茫，但我們永遠可以重新定義，工作只是生活的一部分。


 00:00:00 Highlights
00:01:15 嘉賓介紹：可嘉的多線人生
00:08:43 Whirlpool / SAP / Khan Academy：使用者研究與設計實習的試探
00:15:58 誰適合做 UX Designer？「幫助使用者解決問題」的拆解
00:19:09 Chrome OS 團隊中的產品設計
00:21:30 在作業系統中設計 AI 功能
00:31:01「很多匹馬往前衝」：大廠 AI 專案並行與協調難度
00:32:36 從 IC 到管理：高壓與內耗
00:35:26 產品設計師的話語權
00:43:55「burnout」：高壓加班、生日周被叫來開會、半夜醒來寫 to-do list
00:47:47「最完美的螺絲釘」
00:52:27「出於焦慮和恐懼做成的事，即使成功也不會快樂」
00:55:31 完美對照組夫妻
01:03:22 從 UX 到泛設計
01:04:56 Motata 的靈感：蔦屋書店帶來的「消費文化」的雜貨書店想像
01:09:01 東京遠端生活 vs 景德鎮陶藝家：不同「意義感」的對比
01:13:24 在灣區擺攤
01:19:58 車庫書店計畫：從市集攤位到預約制空間
01:24:36 如果雙雙被 layoff？
01:27:16 特權與多選題焦慮：為什麼我們難以像景德鎮匠人那樣只做一件事


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🎁 Stella和Amy現在持續在Maven平台分享AI Evals and Analytics 的相關講座和課程。歡迎有興趣的聽眾朋友們關注。

免費講座（若錯過可在 https://ai-evals.org/ 觀看回放）：
11/20: How to Drive AI Evals Adoption （如何在企業推行AI評測）by Dr Sebastian Fox (CEO & Co-founder at Composo.ai)
12/1: Choose the Right AI Evals Vendor (如何選擇AI評測廠商) by Amy Chen

>>> 連結: https://ai-evals.org/

本期節目
你有沒有想過，當你每天使用的AI產品出了問題，到底是誰的責任？當ChatGPT給出錯誤答案、當AI助手突然變得不安全、當公司投入巨資的AI項目最終失敗——這些問題的根源往往在於缺乏有效的評測機制。

這一期是Stella和Amy的特別坦白局，分享她們最近「人設崩塌」開始在Maven教AI評測（AI Evals）的始末。Stella在AI Evals領域已深耕兩年多，從OpenAI推出ChatGPT開始就在做相關工作。她用實際案例，包括Character AI和OpenAI產品導致的青少年自殺事件、Claude Code功能推出後的用戶流失，說明為什麼AI評測不只是技術問題，更關乎產品安全、公司存亡，甚至人命。

從技術討論到產業觀察，兩人不留情面地評論當前AI評測市場的亂象。她們直言OpenAI等大廠對安全性評估的「做做樣子」態度，質疑市面上很多Evals工具只是「安慰劑」，並分享自己對主流AI Evals方法的不同意見。

這期節目還觸及AI產業更深層的問題：AI泡沫到底是什麼？當Amazon因「相信AI會提高生產力」而裁員，當Arizona的數據中心和居民搶水搶電，當OpenAI的CFO公開表示如果失敗聯邦政府應該救援，我們正在見證的是AI for Human還是Human for AI？

00:00:00 - 節目高光
00:05:21 - 為何決定投身AI評測
00:10:17 - 用戶對AI產品零忠誠度的現實
00:16:02 - 安全性危機：AI產品導致的真實傷害案例
00:21:37 - AI Evals是數據科學家的新機會
00:28:05 - 課程經驗：第一屆學生的反饋
00:36:25 - AI Literacy教育：給孩子的新計劃
00:44:05 - AI擬人化的危險與教育的重要性
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00:54:19 - 數據中心vs.居民：搶電搶水搶資源
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你有想過降薪30%去換一份更有意義的工作嗎？本期節目邀請到住在科羅拉多的數據科學家Rachel，她曾在電信公司做CDN優化、銅線與光纖網絡效能分析等項目，但最終選擇跳槽到州政府的保險監管部門，用數據保護消費者權益。

Rachel坦誠分享了在電信公司工作時遇到的挑戰：數據科學團隊開發的工具雖然技術上可行，但因為與前線運營人員的KPI考核體系脫節，導致項目難以落地。她也談到私企中常見的問題：當你的項目不是由真正需要它的人提出時，推行阻力會有多大。這些經驗讓她開始思考，什麼樣的工作才能真正帶來成就感。

在政府部門工作四個月後，Rachel發現這裡的文化完全不同，和同事帶著「公僕」的使命感在服務大眾。監管保險公司的定價、審查費率調整、用數據分析醫療保險詐騙——這些工作直接影響著普通消費者的權益。雖然薪資降低了，但工作生活平衡改善、不再需要深夜加班，而且能建立長期的專業人脈網絡。

Rachel也分享了她在科羅拉多丹佛的生活體驗。

時間軸
00:00:00 - 開場與Rachel背景介紹：從電信業到政府監管
00:05:25 - 電信公司的數據科學工作：CDN優化與網絡效能分析
00:12:02 - 項目落地的困境：數據方案與運營現實的脫節
00:18:19 - 轉職到政府部門：監管保險公司、保護消費者
00:27:03 - 數據科學在保險監管的應用：精算審查與詐騙偵測
00:34:20 - 如何找到政府工作？
00:46:41 - 高薪背後的代價與轉職的心路歷程
00:55:06 - 醫療保險監管的複雜性與挑戰
01:01:53 - 公部門工作四個月的真實感受
01:10:21 - 科州生活：生活與工作的平衡

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