StellaxAmy·自定義 Podcast

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EP83: 數據女孩 x 藥廠女孩 Jan 06, 2026

Show notes

📢 小公告：我們的線上課程 AI Evals & Analytics Playbook 第二期將於 1 月 17 日開課，詳情請見 https://tinyurl.com/evals-discount 。歡迎對 AI 評估與資料分析有興趣的朋友報名，使用折扣碼 StellaxAmy 可享 6 折優惠。
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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EP82 裸奔的AI：政策缺席、技術狂飆，我們正走向怎樣的未來？ Dec 23, 2025

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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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EP81 科技職場系列：在旅遊科技做數據科學的13年 Dec 09, 2025

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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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EP80: 大廠菁英的覺醒：工作只是生活的一部分 Nov 25, 2025

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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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EP79: AI評測是數據科學新出路？AI泡沫、產品瓶頸、AI安全性 Nov 11, 2025

Show notes

🎁 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
00:50:02 - AI Bubble真相：投資與價值的巨大落差
00:54:19 - 數據中心vs.居民：搶電搶水搶資源
01:00:32 - 未來計劃與講座預告
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每期邀請一位朋友，講述中文世界故事、華人故事。和我們一起傾聽自定義人生。
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EP78: 數據科學家降薪30%投身公職：用數據監管保險公司 Oct 28, 2025

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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。
>>> 連結: https://maven.com/ai-evals-and-analytics
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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EP77: Startup 選擇、AI Evals 怎麼做、Data Science 未來 Oct 13, 2025

Show notes

🎁 Stella和Amy將在Maven有一場免費的 AI Evaluation and Analytics Playbook (美西10/14 9am)的分享，時長30分鐘，歡迎大家來報名參加。不在北美的朋友也別擔心,先Sign Up就可以看到回放 Lightning Lesson。
>>> 報名連結: https://maven.com/p/8430db/build-your-ai-evals-analytics-playbook
這次免費的分享是我們在Maven平台上的課程 AI Evals and Analytics Playbook的一次暖場，在本期節目中，我們也和嘉賓課代表探討了AI Evals的現狀和挑戰。
本集簡介
孫煜征 (YouTube：課代表立正) 在9月2日早上發出離職明星實驗新創Statsig的告別文後，僅僅15分鐘，OpenAI宣佈收購Statsig的新聞就炸開了。這個"完美"的timing背後，這個戲劇性的故事引發了這集節目。
Stella、Amy、課代表都以 data science 為起點，卻走上不同道路。這場對話從三個維度展開：
Startup 的真相
Stella 和 Amy 都經歷過 IPO，卻沒有人「財富自由」；課代表則在明星新創擔任 evangelist，分享了在這個職位面臨的種種挑戰。三人揭開創業公司神話——B 輪後成功率僅 1%，收購對員工的權益、員工股權被稀釋。在現在的環境下，究竟加入 startup 還是不是一個好選擇？
AI Evals 怎麼做？
我們三人也聊了對AI Evals的看法。Stella 研究 AI Evals 已兩年，她觀察到 tech 圈內幾乎預設「LLM-as-a-judge」是正解，課代表直言，這是唯一能落地的方式，但不一定是對的方式；那到底AI Evals 應該怎麼做？如何從「從產品出發」做Evals？與 data science、product analytics 共通核心是什麼？
Data Science 的未來
當 AI 工具重塑產業邊界，data scientist 下一步應該走向何方？我們又有什麼觀察和預測？
最後，課代表也分享他從大廠和新創公司離開，一路降薪但堅持 mission-driven 的心路歷程。現在經營AI builder community和課程的課代表，給了即將在Maven教授 AI
Evals and Analytics Playbook 的Stella和Amy許多鼓勵和建議。
Stella 和 Amy 也將推出課程 AI Evals and Analytics Playbook，並於 10 月 14 日舉辦 30 分鐘免費 Lightning Lesson，帶大家重新思考如何設計評估策略。(>>> 報名連接: https://maven.com/p/8430db/build-your-ai-evals-analytics-playbook )
00:00:00 - AI Evals 免費講座(美西10/14 9am)
00:00:57 - 節目高光、歡迎課代表
00:06:55 - Statsig被收購前15分鍾離職的故事
00:09:37 - Startup真相：B輪後1%成功率，三人的startup經歷
00:17:21 - 如何談判薪資和股權？
00:21:03 - 為什麼離開大廠？
00:25:37 - Evangelist角色困境：個人品牌vs公司品牌
00:36:37 - Mission driven也能賺錢？
00:41:52 - 課代表的內容創作歷程
00:44:40 - AI Evals討論：為什麼LLM-as-a-judge很危險？
00:50:36 - AI Evals 正確做法：從產品出發
00:56:07 - Statsig的AI Evals產品與OpenAI收購的關係
01:02:03 - Data science未來
01:07:12 - Harder things ≠ more valuable
01:15:06 - AI Builders 社群
01:17:26 - Stella和Amy的AI Evals and Analytics 講座和課程
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EP76: 塔利班鐵幕下的真實阿富汗 Sep 30, 2025

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一位因感情和事業挫折而踏上中東旅程的中國攝影師汗青，原本只是路過阿富汗，卻在這個戰後重建的國家一待就是兩年。他分享了塔利班政府的真實治理狀況、當地人民的日常生活，以及那些讓他心碎無數次卻又捨不得離開的兒童故事。從喀布尔的中國淘金客到瓦罕走廊的游牧民族，汗青帶我們看見一個立體而複雜的阿富汗。
當大多數人對阿富汗的印象還停留在戰爭、貧窮和恐怖主義時，有一個中國人已經在那裡生活了兩年，成為走遍阿富汗最多地區的中國人。
本期節目邀請到正在阿富汗重新定義人生的汗青，一位因人生低谷而踏上中東旅程的攝影師，原本只是想路過散心，卻被這個戰後重建中的國家深深吸引。汗青以第一人稱視角，為我們揭開了塔利班統治下阿富汗的真實面貌：從相對清廉但爭議重重的政府治理，到90%中國人都在從事的淘金業；從城市裡正常工作生活的民眾，到瓦罕走廊極度貧困的游牧民族。
節目中，汗青特別分享了讓他「心被撕裂無數次」的兒童故事——那些在街頭乞討、擦鞋謀生的小孩，以及瓦罕走廊裡連基本醫療和教育都缺乏的孩子們。他也談到了阿富汗女性的真實生活狀態，以及不同地區間巨大的文化差異。
這不是一個遙遠國家的獵奇故事，而是一個中國人用兩年時光深度觀察一個國家的真誠記錄。如果這期節目讓你有所感動，歡迎透過小紅書聯繫汗青，一起為那些需要幫助的孩子們做些什麼。
00:00:00 - 節目高光
00:00:48 - 開場介紹與節目背景
00:02:33 - 汗青的阿富汗之旅：從散心到定居
00:07:07 - 在阿富汗的工作：旅遊業與商業考察
00:12:27 - 阿富汗安全狀況與中國人群體
00:18:16 - 塔利班政府與民族關係分析
00:24:18 - 塔利班治理成效：清廉政府的三大政績
00:30:18 - 女孩教育問題的複雜性
00:34:54 - 阿富汗社會生活水平與階層分析
00:37:03 - 女性權利與教育限制的歷史背景
00:45:01 - 女性地位：傳統分工vs現代平權觀念
00:51:53 - 戰爭創傷與民眾的適應心理
00:55:09 - 瓦罕走廊：極度貧困的原始生活
01:04:01 - 汗青的使命感與人道主義行動
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EP75: 科技職場系列：在零售業從 0 到 1 搭建數據團隊 Sep 16, 2025

Show notes

Iris 在各大零售集團深耕數據科學多年，先後在 Target、Home Depot、Macy’s 和 Circle K 搭建並帶領數據團隊。她分享了數據在零售全鏈路的應用（需求預測、選址與空間優化、定價與促銷、客戶洞察與個人化、供應鏈與履約）、為何「數據驅動」不是 100% 照單全收，而是與業務雙向迭代；也聊到從 IC 到 VP 的成長、如何招募「來了就能上手」的人、跨時區跨文化協作的挑戰，以及對印度科創生態與人才市場的觀察。最後，她也給出職場與親子平衡的務實建議：不必追求完美，重點在於清楚取捨與建立支持網絡。
00:00:00 本集 Highlights
00:02:24 數據科學在零售業的應用場景
00:09:42 不同應用場景在零售業的優先順序
00:18:21 何謂「數據戰略」
00:20:00 和業務部門講人話、取得信任
00:26:21 從 0 到 1 組建數據團隊
00:33:20 零售業的線上與線下
00:38:40 職涯發展
00:49:51 VP 在做什麼？
00:56:08 關於印度的開發團隊
00:58:59 印度見聞與趨勢
01:11:55 職場 × 家庭 × 教養：學會整合與不內疚
01:19:33 北美數據職缺招募資訊（支持簽證！）
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EP74: 美國科技公關PR內幕：創業者人設、媒體潛規則 Sep 02, 2025

Show notes

公關行業資深從業者櫻子，揭秘美國科技圈PR運作內幕。從華人創業者八卦談起，深入剖析founder人設打造、媒體關係經營，以及Forbes榜單背後的套路。櫻子分享十年PR經驗，解析科技媒體生態變化與創始人對外溝通 (founder communication) 新趨勢。
你以為上TechCrunch很簡單？其實背後有無數PR專業判斷和媒體潛規則。本集邀請在美國科技圈從事公關工作十年的櫻子，從她經營的小紅書八卦帳號「Running Shoes」談起，深度解析美國科技圈PR生態。
櫻子分享了華人創業者在對外溝通 (founder communication) 上的挑戰，從產品導向到人設打造的策略轉換。她詳細解釋了與記者合作的潛規則—為什麼你永遠不能要求看文章草稿，以及如何成為記者信任的消息來源而非單純的產品推銷。
從WeWork創始人Adam Neumann的重返舞台，到Deel商業間諜事件的危機處理，櫻子觀察到整個媒體生態的變化：科技公司不再把媒體當神，創業者對外溝通 (founder communication) 成為新趨勢。她也分享了富比士 Forbes 30 Under 30等榜單的申請套路，以及為什麼現在tech bro圈已經不太看重這些榜單。
特別針對女性創業者，櫻子提出了頗具爭議但現實的觀點：與其過度強調女性身份，不如掌握主流遊戲規則。她認為成功的關鍵在於真實(authentic) 但有策略的founder communication，既要做自己又要懂得適應環境。
00:00:00 - 歡迎本節目第一公關櫻子！
00:01:48 - 櫻子的小紅書創作與八卦帳號起源
00:07:02 - PR工作核心：理解記者需求與雙向溝通
00:12:54 - 科技公司與媒體對抗新趨勢：從Palantir到假新聞指控
00:22:57 - Founder story套路演變：從專業背景到個人悲慘故事
00:26:49 - Deel 商業間諜案例：媒體危機處理新生態
00:31:31 - PR界第一人Lulu Cheng 與創業者對外溝通趨勢
00:43:21 - 女性創業者人設挑戰與遊戲規則適應
00:54:36 - 富比士 Forbes 30 Under 30榜單內幕與申請套路
01:02:05 - 華人創業者的文化差異與產品導向策略
01:08:13 - 評估媒體渠道價值的PR視角
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