在美國政治民調機構工作的年糕，深入探討美國選舉背後鮮為人知的數據分析工作。作為一個對政治「完全沒興趣」的移民，他在共和黨背景的民調公司工作，觀察到許多有趣的現象：從數據如何影響候選人的競選策略，到不同選民群體最關心的議題，再到政治立場與日常生活的微妙關係。

美國政治逐步兩極化polarized，希望這集讓大家對美國選舉有更深的理解，選舉也許使人對立，但聊完只能感嘆，生活還是要繼續過。表面上立場完全對立的人們，在現實生活中也只是最熱情友善的鄰居。


年糕的「外婆專線」Podcast: https://hotlinetograndma.firstory.io/

00:00 歡迎年糕
01:09 政治民調工作背景
01:54 如何進入現在的工作崗位
05:08 工作中使用的數據分析工具和方法
06:03 民調數據收集和分析流程詳解
09:07 面試經驗分享
12:42 工作環境
14:26 選舉流程：初選和普選
17:57 不同類型民調機構的區別
19:21 三人在藍州、紅州、搖擺中看到的選舉趣事
28:05 民調公司的工作時間和強度
40:08 薪資待遇和加班制度
41:54 在美國生活六年的經歷
42:51 美國夢達成？「對移民不友善」的共和黨機構幫我辦了綠卡
47:28 在紅州生活的體驗和觀察
55:00 共和黨、民主黨和獨立選民最關心的議題
55:53 Podcast節目「外婆專線」介紹


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茶几曾在廣告業摸爬滾打，從上海到深圳，再到美國。作為性少數群體的一員，他分享了在中國和美國的生活體驗、不同文化和社會背景下性少數群體挑戰與機遇。

茶几現在在一所大學工作，同時攻讀工程教育的博士學位。他分享自己如何在一個不斷變化的世界中找到自己的位置。謝謝茶几來分享他適應、成長和自我發現的旅程。

00:00 歡迎茶几！介紹背景
08:34 討論廣告行業的變化
16:40 數字廣告公司的工作流程
25:20 廣告學校教育與實際工作的差異
28:53 從廣告行業轉向數據分析
38:51 在美國大學工作的體驗
45:50 選擇工程教育博士項目的原因
56:43 同志關係和婚姻
01:06:44 對數據女孩節目的感想
01:10:19 茶几推薦的書籍和電影



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久違的Stella & Amy兩人聊天局！這期節目裡，我們分享了最近各自在工作上的新嘗試。除了播客，我們還開始寫英文電子報The Cocoons by Stella & Amy，希望能打破文化藩籬，讓更多英語世界的讀者了解亞洲的真實故事。

在創業者系列之後，我們也想向聽眾徵集新的來賓，特別是有「海外發展」經驗的創業者和相關產業的朋友，期待聽到更多精彩故事！


00:14 開場
01:00 Amy的新創工作新挑戰
04:17 Stella的新嘗試
07:09 分享Podcast製作流程和舉辦分享會的經驗
08:58 英文電子報 "The Cocoons"的緣起和目標
15:36 能完全用AI寫作嗎？
27:21 徵求受訪者


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Morale AI 摩絡人工智慧 https://moraleai.com/ 的創辦人Phil，一位在AI領域勇敢探索的創業家與我們分享了他如何在製造業為支柱的台灣，將學術研究成果轉化為實際產業應用的經驗。

他和他的團隊面對的不僅是技術的挑戰，更是如何將這些技術與製造業的實際需求結合的難題。從半導體產業的大語言模式到與紡織研究所合作的Textile GPT，Morale AI的專案展示了AI在這些傳統企業中提升製造品質、最佳化供應鏈等方面發揮的關鍵作用。他的經驗也讓我們思考，如何在傳統產業的多年經驗基礎上，引進創新，帶來新的生命力。

透過Morale AI故事，我們得以一窺台灣製造業的創新面貌，以及一家AI新創公司如何尋找立足點的過程。

想加入Morale AI? >> kaophill@moraleai.com

00:13 Phil創辦Morale AI
01:09 Morale AI協助製造業AI轉型
02:23 Phil談讀博創業的契機
03:40 校園孵化創業的不同之處
05:02 創業初期家人與朋友的態度
07:26 跨國工作與合作的挑戰
08:25 製造業AI應用：工具與挑戰
15:13 透過大語言模型解決異常投訴
17:05 製造業與客戶的複雜關係
18:36 大語言模型解決方案架構解析
22:45 應用向量資料庫解決郵件查詢
31:12 Textile GPT與紡織業的創新應用
35:47 法人單位與AI技術合作的經驗
46:14 資料清理對AI專案的重要性
53:48 專案與產品化的優先管理



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Uber科學家丹桐，數學PhD。她絕不是我們刻板印象中的nerd，而是一位在工作之餘堅持跳芭蕾舞的舞者。

丹桐帶我們深入探討了Uber的演算法世界，讓我們了解到這家科技巨頭在複雜的市場中如何應用演算法進行實驗和最佳化。她的見解獨到，為有志加入Uber的聽眾提供了寶貴的面試建議。

除了職涯話題，我們也聊到了丹桐在紐約跳芭蕾舞的經歷，以及她平衡繁忙的工作以維持這項嗜好的方式。她也在節目中分享了她搬離矽谷定居紐約的初衷，以及這個決定對她生活的影響。

在這期節目中，你會透過科技大廠、PhD的title看到一個活得瀟灑的女孩，一個對生活抱著無限熱愛、從不退縮的人。

00:57 丹桐，數學PhD、Uber科學家
01:29 大學時期選擇數學的過程
05:09 為什麼選擇數學：追求純粹規律
06:28 四色定理及其應用
13:18 談論數學博士後如何選擇職涯方向
14:19 在Uber的工作經歷及不同的數據科學家角色
20:19 Marketplace團隊的工作：匹配與定價算法
23:18 Uber的算法如何解決實時優化問題
28:26 談論算法組之間的衝突和合作
37:45 對Uber技術文化的看法
50:46 談論Uber如何平衡盈利和共享經濟的初衷
52:04 丹桐分享自己如何愛上芭蕾舞
58:09 30分鐘dating秘訣

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王小茗在 Google 擔任高級財務分析師的專業人士（所謂的會計師！），分享了她在科技大廠的會計財務部門的工作內容，也為我們介紹會計行業的現況。

節目探討了她如何運用數據分析來支持公司財務決策，以及她從四大會計師事務所到矽谷的職業成長之路。小茗深入討論了35歲的職場危機、如何平衡工作與育兒，以及她對未來財務行業趨勢的見解。

00:00 歡迎「他山育見」Podcast的主持人 小茗
02:30 在科技公司做財務分析的挑戰
05:10 Google 財務部門的運作模式
12:15 科技產業的性別動態與挑戰
19:30 在矽谷生活的成本與家庭選擇
29:10 Google 內部數據分析與SQL應用
35:00 大數據與自動化對財務工作的影響
40:20 轉行建議：從數據分析到財務工作
45:10 會計行業未來趨勢與挑戰
51:45 在美國報稅的常見問題與誤解
56:30 投資與解讀公司財報的技巧
01:02:00 如何在灣區生活中找到平衡

＊本期是串台節目，另一部分的內容在 「他山遇見」，大家記得去聽啊！
https://www.xiaoyuzhoufm.com/podcast/66a21fc37b9d159acd5b7a52


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Stella和Amy與好萊塢音效師，曾入圍艾美獎的崢神深入探討了電影製作的幕後世界。從音效師的日常工作到行業的未來發展，崢神分享了許多鮮為人知的內幕。我們還討論了特權、機遇和社會階層流動等深刻話題，反思了科技行業與影視行業的異同。最後，崢神以過來人的身份分享了關於工作與家庭平衡的真知灼見。

崢神是在一名好萊塢工作的音效師，參與項目包括《American Horror Story》這樣的知名美劇。她也曾三次評價自己的音效設計工作提名艾美獎。崢神從名校計算機專業畢業後，義無反顧地投身電影事業。這樣的轉行讓我們既欽佩，又覺得不可思議。崢神經歷了在好萊塢數年的摸爬滾打，從無名小輩成為三度艾美獎提名的音效師。在我們看起來已經是走上人生巔峰，而她卻說，夢想成為現實之後，工作也只是份工作而已。

在錄制這一期時，崢神正在待產的最後時刻。如今崢神已經成為一位有兩個可愛小女孩兒的媽媽了！祝福崢神一家

00:00 歡迎嘉賓音效師崢神
08:28 音效師工作的自由度和創意空間
17:38 音效行業的就業模式和收入來源
18:35 音效師需要的聲音審美能力
25:17 音效師工作的局限性
35:35 影視行業的不穩定性和項目制工作模式
41:08 如何進入音效行業
43:45 音效行業的人脈建立技巧
49:19 崢神的教育背景和進入電影學院的契機
57:27 AI對影視行業的潛在影響
59:59 科技進步對各行業的威脅
01:03:06 關於特權和優越感的討論
01:14:26 平衡工作、家庭和良好精神狀態的挑戰
01:16:33 對即將到來的第二個孩子的準備


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樂觀、自律、執行力強，這就是Stella和Amy對本期嘉賓Elaine的印象。無論是在硅谷大廠的data science manager工作，還是做博主，還是個人生活中，Elaine都是一個想到就去做的實幹派。

本期《數據女孩的中年危機》中，Elaine來和我們分享她在科技大廠的職業發展，Manager光鮮履歷之下的壓力和痛苦，還有工作之外，作為一個媽媽、一個業餘博主的有趣生活。

00:00 導言
08:56 Elaine的YouTube頻道定位和發展
16:49 全職當創作者的可能性
20:40 如何進入data science行業
23:59 computer vision方向的發展前景
28:19 大廠對data scientist的定義和要求
34:22 不同大廠data scientist的話語權比較
37:15 從IC升到manager的經歷
39:51 manager工作內容的時間分配
45:51 data scientist在大廠的核心競爭力
01:07:43 在美國和中國養育孩子的比較
01:10:25 對Stella和Amy的podcast的感想

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