【職場夢想家】厭倦開OT忙湊客生活 90後金融才俊轉行做數據科學家:交到貨work from hill都得!

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【職場夢想家】厭倦開OT忙湊客生活   90後金融才俊轉行做數據科學家:交到貨work from hill都得!

做銀行薪高糧準,不少人都很「恨」,讀經濟的Sky(化名)也曾以為那就是理想,誰知踏進高樓,才發現那對他來說就像牢籠。裸辭後先做設計初創,再轉行做data science,由見客變成對電腦,他卻說有趣得多,「每日都在學很多東西。」他興奮地說。只是畢業已5年多才來「學」?從頭開始,他直言也會「淆底」,但原來改變並不如想像中難,更可能會從中找到真正的歸屬。

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而家份工可能係世界上最伏嘅工

被「現實」淋息衝勁:對自己失望

走在高樓林立的中環,他卻偏愛香港公園。「你很少見西裝友走上來的,但我那時午飯常上來hea。」如今換上一身簡單T-shirt短褲的他不再受束搏,平日上班也是這樣穿,更可光明正大地work from hill,「有些外國同事會邊放狗、抱住個B開會。」他笑着說。行山是興趣,編程也是,但以前他從沒想過這可以當志業:「選科時覺得金融有前途些,想着賺錢。」

讀經濟、做銀行,事業路看似順遂,他卻赫然發現不適:「很多見客的繁文縟節,像要如何坐、搭的士去湊『乜總』;寫很多報告,做的東西很無謂,沒什麼影響力。」他嘆說:「很不滿足,和期望中出來工作很有衝勁不同,對自己有些失望,發揮不到。」工作壓力又大,常OT,很趕卻不知為何要那麼趕。捱了一年半,「很fed up,當時人工又是fresh grad價,我出去做餐廳都有啦,就辭了職。」

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喜歡coding,是因為那世界1就是1,「很logical,沒那麼多politics,可以專注在自己的事上,卻又很有impact,可能我在系統加少許東西,用家就可以看多些數據。以前做銀行好像純粹寫份報告搏過關,自己只是個很細的齒輪。」 

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另一個「現實」世界:不用硬OT、全日只學不做

用了幾個月回氣之餘,自小喜歡編程的他找了些兼讀課程,但自覺不是讀電腦出身,只敢找和本行相關的金融科技工作,卻始終沒回音。「很迷茫,不太知想做什麼。」此時有朋友找他做設計初創,有些金融科技成份,就去試試,卻發現興趣不大。後來另一個朋友又找他一起讀一個4個月的全日制bootcamp,他終於把心一橫努力鑽研,加上數據科學這行在乎能力多於學歷,不久他就成功進入一間跨國零售企業當數據科學家,由實習做到轉正。

這一行的職責是在大量數據中提煉出具商業價值的,建立預測模型,估算明年會賣出幾多件貨、什麼款等,再和營業部溝通。「當發現一直只當是興趣的東西可以換到錢,是很開心的。」他不由得笑了。比起從前去不同餐廳見客,如今雖只是對着電腦,但常常可挑戰不同項目,「每日都在學新東西,有趣得多。」同事身處世界各地,還會有些意想不到的文化交流,「像有個印度人說早前40幾度。和他們聊天令自己好像不只是在香港,沒那麼悶。」

剛好這公司又自由,「很結果導向,不用理權勢、要討好誰。如果限期內做不完,是真的可以和公司講,很realistic地做事。」他說:「很新奇,原來做事是可以這麼開明的。」更神奇的是,常說「嚟做嘢唔係學嘢」,這行卻因為新,大家對學習很開放,他可以和同事說今天不做其他事,只專注學一樣新事物,於是很快就學得懂。而且即是小薯如他,也有機會直接和CTO報告想法,「自己的影響力比想像中大。」

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他坦言等bootcamp開課時也迷失過,「年紀都開始大了嘛,朋友做金融的好像個個賺很多錢,死了會否遲過別人很多呢。幸好開學後就明朗了很多,知自己正在入行,有進展而不是停滯。」他說只要有興趣、慣用邏輯思維就適合這行,當時鄰班還有廚師、地產、補習老師。

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長遠學習機會比人工重要

只是世事哪有完美——這行很重自學,但他自學速度較慢;工作有一半是和營業部匯報溝通,要將複雜的數據易明地講出來,「不像程式那樣11,會有些淆底。」幸而邊做邊學,一年多來自學速度提升,做簡報時別人也沒睡着,「事情解決了,都很有成功感。」也算成長。

現在周圍接觸到的人也志同道合些,「不像以往常常講錢,買樓、股票,而是講興趣。」而講興趣並不就等於乞食,「我選這行都是見到趨勢,很多公司請人,香港的人工也在和外國看齊。」不過他說比起人工,現階段更着重學習機會,「學得多,長遠選擇才多些,現在虛擬貨幣、銀行,甚至一些大的幼稚園都會請數據科學家。」

而這一切的前提,始終是興趣,「我工作的動力很基於興趣,如果沒興趣,可能我不會很認真去做,就不會做得好。」人人動力未必一樣,只要找對了,即使由零開始,也能闖出新世界。「以前下班後會覺得:我今日做過什麼呢?但現在放工是真的開心。」他由衷地笑着。如今他一樣喜歡在工作空檔晃進公園,但以前是為了逃避,現在卻只是放鬆一下,回頭再墮進無底的程式世界,他也仍然甘之如飴。

撰文及攝影:Rita Wong

 

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