撰文：Jason Chuang／讀者投書
我是台灣從傳統「一試定生死」的大學聯考轉型中，經由高中學校推薦徵選（後來改名叫「繁星推薦」入學），進入清華大學電機系的。我在大學很快樂地學了很多電機系的東西，也以為自己應該就像那時候大多數電機同學一樣，畢業會進新竹科學工業園區。我還記得我那時候就喜歡的課是 Java，我們期末報告要做電資館的電梯模擬，我非常喜歡那個寫 code 的過程，即使到現在 15 年過去了，我依然將成果放在我的個人網站上。
決心留學，提早準備語言
因為家人鼓勵我去美國念書，所以我在大三升大四的時候開始準備 TOEFL（托福）和 GRE。念過工程的人應該都知道，學校平時上課的課本是原文書，考 GRE 時，卻因為要跟多國人競爭──其中尤以中國人、印度人和美國人居多，而並不特別佔優勢。除了英文是印度人和美國人的母語之外，中國人更以善於考試、並有大量學長姐建立了龐大的網路題庫見長；相較之下，我在大學畢業前取得的考試成績並不理想。
既然我已經幫自己訂了目標，要申請美國留學，第一次的考試成績不好，仍然不能放棄，所以我在當兵的時候繼續找時間 K 英文。我找到管道，弄來中國的紅寶書和黑寶書研讀──有趣的是，我是政戰官，要管士兵們的言行思想，結果我卻在看簡體書，意外驚動了長官的長官。
所幸第二次的成績稍微好了一些，所以我以第二次的成績申請美國研究所。我那時候兵役是一年半，扣除一個月左右的軍訓課，實際時間約 1 年 5 個月。我把時間算得很剛好，從高雄左營退伍後 7 天，就在 12 月底隻身前往美國印地安納州的普渡大學（Purdue University）展開留學生涯。
克服萬難，取得博士學位
還記得那時候英文不好，冰天雪地的冬天裡找到了 Subway，我告訴店員說加點 Pepper（胡椒），但因為英文不好，店員聽成 Paper（紙），雞同鴨講了一番，用比手畫腳才讓店員知道我想要加料。
美國的博士訓練，是一段遙遙無期的煎熬，自己的畢業與否，操之在老闆。曾有統計指出，美國唸博士的學生裡，有一半會中途離開加入公司。一開始我也不知道我是要以碩士畢業還是博士畢業──但是後來決定了目標，我要拿博士離開，中間的找資金、掙扎是否暑期打工、努力通過博士班資格考，種種的辛苦都一一克服。
留美工作，從新創到大企業
在畢業前，我已經給自己設定目標：要留在美國工作，深入了解美國的產業發展，所以特別注意那時在相關領域裡，留在美國的外國人都做什麼，答案是軟體工程師。所以在要畢業前的研究，我就開始把學術的研究轉向比較能跟業界接軌的題目來做，也實際把我所發現提升機器學習的演算法，以 Java 實作並整合在 Weka 裡。
軟體工程師的工作機會，自然以矽谷和西雅圖最多，也因此我在博士畢業典禮前，先飛去灣區矽谷，跟幾家公司面試，很順利地找到願意幫我辦工作簽證的新創公司 Composite Software。我那時的想法是無論新創或是大公司都好，先有個身分留下來工作就好。實際進去之後，才知道新創人才臥虎藏龍，並不輸大企業──同事裡有 IBM 跳槽過來的、有喬治亞理工博士畢業的......等。在我離開第一份工作加入 eBay 後幾年，那家新創被 Cisco（思科）買下。
加入eBay後，有幸加入 Architect 團隊，裡面都是資深的學長高手。我那時候的目標是希望自己變得跟他們一樣強，所以有技術討論的部分都會主動參與，看到學長寫的 code 會去學習模仿。灣區很多 meetup，我也會去參加，多了解其他公司在做什麼、如何透過團隊開發，完成資料工程與機器學習等任務。我是到最近才領悟到：原來機器學習是由三種負責不同任務的工程師／科學家共同完成。這個的 Architect 團隊的經驗，很大程度地提升了我未來創業所需要的技術能力。
我跟 eBay 同事相處融洽，有時候會一起喝咖啡、吃飯、聊天，我起初不太知道找話題，被同事們覺得有些木訥，後來慢慢發現到他們喜歡聊運動，且多半是足球或籃球──於是，即使自己對美國的運動文化不是那麼感興趣，還是會讓自己有空轉轉 ESPN，看看大家關注怎樣的話題。那時候的林書豪小有名氣，我也會跟他們介紹 " Linsanity "（林來瘋），增加同事間的交流。
在 eBay 參與了不同的資料相關計畫，學習得很開心。有一天我開始思考：我就在這樣的高薪環境下，年復一年的過著我下半輩子的人生嗎？我想要往高處爬，不管是當主管、或是一個組織的較高層決策者；過程中和聰明的印度人一起發了 IEEE 文章、一起發美國專利（機器學習預測模型），但繼續現在的生活，會讓我有機會往上爬嗎？即使有，要爬多久呢？
當我把我的目標訂為「我要再往上爬」，而且希望比較快地往上爬，想想矽谷的工作環境，應該很難吧！因為企業裡資源有限，隱隱約約感覺主管們分為「印度派」及「白人派」，兩邊在互相角力，其它亞洲人很少有爬到比較高階層的機會，也因而讓我萌生退意。
返台創業，擘畫未來藍圖
回到台灣，加入趨勢科技，發現裏面的資料比想像中複雜，花了一年多時間才比較清楚。那時候迷上了 Architect 的技術，希望我的能力能像之前在 eBay 共事的 Architect 那樣，獨自把大型的資訊系統開發出來，於是全心投入開發工作；終於順利地獨自開發出幾套服務千萬人的資訊系統，其 scalability（處理更多資訊要求的可擴展性）是可以無限擴大的。這段期間，我也參與了公司內的資料比賽，能貢獻我的機器學習專長、擔任業師，都是很棒的體驗。
後來看到了一些跳出來創辦 AI 相關公司／教育機構的創辦人成功的故事，如台灣人工智慧實驗室創辦人杜奕瑾、台灣人工智慧學校創辦人陳昇瑋，Appier 沛星互動科技創辦人游直翰等等，受到鼓舞之餘，我再度訂下目標，要像那些前輩們一樣成功。
我的下一步是離開趨勢科技，嘗試自己創業，因為希望自己的公司能夠一直追尋很酷炫的科技，於是將它取名為 AI4quant，原意是指 AI for quantum computing era，希望這家 AI 公司活到量子電腦運算可以在室溫下運行的普及程度。
最後附上一張在 AI4quant 臉書粉絲專頁上廣為流傳的工程師結合《富爸爸，窮爸爸》的 4 個象限圖，給同樣是工程師／技術管理經理的讀者，一起思考如何規劃自己的職涯發展。
《關於作者》
Jason Chuang
Jason 從美國 Purdue 念博士專攻 Machine Learning 到進業界（eBay、趨勢科技）圍繞著 AI 已經打滾 12 年，玩過 Data Mining,NLP, Big Data Analytics Platform, Data Lake, Data Pipeline，甚至拿到【美國 ML Predictive Model 專利】，在 2018 年 8 月創辦 AI4quant，希望利用 Jason 看過無數個 AI 成功與失敗的案例，幫助台灣的企業加速導入 AI，提高 AI 專案的成功機率。
執行編輯：張詠晴
核稿編輯：林欣蘋
Photo Credit：Shutterstock
