刚才一个data science专业的学妹在linkedin上reach out说拿到了咨询的offer想来问问我工作是什么样子的,于是聊了半个小时的。听着又聪明又伶俐的小姑娘,一边表达对找工作压力巨大的恐惧、一边觉得data science技术太难了自己搞不了想要找不那么技术的工作慢慢往技术那边靠近。听的我直着急。国内top1的本科、又来美国很不错的master program学出来了data、拿到了consulting的offer,怎么还能觉得自己不行呢!Tech厂一家悲剧了再去多投几家嘛,都有了垫底的offer来都来了再去试试其他家嘛。
但是我也知道找工压力大、不敢去尝试这不是她有什么错,在国内几乎没什么对女孩子的鼓励机制,但是在美国的master school里也很少有针对亚洲女生的empowerment(不一定是精准的表达,只是我觉得东亚女性有一些独特的桎梏)。很明显现在有一波女权主义的思想浪花托举起来了一些中国女性,但是她们还是很小一些人。好希望这个浪花更大一些、更有力量一些,让勇敢的女生敢于勇敢、让胆小的人看到勇敢的样子。
#入职 组里用的工具散落的哪里都是,所以我的浏览器上打开的tabs也爆炸性变多:
* 项目管理是Jira
* engineering & product wiki是confluence
* tech stack有Databricks, AWS, github
* monitoring 用的 Datadog
* data dashboard用的Tableau
* 还有gmail和Google calendar提醒meeting
Somehow it's driving me crazy. 这个时候才明白,前客户everything is together而且几乎无缝衔接是个多么了不起的事情!单单说在VSCode里写好代码,在同一个窗口里run auto tester、amend & publish diff (aka merge to git),真的非常非常非常便捷。呜呜呜,失去了才会珍惜呐~
Checked multiple regions, and I'm struck by how hard it is to find a listing on Zillow (to buy or to rent) that I even like at all, while for the same price per month in the same area I find a *lot* of listings on Airbnb I'd like to live in. 🤔✈️🏡🤷♀️
Image is "White Ball" by Joseph-Marius Avy.
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難道問題出在那頓午飯
不應該循序漸進直至“不覺其臭”的嗎 怎麼會突然爆炸