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投简歷的人不多,毕竟“微光未来”
名不见经传,办公地点还在一栋老旧居民楼的顶层。
宋薇仔细筛选了每一份简歷,最终约见了三个人。
第一个是侃侃而谈、满口最新技术名词的男生,但问及具体项目经验时语焉不详。
第二个是经验丰富的中年女性,对宋薇提出的“非標准数据整合分析”
思路面露难色,更倾向於按部就班的流程。
第三个,就是小苏。
苏晓雯,北港理工大学数据科学与大数据技术专业,刚毕业三个月,之前在本地一家小型电商公司实习做数据標註,公司裁员,她也在其中。
简歷乾净,成绩中上,没什么亮眼经歷,但附上的一份课程大作业报告,处理一个混乱校园消费数据的思路清晰,结论朴实,甚至注意到了数据中一些容易被忽略的时间周期规律。
面试时,小苏有些紧张,说话声音不大,但条理清楚。
问到为什么对“微光未来”
感兴趣,她想了想,很老实地说:“我看过您在论坛上那篇文章和后面的討论……虽然有些地方看不懂,但觉得您想做的事,和课堂上教的不太一样,好像更……更接近真实问题的样子。
我实习时也觉得,很多数据问题,光靠標准方法解决不了。”
她还补充了一句,“而且,您这里写『能快速成长,我觉得我现在最需要的就是这个。”
宋薇问了几个技术问题,小苏回答得中规中矩,基础扎实,但缺乏灵活应用的经验。
不过,当宋薇拋出一个模擬的、混乱的客户数据场景,让她现场说说清理和分析思路时,小苏没有急於给出標准答案,而是先花了点时间梳理数据的来源和可能的问题,提出了几个谨慎的假设,然后才给出步骤。
虽然慢,但稳妥。
宋薇看到了踏实,看到了愿意学习的姿態,也看到了对“真实问题”
而非“標准答案”
的隱约兴趣。
这就够了。
“下周一能来上班吗?”
宋薇问。
小苏愣了一下,隨即眼睛亮起来,用力点头:“能!”
小苏的到来,像一股新鲜而稳定的活水,注入了“微光未来”
。
宋薇將数据清洗、基础统计分析、报表生成、客户日常沟通等繁琐但重要的工作逐步移交给她。
小苏学得很快,人也勤恳,常常主动加班熟悉项目,遇到问题会先自己查资料、尝试解决,实在搞不定才来问宋薇,並且会记下解决方案。
有了小苏分担,宋薇终於能从无数琐事中抽身,將更多精力投入到项目前期的需求深度挖掘、核心分析框架搭建、模型优化,以及最重要的——策略制定上。
她开始有更多时间思考客户的真实痛点,而不仅仅是完成数据分析报告。
她开始尝试將“情感脉络”
模型的思路,以简化、实用化的方式,融入对客户评价、客服对话记录的分析中,给出更细腻的用户洞察。
工作室的阁楼,正式掛上了“微光未来数据分析工作室”
的简易牌子(宋薇自己写的)。
靠墙多了一张旧书桌,是小苏的工位。
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