近年人工智能（AI）和大數據的應用愈趨廣泛，它在不同行業中都可發揮功用，例如在金融業中可以「Know your Customer」、在醫療行業有助研發新藥等。另外對初創企業來說，涉及數碼行銷的工作，亦少不了數據分析的學問，當中數據工程師（Data Engineer）、數據科學家（Data Scientist）、全端工程師（Full Stack Developer）的工作是什麼呢？僱主對人才又有什麼入職要求呢？
文： 王安娜 圖： 受訪者提供、https://pixabay.com
「一場疫症，加速了各行各業走向數碼化。」香港電腦學會理事會成員及人工智能專家小組召集人陳漢偉教授表示，近年很多公司的管理層或決策者，愈來愈看重數據分析，他們會把數據分析的結果，作為生意策略的重要指標之一。一般來說，公司規模愈大，對大數據分析與 AI 的需求與倚重也愈大。
AI、大數據 滲透各行業：醫療、金融、保險
事實上，現時很多日常生活事項都「數字化」了，當中涉及 AI 和大數據，除了大家熟悉的網購、網上外賣等服務外，陳教授以不同行業作為例子，首先在醫療方面，有機構使用 AI 系統，解答市民有關疫情的問題，如為自己是否被感染作初步評估。另外，近年亦有醫療研究用「生成對抗網絡」（GAN），以 AI 模型預計藥物對病人所產生的效果。
金融服務方面，銀行首重的是 KYC（Know Your Customer，認識你的顧客），「現時客戶進行網上銀行服務時，銀行會用人臉識別、指紋辨識等 Al 技術去鑒別身分。」此外，不少銀行也推出發展已成熟的「聊天機械人」和「機械人過程自動化」服務，以支援客戶服務和應付人手不足。
至於保險業方面，業界鼓勵客人用手機應用程式協助守護健康，如分析身體狀况及獲取相關的服務，例如視像問診及藥物速遞（外國較流行），可說是一條龍服務。他以其任職的跨國保險公司為例，除了每個國家設有數據分析部門外，不同部門另有數據人才，專責解決該部門的數據問題。而他則主要負責 AI 部門的策略性工作。「在傳統面對面銷售以外，我們亦正積極推進網上銷售和產品，當中涉及很多 AI 技術。」
數據工程師處理大量數據 人手續有需求
他認為，以上種種情况正好透視：「市場對資訊科技人才的需求，無論是行業背後的硬件、基礎設施，以至網站或流動程式的編程人員； 特別是 AI 和大數據分析的人手等，相關工種包括：數據工程師、數據分析師、大數據分析員、數據科學家、人工智能工程師、機器學習科學家等。」
他說，不同公司的職位名稱未必相同，如以職能來劃分，簡單來說，就是先處理數據，繼而是分析數據，到最終就是設計與發明AI和機器學習。以上職位中，目前以數據工程師人手較渴求，因為他們要處理大量數據，而且過程繁複。
數據科學家按行業及數據作判斷和分析
陳教授續說，進行 AI 和大數據分析相關工作時，一般先由工作人員建立數據庫，然後由數據工程師來判斷數據是否準確和足夠，從中整理和確保資料「清潔（Clean）」。「由於往後發展 AI 系統時，將會以這些數據為基礎，如果數據在第一步已經有誤，便會影響日後的結果。」
接着，數據科學家會依據不同的行業和數據，來判斷應使用何種 AI 程式來分析，當 AI 初模製作後，還需要作出調校，這些工作均需要較高層次及較有經驗的人員來處理。
裝備知識 增行業實戰「領域知識」
對數據科學有興趣者，可入讀大學的相關課程，如電腦科學、數據科學等。陳教授表示，現在有約 7 成資訊科技畢業生，從事與大數據和 AI 相關的工作。他以香港城市大學的電腦科學本科課程為例，當中要求學生必須在 3 年級時到一家機構實習工作一年，完成實習後再回校修畢最後一年的課程，這有助學生累積在不同領域的知識。新人起薪萬多元不等，視乎不同學歷及機構而定。
他說，大數據和 AI 的應用相當廣泛，「由於不同的行業本身要處理的問題、數據的性質、客戶的資料也不盡相同，實習一年，有助學生融會本科知識之外，也增加所屬行業的『領域知識』，而且畢業後多累積一年工作經驗會較有優勢。」
他亦鼓勵同學多參加有關 AI 和數據科學的國際性比賽，不只可以展示實力，也可爭取不同的經驗。持續進修方面，除了報讀不同機構的課程，新人或從業員亦可考取不同 Google、Microsoft、IBM 等不同的認證，「行內亦有不少免費的網上課程，學員修畢後亦可考取相關認證。」
初創企業 FindDoc 數據開發經驗人才助解難
AI 和大數據已成為工作和生活的重要一環，即使並非擔任數據分析員或數據科學家等工作者，現時不少工種都需要從業員具備數據分析的能力和知識。
FindDoc 行政總裁兼聯合創辦人伍俊彥（Ivan）表示，作為醫療健康資訊及網上預約平台，他們主要是提供健康教育資訊，及線上預約醫生。平台會邀請醫生撰寫文章和錄製短片，提供各種健康、病症、診斷等資訊。此外，他們也設有網上預約功能，現時平台上有約 1000 間診所供預約，包括不同專科、普通科和物理治療等。
電子及電腦工程出身的 Ivan 表示，公司成立至今約 8 年，初時藉留意用戶的習慣和市場動態，從而完善平台的功能，後來透過數據分析，得知很多用戶容易錯過求診時間，遂在程式內增設了「網上預約服務」及「提醒」等功能，以迎合不同用戶的需要。
「我們透過各種技術即透過蒐集及分析網絡數據，分析市場及潛在客戶的行為，經過不斷的測試，從而作出調整，再找出合適的市場策略作經營和發展。」
醫療資訊平台 全端開發工程師佔半數
FindDoc 現時的員工約 20 名，當中負責從事全端開發工程師（Full Stack Developer） 佔約一半人手，其餘的有成長行銷人員（Growth Marketer）、內容行銷人員（Content Marketer）等，他們的主要工作是什麼呢？
全端開發工程師：
要熟悉網頁架構的不同層次，除了最基本的前後端應用、系統維護，也要懂使用者介面與體驗，同時了解客戶與商業需求。其中前端工作要熟悉 HTML、CSS、JavaScript，後端則包含伺服器與資料庫的操作與應用。
成長行銷人員：
要配合不同的線上軟件，如運用 Google Analytics 等，將成效量化；了解用戶的整個體驗流程，然後再作網上分析。他們要懂得簡單的數據分析，透過數據分析明白用戶的行為，然後做簡單分流。
內容行銷人員：
撰寫網站與宣傳文案、維護內容管理系統、進行網站開發，懂得將數位行銷與傳統行銷手法相結合。
Ivan 表示，疫症肆虐時，市民都不願外出，即使有醫療需要，也不願到診所或醫院…… 與此同時，平台上關於醫療和實用資訊方面的瀏覽量亦大增（最高峰時有 8 倍增幅），他遂把握契機，除了繼續製作多些相關資訊外，也推出不同服務。
由於 Ivan 本身具備開發平台和工程師的團隊，他在 4 月跟診所合作推出視像問診服務，後來他再為服務增值，如跟物流公司合作，提供檢測容器上門速遞服務，從而為病人提供新冠肺炎篩查的視像問診服務。
