在國泰數數發(Cathay DDT)做Data是怎樣一番體驗？從新人到畢業的心得分享

在國泰數數發（Cathay DDT）工作將近三年，讓我對金融業的數據分析有了更深刻的理解。這篇文章將從我的親身經驗出發，分享在數數發工作的真實感受，包括職場環境、工作內容、成長機會，以及面試準備建議。如果你是有興趣加入國泰數數發的新鮮人、正在找金融業數據分析工作的求職者，或是好奇數數發文化的業內人士，希望這篇文章能提供有價值的參考。

以下原文發於 2022 年 3 月 1 號在 Medium平台，過去 3 年間在 Medium 上持續獲得點閱，讓我受寵若驚。然而畢業多年，內容可能失真，若想進一步了解，建議與在職同事約 coffee chat 交流想法。

我在國泰數數發(DDT)工作近3年，2019年我從台大國企所畢業便加入這個團隊，當時DDT處在爆發成長期，員額不斷擴張，從不到200人到現在已經有700+。今年2月我正式離開團隊，結束了991天的「樹下生活」。

國泰數數發，全名為國泰數位數據暨科技發展中心(Digital, Data and Technology )，是國泰世華銀行在2016成立的創新部門，網路上雖有一些報導，然而在裡面實際的工作內容仍然有些神秘。

身為一個同時待過2個組織(金控、銀行)、接手過N個數據專案的前數據分析師，容我分享一下在國泰數數發(Cathay DDT)做Data是怎樣一番體驗。

誰適合看這篇？

• 有興趣來國泰做Data的新鮮人
• 好奇國泰數數發工作環境的求職
• 想交流Data Science in Finance的同業

一、當初為何選擇加入國泰數數發？The Beginning of the journey

要回答這個問題，得先從：「我當時怎麼選擇第一份工作的?」開始。

回到2019年，當時資料科學還在成長階段，在台灣想找到合適的崗位比現在難不少，且台灣的Linkedin生態也不如現在普及，我那時還是在104找到這個崗：

作為新鮮人我怎麼選擇第一份Data工作？

選定資料科學(Data Science)為職涯的我，當時選第一份工作的原則有3個：

1. 選擇成長、獲利的產業：國企所教我的產業經濟- 在虧錢的產業(e.g. 航空)再努力也賺不了大錢；在賺錢、成長的產業躺著豬也會飛(e.g. 菸酒藥金融)
2. 有完整Data team：模型落地應用需要充分的交流討論及多職位分工
3. 有國際市場(Nice to have)：讓我未來有國際移動(Global mobility)的機會

你可能會問：為什麼要有篩選原則？新鮮人不是該海投職位、亂槍打鳥嗎？

我認為雖然設立篩選原則會減少面試機會，但反過來說也能讓你快速過濾掉一些「猶豫是否合適」的職位，很多時候這些猶豫不決的職位反而會占去太多時間，不如讓省下的時間專注在準備黃金職位的面試→這才是我認為該投資更多心思的地方。

最後為何選擇數數發？

在最終拿到offer時，我其實有另外一個新創的職位在compete，因此也打擾了許多人，詢問如何抉擇。

最後選擇數數發的原因是以下三點：

1. 國泰數數發是台灣金融業中，少數早期便大量投資資料科學領域的公司
2. 數數發有完整個Data team，資料工程師、商業分析師、資料科學家各司其職，不會一個崗位要操全局，可以專精提升特定面向的技能
3. 數數發近年積極佈署東南亞市場，團隊也有找海外的Data人員

最終關鍵因子：大公司 vs. 新創公司- 萬年課題

回顧我在學實習期間，我曾各自在新創與外商大公司待過，能體會各自組織型態的優劣 e.g. 小公司有機會做更多的事、更有影響力；大公司訓練完善、組織文化明確……等。而在第一份工作選擇上，我又再一次面對這個課題。

有鑑於前幾份實習經驗，我想或許國泰數數發作為「大公司下的新創部門」，是個中和權衡的選項，既保有大公司的資源與制度，又保留新創公司的彈性與活力，因此這是最終讓我決定加入國泰數數發的關鍵因子。

面經補充：

我是在2019/06加入DDT的，那時DDT的面試都是典型三關制，我的崗位是BA科(Business Analytics)的Data analyst
第一關：組員面試、background check
第二關：資料科學簡報，分析一個dataset並闡述insight、行動建議
第三關：多位主管面試、Behavioral Question

二、國泰數數發數據分析師的一天 (A day in the life of a Cathay DDT data analyst)

數據分析師在金融業都在幹嘛？做股票投資賺錢嗎？

作為一個商業分析科的Data Analyst，我的主要任務目標為：

• 做好內部數據顧問(Internal Consultant)
• 用數據驅動(Data Driven)各業務單位

因此，簡單工作摘要如下：

1. 業務需求訪談
2. 數據專案提案(POC)
3. 數據模型落地應用

大體上就是以上3個步驟的迴圈，參與一個數據專案的始末，有時候同時會參與2+個數據專案，扮演不同的角色，如：PM or 分析師

具體來說，我工作的一天如下包括：

9:00-:

• 回覆email、追蹤各專案進度，交代今日任務

10:00–12:00: 以模型產出為例

• 進入VDI監控模型產出
• Jupyter notebook測試修正
• 開啟VS Code更新程式碼、版控

12:00-13:30午休醒來，先來杯咖啡

• 12:00–13:00 信義區午餐，鼎泰豐、藏壽司、樂檸、健康便當C4取1
• 13:30 午休醒來，先來杯咖啡

14:00–18:00: 以專案提案為例

• 專案成員Brainstorming討論
• 準備提案簡報Powerpoint
• Con-call追蹤專案成員進度
• Excel編輯維運文件
• Email會議記錄與Next Steps

以上工作內容一年四季都是不斷的抽換交替，少有重複，大多根據目前所在專案的階段調整

回顧過往兩年，整體來說，一個Junior Data analyst在數數發工作內容比例：

• 20%-40%會議討論
• 30%-50%程式編輯
• 20%簡報設計
• 10%臨機任務

這個崗位的優缺點：

1. 優點：

我是個非常討厭BAU(Business as Usual)的人，在這裡BAU比例很低，每天做的事情是Project-based，重複事務比例低、腦袋一直在活動。此外，專案上線後會很有成就感，深刻感受到資料創價。

缺點(因人而異)：

不能單純的寫SQL、Shift+Enter跑Jupyter就好，而是需要花很多時間溝通，不論是與內部工程師商量資源，又或是與外部業務單位討論POC，會比一般分析師崗位花更多時間的溝通。

當然，我認為這個崗位的缺點也許對有些人來說不算缺點，如果性格是喜歡在工作中多跟人互動交流的人，反而可能是優點，因為可以藉此認識很多不同背景的人。

三、數數發的工作環境與文化：Culture & Environment

在數數發 aka陶珠隱園「旁邊」工作是什麼一番體驗？

1. 最先進的辦公室

感謝國泰老闆，目前數數發多位在新的辦公室，其中數據部更是在總行目前最新、最先進的一層樓，除了有開闊的交流空間，也有提供工學椅、升降桌(部分啦)等設備 (以下僅提供新聞照片)

就我個人觀察，自從2019加入國泰後，已經至少看到3個不同樓層辦公室翻新(這個更新速度這讓我想到以前台大也是每年修一棟宿舍)，因此在數數發工作幾乎每年都能體驗參訪一間新的辦公室。

2. 最時尚便利的周遭環境

位處信義區心臟位置，旁邊就是Bellavita、Apple Store、遠百A13、新光三越、微風、阪急等各大百貨，稱得上是富麗皇堂、台灣版紐約第五大道？

這裡也非常適合精緻美食愛好者，舉凡午餐吃樂天皇朝、下午茶吃Lady M、晚上吃GB鮮釀，又或是到Draft land小酌都不是問題，非常適合工作只是來交朋友或打發時間的人(?)

3. 求新求變的組織文化

組織變動頻率高

作為推動數位數據轉型單位，國泰數數發幾乎每年都有組織架構調整、職位調動。

就我在這裡工作的3年，就經歷過3回單位調動、2位主管，適合職場適應度(Adaptability)高的人。

交流分享頻繁

由於各單位每季都有新的OKR、新的專案目標，數數發有些豐富的分享文化像是 Data meetup、Datacamp、Tech talk、Town hall等，讓內部能夠交流了解彼此的專案、domain知識

Team building很酷：

這邊Team Building都是自己辦沒在偷懶外包(辛苦主辦人了)，我記得疫情前參與過一次類似城市尋寶的「寶可夢Team building」，主辦團隊更是嘔心瀝血的想各種有趣的題目與任務，讓我非常佩服；

疫情後也有小規模的TB，去打保齡球、雷射槍等等，是蠻適合大學玩社團活動玩很瘋的人(但工作後可能你會把自己累死)

上班初期最不適應的點：

作為一個職場新鮮人，這邊還是要補充一下我入職初期的不適應點：

1. 每天打卡上下班：

由於以前實習工作都蠻彈性、不用打卡，在國泰初期上班通勤是有一點小壓力的，但也不到那麼不近人情(經常看隔壁國營事業的員工還要小跑步、闖紅燈)

2. 穿著Smart Casual：

男生要穿有領子的衣服、穿皮鞋、不能穿短褲、牛仔褲(導致我這3年牛仔褲都封陳在床櫃下)

3. 有專門午休時間：

沒錯！「專門午休時間」這點我一開始還有點不適應，以前實習公司要麼時間不夠長、要麼只有你在午休，起床時有點尷尬。

在DDT就不一樣，吃完午餐後，竟然還有專門的午休時間，會統一關燈30分鐘(導致我都睡到腳麻很不適應)。

每次午休起床就像回到高中校園教室：有人開燈、大家一起起床、升懶腰活動筋骨→辦公室午休完全不尷尬

四、從國泰數數發畢業&總結回顧

第一份工作離職就像跟初戀提分手，同樣得難以開口、同樣得去結束一段不可替代、充滿第一次回憶的關係

雖然這篇文章寫得很像推坑招募文，然而實際上我已於今年2月中離開這裡，往下一個旅程邁進。

991天國泰數數發心得總結：

A. 個人不負責任整體評估總結

1. 工作環境：★★★★★
2. 同事氛圍：★★★★☆
3. 工作壓力：★★☆☆☆ (星數愈少愈好)
4. 加班頻率：★★☆☆☆(星數愈少愈好，主要是可以報加班/補休)
5. 薪資福利：★★★☆☆
6. 職涯成長：★★★★☆

B. 適合什麼樣的人加入？

1. 我個人觀察國泰數數發Data team的教育課程、技術文件做的蠻清楚完善的，適合Junior分析師加入(Senior這一塊我比較不熟，不做評論)
2. BA團隊非常活潑有趣，適合想跟聰明、有趣的同事共識的人加入這個團隊
3. 我私心覺得數數發這個環境還「很包容有特色的人」，因為我其實自己以前常被說是個外星人(水瓶座唉)，但我發現這裡環境跟以往其他地方很不一樣，跟同事相處起來特別的舒適，少有異樣眼光、有閒言閒語讓我感到不自在，也意外發現許多有特色的人在這裡

結語

本文中或多或少有美化、泡泡的成分，也有沒有談到一些大企業下工作的缺點、我離職的原因。

但至少在我待的這段時間，我可以很肯定地說：「國泰是認真的在玩數據、做數據，而且成長的機會一直都有、不曾停滯，而我也真的感受數據創造價值的成就感。」

因此，與其說這是一篇推坑文，不如說是一篇感謝文，感謝這份工作讓我成長、收穫滿滿，讓我在離開時還有許多好的回憶。

回到2019年當時對第一份工作的抉擇，我想：要是能重來，還是選國泰

最後給願意看到這邊的你：

不知不覺又寫了超過 5000 字，很感謝願意看到這邊的你。我現在已經從朝九晚五進公司的金融白領，轉職為遠端上班的幣圈人，目標朝心靈與財富皆自由的創作者邁進。

看完我的畢業心得，如果你好奇我的這段轉職歷程，可以參考我另一篇文章：資料科學、數據分析DS/DA 跨產業求職攻略- 字節跳動Bytedance/幣安Binance面經。

此外，2024 年我推出第一個數位電子書【解鎖職場自由– Shiuan的求職勝經：面試、談薪、決策全攻略】，全文43頁，詳細記載了我在2022 轉職的詳細攻略過程。

主題包括：

1. 離職原因
2. BA/DA面試與準備方式
3. 最後拿到的Top Tech company offers
4. 如何成功與HR爭取到理想薪水
5. offer選擇思路

全文43頁，詳細記載了我在2022 轉職的詳細攻略過程。

這是我的第一本電子書，還有許多優化之處，現在購買的讀者享有早鳥價： $590，享受日後不定期更新。

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2025 國泰 DDT 畢業三週年——再次回憶

三年前的這個今天我從前東家國泰 DDT 畢業

回憶起提離職的當天，正好是發完年終的隔天

當天傍晚，小主管跟我約了 1:1 ，討論新年度的 OKR

過程中我一直想要在挑時機「切入正題」，卻一直沒鼓起勇氣

直到她注意到我心不在焉，開口問我：「怎麼了？」

我才緩緩說出：

「我今年人生有新的規劃…」

小主管一秒噴淚，我想她早有預感了。

直到今天，我還是覺得自己蠻無情的，

因為當時組內已經走了不少人，而且她真的很細心栽培我，

我感到非常抱歉。

今天是新工作滿三年，還是感謝大樹 DDT， 成為我社會新鮮人初戀。

在樹下還是有很多令人懷念的事物。

第一份工作離職，就像第一次跟初戀提分手一樣：痛苦、難以啟齒、充滿罪惡感。

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