通往技术领域的职业道路并非总是直线一条。对许多人而言,这是一段不断演进的旅程,由好奇心和解决复杂问题的热情所驱动。
Heather Sherrington正是如此,作为励讯集团旗下大数据分析公司律商风险的高级架构师及励讯集团 2025 年度杰出技术专家,她的职业生涯并非始于代码,而是始于地质学与全球地震学研究。
从地质学家到全球专业信息与分析集团的技术领导者,这一独特轨迹为我们构建成功职业生涯提供了深刻启示。
本次访谈,我们将探寻Heather鼓舞人心的旅程,从她在研究生院发现自己对软件开发的热爱,到如今在律商风险引导基于云的解决方案所起的关键作用。她分享了对技术演变的思考、对解决问题的热忱,以及她对人工智能未来影响的展望。
“我之所以投身技术,是因为解决那些让我兴奋的问题给了我源源不断的动力。 我的建议是,找到你热衷的领域,并将其作为学习的动力。解决一个问题的回报,远胜于单纯为了学习而掌握一项新技能。”
——Heather Sherrington

我更愿意将自己的职业轨迹描述为“逐步发展”而非“彻底转型”。本科期间,我从未修读过任何计算机科学相关课程,在开始研究生学习时也毫无软件开发经验。但我的地质学硕士项目专注于全球地震学,需要进行数据处理并运用机器学习技术。
我在解决问题时学习动力十足,因此,在成为一名地质学家的同时,我也成了一名软件工程师。地球科学曾让我痴迷,至今依然如此,但我最终决定为未来职业发展寻求更多可能。于是,我将学习重心转向了应用数学。
如果说我职业生涯中有一个真正的转折点,那就是从学术界转向商业领域。获得应用数学学位后,我在当时居住的西雅图加入了一家初创公司担任数据分析师。公司规模小意味着有很多机会去学习和解决那些超出我职位描述范围的问题。我充分利用了这一点,这段经历帮助我几年后成功叩开励讯集团的大门。
我从小就是家里的“小Windows 桌面技术支持员”,于是很早就与技术结缘。但我真正对软件开发产生兴趣是在攻读地球科学研究生期间。
为了探索我感兴趣的研究课题,我需要新的工具支持。当时我要处理大量地震数据,需要对这些数据进行管理、建模和可视化呈现。我学会了阅读、编译和使用他人编写的代码,最终开始尝试编写自己的应用程序,并乐在其中。
解决问题是我的核心动力——提出技术挑战的解决方案,观察方案的实施效果,并不断优化改进。尽管我热爱科学研究,但科研领域解决问题的时间跨度通常很长,而且收集足够数据以得出可靠结论的过程往往耗时长、成本高昂。而商业领域的问题解决节奏更快、周期更短、成果更明确,且技术环境不断革新,这让我充满干劲。
当我决定离开学术界时,有一位教授曾对我说,我迟早会回去,因为商业领域没有“足够有趣”的挑战。但事实上,我们所在的技术公司规模庞大,业务和产品多元化,从不缺乏复杂的问题等待解决——我想我永远不会感到枯燥。
如果几年后再问我这个问题,我相信我的回答会涉及人工智能。但是,回顾我在律商风险的时光,转向使用云托管环境和资源或许是塑造我职业生涯的最大变革。早期,我主要使用本地高性能计算集群(HPCC)环境。我使用企业控制语言(ECL)开发解决方案,后来又研发了用于生成ECL的工具,来解决数据科学问题(主要是数据关联问题)。
随着云解决方案在安全性、灵活性、可靠性和可访问性方面不断提升,我们的技术战略发生了巨大转变,而我的团队正处于这一转变的核心。从律商风险下一代数据与计算平台立项之初,我便参与其中,致力于打造能够简化和标准化应用程序开发的解决方案,包括将云托管细节与核心应用程序逻辑分离。如今,我已成长为一个规模更大团队的领导者,继续推进这项工作,不断整合更多核心功能,并支持更多云技术。
当初我并不愿意担任管理职位。我十分看重对工作和职责的掌控感,而管理岗位需要协调更多人,这种掌控感会大打折扣。但随着时间的推移,我逐渐意识到,通过指导和培养他人,我可以发挥更大的影响力,有效地提升团队效率。我经常遇到一些才华横溢的技术专家,他们和我当初一样,对从 “个人贡献者” 转型为 “承担指导和管理职责的角色” 感到困惑。
我的转型是渐进式的,在承担管理职责的同时,依然保留了部分个人贡献者的工作内容(即 “球员兼教练” 的角色)。这种平衡有助于建立信心,而我也用同样的方法培养新的管理者。在培养和激励所有团队成员方面,我也秉持着类似的理念。
我相信挑战固然重要,但切忌让员工感到压力过大。我会努力分配与员工兴趣相符的任务,在 “熟悉的工作内容” 和 “新的挑战” 之间找到平衡。同时,我非常重视定期的团队沟通和一对一交流,通过这些沟通探讨工作中遇到的问题,并复盘成长与进步。
我之所以投身技术,是因为解决那些让我兴奋的问题给了我源源不断的动力。我的建议是,找到你热衷的领域,并将其作为学习的动力。解决一个问题的回报,远胜于单纯为了学习而掌握一项新技能。
我的非传统背景一直是一笔宝贵的财富,因为它让我对问题及其解决方法拥有独特的视角。
我对人工智能工具的最新发展趋势感到格外兴奋。我从事编程工作已有多年,还记得当初使用命令行编译器和基于键盘输入的文本编辑器的日子。如今,像 IntelliJ 这样的开发环境,以及像 Maven 这样的构建管理工具,已经帮我们省去了早期开发中许多繁琐且容易出错的工作。
我认为,像 GitHub Copilot 这样的人工智能工具也将发挥类似的作用 —— 它们能够加快开发人员日常工作中一些重复性的编码和分析任务,让我们有更多时间专注于那些真正有挑战性、有价值的问题。同时,我也很好奇,人工智能编码智能体的出现将会对入门级软件开发岗位产生怎样的影响。
近些年的变化来得飞快,我相信它们将带来挑战与机遇。
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