// 导语
有一类公司，估值没有达到“独角兽(Unicorn)”的规模，但却有着巨大的潜力。这些公司的信息多数在私募投资圈中流传，公开信息较少，不易被找到。Leap.ai 来重新定义这些公司，并且向大家介绍一只“幼角兽(Baby Unicorn)”！让我们来定义“幼角兽公司”！
为了让大家能了解到更多“幼角兽公司”的信息、动态，我们建立了“幼角兽公司(Baby Unicorn) Library”！Leap.ai 团队将会陆续介绍这些公司，与相应的职位。
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A framework for thinking about your next opportunity
为你找到下一个机会提供思路
除了大公司、独角兽以外的选择
// 分享来自于 Yunkai。
Yunkai 是 Leap.ai 的创始人及CTO，他此前供职于微软、Google 和 Sumo Logic。在 Google 的10年间，他参与、主导和开发建设了 Google 的搜索广告和 Adwords 产品。运用科技来解决商业问题是他的兴趣所在。
最近我和一位工程师朋友聊天，他近几年一直在一家顶级科技巨头公司工作，在职业生涯中取得了相当稳定的进展，但是他觉得越来越无聊，想做出一些改变。我们都清楚信息分享的重要性和价值，这次他来找我聊天，也想得到更多建议。
我们的对话是这样的：
我：以你的背景，肯定会有许多独角兽公司想把你招到麾下的。独角兽公司不但有钱支付得起你现在的薪水或者更高，而且正在迅速地壮大，也许几年内就能上市，并且在这种形势下，你能建立一个应对更多新领域业务的团队。
他：老实说，我现在加入独角兽公司已经太晚了。他们现在已经发展到了相当的规模，而我想要的是一份和现在非常不一样的工作。
我：好吧，那早期阶段的初创公司呢？在这种公司，你得做好几年实践编码工作，体验如何帮助一个公司成长。高风险，但高回报。
他：我不知道这种实打实的早期创业公司是不是适合我。从薪水上来说，比我现在得到的要少太多了，而且风险太高。从风险/回报率来看，如果我去一个早期初创公司工作，还不如自己开一家公司。
我：所以你想要的是一个处在早期创业和独角兽之间的公司？这样的公司度过了最初的产品市场适应阶段，并且在迅速扩张，随着公司的持续成长，股票价值也会上涨。
他：对，这特别适合现在的我。
这次谈话让我想起当时决定离开 Google 时自己的心路历程。
那时我理想中的公司，是已经脱离了艰难求生存的阶段，但同时还需要帮助来进一步发展壮大。幸运的是，2015年底我发现并加入了 Sumo Logic，那时 Sumo Logic 规模还很小，只有300名员工，市值也只有5亿美元，我帮助了他们成长，而他们也帮助了我，现在 Sumo Logic 发展得十分不错。
还记得在我接受他们的 offer 前，我妻子问了我一个问题，这个问题至今仍在我脑海中徘徊，“你有把这家公司和其他类似的公司作比较吗？”
事实是我没有。我那时甚至都不知道去哪找这样的信息来对比。现在我们都知道，
因为独角兽公司的日益壮大和被看好，独角兽公司开始备受瞩目，想搜集信息也是非常容易的事情，在许多网站上都能找到独角兽公司的名单。然而，要想拿到列着拥有巨大潜力的“幼角兽”公司的名单要难得多，因为这样的信息通常都只在私募投资圈中流传，并不会向公众开放。
其实不难理解为什么很难找到这样的信息，因为处于这一阶段的公司太多了，而每家公司的知名度却小得可怜，所以很难决定要重点关注哪家公司，又应该仔细了解哪家。
当 Leap.ai 团队意识到这件事的时候，是非常兴奋的，我们很爱解决这样的问题！也愿意通过自己的努力，为大家带来价值。
所以，欢迎来到 Leap.ai Baby Unicorn（幼角兽）系列专题！“幼角兽”公司指的是那些拥有强大产品、发展势头猛烈，并且致力于成为真正的独角兽的公司。
Spot a Baby Unicorn by its valuation
从估值来发现“
幼角兽
”

Coursera 的价值在很大程度上说明了它的潜力
世界上每家初创公司都想成为独角兽（即价值10亿美元或更高的公司）。然而，在密切跟踪和研究硅谷和世界各地的独角兽公司时，我们还须关注一下“幼角兽”——即有潜力成为下一个独角兽的公司。
那么，如何发现一个“幼角兽”？答案就在这样的公司（有的你可能有所耳闻）共有的5个特征之中，我们将把这些特征分为5个部分来一一讲述。
首先，幼角兽都有一个神奇的“角”，里面包含着它拥有的力量。
这个神奇的“角”就代表着一家“幼角兽”公司的估值和资金。我们将重点介绍的第一家公司就是 Coursera，一个有着非常强大的“角”的幼角兽。
This translates to the strong valuation and funding that a baby unicorn company has.
Coursera和它的“角”
Coursera是什么？
Coursera 是一个在线教育平台，致力于让所有人得到世界顶尖的教育。在短短的5年时间里，他们就通过提供“大型开放式在线课程”（英文简称MOOCs，即“慕课”）占领了市场。他们已与149所大学达成合作，为全球3000万用户提供2500多门课程。作为最大的慕课网站，他们已经成为斯坦福大学、普林斯顿大学和耶鲁大学等顶尖学校的教授开设在线课程的首选。
Coursera 的“角”有什么特别之处？
Coursera 正在积极扩大其企业业务，目标是成功上市。2017年，在完成由顶级投资机构（GSV，Kleiner Perkins，NEA）牵头的6400万美元的D轮融资后，Coursera 的估值高达8亿美元，就差那么一丁点就成为独角兽公司了。总之，他们现在已经积累了2.1亿美元，很可能马上就加入独角兽阵营了。
赞！那最近Coursera有什么有趣的动向吗？
Coursera 的新 CEO 上任，并且在有了庞大的资金和估值后，Coursera 正加倍努力开发 Coursera for Business 模式。从提供单一课程到专业化课程，到在线学位，再到现在的 Coursera for Business，Coursera 一直在尝试着各种变现策略。在看到商务领域的巨大需求和快速发展后，Coursera 在2016年推出了Coursera for Business，一年之后就从开始的30个企业客户发展到了500个，预订增长率为400％，个人付费用户总体增长率为70％。
Coursera 新任CEO Jeff Maggioncalda 曾在金融投资服务公司 Financial Engines 做了18年高层，2010年帮助该公司成功上市，之后又在该公司工作了5年。选择这样一个新 CEO 就说明了 Coursera 的“野心”：在几年内上市。Jeff Maggioncalda 不但能帮助他们成功上市，并且能在上市后继续带领公司发展。更何况，在 Coursera 发展B2B企业业务时，Jeff Maggioncalda 在资本市场和企业关系方面的背景也将会派上用场。
就目前而言，Coursera 是一个拥有一只强大的“角”的幼角兽。Coursera 改变了我们思考和接受传统教育的方式。我们将继续关注 Coursera，而它很可能会很快成为一只真正的独角兽。
Spot a Baby Unicorn by its founders
由创始人发现“幼角兽”

为什么 Sequoia（红杉资本）把宝押在了 DataVisor 的团队和愿景上？
前面我们提到了“幼角兽”公司代表了资金和估值的“角”，接下来我们要研究的是这只神奇的“角”的来源：头部。
“头部”汇集着创始人和其创始团队的力量，致力于一起实现公司的愿景。
不要被幼角兽的蓬松鬃毛、玫瑰色脸颊或嘴里的奶嘴欺骗了，幼角兽可是十分专注、决心满满的，看看它的眼睛就知道了。
Don’t let the flowing fluffy mane, rosey cheeks or binky fool you. A baby unicorn is focused and determined. Look at its eyes.
“幼角兽” DataVisor 的“头”
DataVisor 是什么？
DataVisor 是一家大型数据安全初创公司，率先使用无监督机器学习来变革企业在全球范围内反欺诈和发现金融犯罪的方式。从另一个角度来解释，DataVisor 所做的就是帮助企业预防PR灾难（比如账户盗取、垃圾邮件、社交媒体水军，洗钱等等）。
该公司成立于2013年，筹得6900万美元，最近又在 Sequoia（中国）的支持下完成了4000万美元的C轮融资。DataVisor 现在已经拥有像 Pinterest，Yelp，阿里巴巴和 Bytedance 这样的大客户，幼角兽的“角”正在迅速成长中。
那么，他们的团队（即独角兽“头”）又有什么特别之处？
众所周知，创始团队的实力决定一切。创始人制定公司的愿景，并为实现这一愿景做出关键决定。
作为由女性创办和领导的少数几家科技公司之一，DataVisor 的联合创始人 Yinglian Xie 和 Fang Yu 都是技术专家和绝佳的领导者。她们曾在 Microsoft Research 的安全和隐私领域工作，应对处理使用人工智能和大数据算法进行的大规模攻击，所以她们在这方面的经验十分丰富。
而在加入微软之前，Yinglian 和 Fang 分别从卡内基梅隆大学和加州大学伯克利分校取得了计算机科学的博士学位。她们拥有的专利加在一起超过24项，在顶尖学术会议上共发表了50多篇研究论文。DataVisor 在全球有三个办事处，职员中有曾工作于 Google，Yahoo，Adobe 和 Deloitte 的行业专家。
她们目前专注于实现两个目标：
  • 一是使用无监督机器学习来构建 DataVisor 的核心安全技术（从技术层面上说这个目标难度非常大）
  • 二是充分利用中国的海量数据集（中国的数据集含有的攻击数据具有世界上其他任何地方无可比拟的规模和复杂程度）。
实现愿景都有哪些技术挑战？
传统的反欺诈要在已知犯罪者和预设的威胁与行为模式数据库的基础上进行，注重的是标记已经发生的安全问题，而不是预测可能发生的攻击行为，所以极大地限制了反欺诈的开展。但是，DataVisor 的预测模型可以做到根据新数据自动演变并且变得更智能。
除了构建一个可靠的全自动解决方案之外，DataVisor 的另一个重要挑战就是扩展其基础架构以处理数十亿个数据点和事件。由于他们与美国和中国的大公司都有合作，他们的数据基础架构需要支持庞大的数据点和事件总和（截至2018年初，该公司已经对超过22亿用户和超过600亿数据点和条目进行了分析）。
DataVisor 需要处理的另一个复杂任务是在创建定制模型和通用解决方案之间找到平衡。虽然他们可以开发一个定制方案来解决一个特定客户的问题，但很快就会遇到这一方案的可扩展性的挑战。搭建过“针对大量客户”大型系统的人都知道，搭建一个满足每个客户需求的通用系统，可要比开发一次性解决方案难得多。
This baby unicorn loves data and wearing visors.
那么 DataVisor 有什么令人耳目一新的地方？
2017年，他们凭借其人工智能和反欺诈技术及其增长潜力获得了4个奖项（分别来自 Frost＆Sullivan，中国金融峰会，硅谷商业期刊和 Fintech & Payment Innovation）。
目前，DataVisor 已经组建起了一支世界顶尖的安全和机器学习专家团队（所以如果有人想进军安全和人工智能领域的话，肯定会与他们的团队迎头相对）。DataVisor 能激励下一代女性工程师和企业家的涌现。
— 我们还有后续，关注我们！ —

/* 由于篇幅限制 */
现在我们的 baby unicorn 长这个样子
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