知行编程网知行编程网  2022-04-05 06:00 知行编程网 隐藏边栏 |   抢沙发  1,518 
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经常收到一些学生或职场新人,有关工作机会选择方面的咨询。


本文用多个真实案例,大方向谈谈我的思考。


打工的目的是什么? 赚钱。
你要是为了改变世界,不用看下文了。

互联网作为现在工资最高的两个行业之一,特别适合普通家境的年轻人来搏一把,快速积累经济基础。


那么,程序员如何将技术最大化变现?


下文是一些真实案例,如果你还在校园,或者职场初期,不妨借鉴他们,来规划自己的职业生涯。


6个例子,他们都是985或211大学,本科或研究生毕业,进入当时的名牌外企,或国内互联网公司。程序员入行,到业务骨干,再转管理,从大公司跳槽到上升期的小公司,头衔上升,跟公司一起成长,凭借期权,早早财务自由。


以下是他们的职场履历,信息来源于公开渠道,不保证一定准确,仅供参考和借鉴。


1、杨震原

路径:程序员如何将技术最大化变现?


2001-2005,本科就读于北航,计算机系,跟字节跳动创始人张一鸣(南开大学)同一级,推测同样83年前后生人。


2005-2014,一共在百度工作了9年,后期负责搜索架构工作,完整经历了百度的黄金增长期,14年从大搜索副总监位置,被张一鸣挖到字节跳动。


2014.04-至今,在字节跳动负责推荐、广告算法方面的业务,目前是高级副总裁。

路径:程序员如何将技术最大化变现?


图片来源于:微信公号量子位


杨4月入职,6月字节跳动公布C轮融资,融资前估值6000万美金。C轮融资1亿美元,投后估值5亿美金, 红杉领投,微博跟投。按目前750亿美金估值算,杨在字节跳动期间,公司估值增长了1249倍。


杨现在身价几何?有兴趣的可以估算一下。



2、洪定坤

路径:程序员如何将技术最大化变现?


2004-2008,本科就读于北邮,计算机专业,推测86年前后生人,毕业前就开始在百度实习。


2008-2013,就职于百度贴吧,经历了百度的黄金增长期,从技术经理岗位跳槽到小米。离职时贴吧已经开始走下坡路,内部管理混乱,洪走得正是时候。


2013-2014,就职于小米,总监职位,这正是小米的高光时刻,小米2014年那轮融资估值450亿美金,5年后的今天市值260多亿美金。


2014年跳槽到字节跳动,总监职位,后面一路开挂,目前高级副总裁。洪具体几月去的不清楚,当时头条的研发团队应该100多号人,因为15年4月,头条的朋友告知那时候总共700多人,技术团队不到200人。


目前,洪定坤主管搜索与发展业务。据字节跳动的朋友说,超过一半的技术人员都在他的管理之下,差不多是事实上的CTO。

路径:程序员如何将技术最大化变现?


图片来源于:微信公号量子位

字节跳动现在重点发力搜索,奇怪的是,杨震原在百度就是做搜索的,搜索是百度的镇厂之宝,杨是这方面的资深从业专家。


从公开履历看,洪定坤之前并没有搜索从业经验,搜索跟杨震原现在主管的推荐和广告业务,底层技术天然相通,这块业务没让杨来负责,耐人寻味。



3、王奉坤

路径:程序员如何将技术最大化变现?


2003-2010,在北航读了7年,研究生毕业,计算机专业,推测85年左右生人。


2010-2014,在网易有道云笔记工作,离职时是云笔记服务端技术负责人。 


2014年2月,跳槽到字节跳动,负责广告技术。比杨震原去的还早(后面向杨汇报),这个时候,字节跳动的技术团队,50-60人。这就是去得早的优势,以他当时的资历,现在去字节,只能做个普通的研发。 


王也经历了字节跳动估值增长1249倍的黄金期。 



4、严强

路径:程序员如何将技术最大化变现?


2006-2010,本科就读于合肥的中科大,计算机专业,推测87年生人。2010-2013,硕士就读于北京的中科大自动化研究所。


严强研究生时期分别在百度,hulu实习,方向是个性化推荐。他还有组队参加推荐系统业内的比赛,读书期间就比较出名了,美团外卖商业技术负责人王兴星也是他们队友之一。


中科院自动化所有搞推荐系统的传统。《推荐系统实践》这本广为人知的入门书籍,作者项亮,正是2011年从中科院自动化所毕业的博士,博士研究方向为机器学习和推荐系统。


今年3月份,字节跳动七周年庆典,张一鸣做过一次演讲,其中有说道:


2012年底,头条App发布后不久,某晚在锦秋家园6楼办公室,我叫上所有的PM和RD开会。核心议题:要做一个信息平台,看来势必要把个性化推荐引擎做好。我们现在启动不启动这个事情?当时非常多的人担心我们没有“基因”和能力,纷纷表示担心。


我说,推荐我们不会,但可以学啊。于是我找到了《推荐系统实践》这本书的作者,问他要一本电子版看看。他说书还没出版,不肯给我,严重耽误了我们公司推荐能力的进度。我只能网上找资料,自己想象着写出了第一版的推荐引擎。现在他已经加入我们公司。


《推荐系统实践》这本书我也读过,由人民邮电出版社出版,2012年6月第一版,头条12年底开会讨论是否要上推荐系统,张一鸣问项亮要电子版,项亮说书还没出版。


这事无论怎么看,时间上好像对不上。


不过项亮目前在字节跳动工作倒是真的,向杨震原汇报。


项亮博士毕业后在hulu负责视频推荐方面的工作,跟严强在hulu实习的时间对得上。


对了,项亮本科跟严强也是校友,合肥的中科大。


2013.07-2016.10,严强在淘宝做商品推荐,阿里星入职,P6,一般研究生入职都是P5,可见严强毕业时水平已经很高了。3年内升到P8,这在阿里非常罕见。

跟他研究生阶段,在两家业内知名的企业实习,以及比赛,打下的坚实基础密切相关。 


2016年10月,跳槽快手,负责广告方面的业务,后面晋升到负责整个商业化的副总裁。 



5、洪定乾

路径:程序员如何将技术最大化变现?


2006-2010,本科就读于北邮大学,计算机专业。洪定乾据说是洪定坤的双胞胎哥哥,比洪定坤晚了两年上大学,看来上大学前经历了一些挫折。


2010.07-2015.01,在微软工作,离职时是高级工程师。10年本科毕业,去微软工作是很不容易的,在北邮的网站上看到一则2008年10月份的旧闻。

本报讯 在10月26日结束的第33届ACM国际大学生程序设计竞赛亚洲区预选赛北京赛区竞赛中,计算机学院学生洪定乾、向旻和郝霄虹组成的Tracer队获得金奖。廖宝华、刘一洲和郭佳同学组成的Sapphire队获得铜奖。(计算机学院供稿)


路径:程序员如何将技术最大化变现?


洪定乾为首的团队,在大三的时候,获得了ACM北京赛区预选赛的金奖,足以说明其在编程方面非同一般的实力,有这份经历本科毕业去微软也就不足为奇了。


2015.12去了借贷宝,离职时是技术副总裁。微软到借贷宝之前,有一年左右的空缺,他的履历上没有写。


大厂积累了能力和资历,以更高的title去小厂变现,思路是对的,可惜借贷宝没有做起来。


2018.08跳槽去了作业本,一课技术负责人。再次去上升期的明星公司变现。 



6、廖宝华 

路径:程序员如何将技术最大化变现?


2004-2008,就读于北邮,通信工程专业,跟洪定坤同一届,推测同样86年左右生人。 


2008-2011,继续在北邮读研究生,不过转到了计算机专业。读研期间在微软,百度实习过。上面的旧闻可以看到,廖宝华研一的时候,带队获得过ACM北京赛区预选赛的铜奖,编程功底也是过硬的。 


2011-2018,在谷歌工作了7年。2011年谷歌的面试难度,远超BAT,在谷歌时间有点长,18年才出来,错过了国内移动互联网野蛮生长的红利期。


2018年6月,跳槽到字节跳动,带好几百号人团队,向洪定坤汇报。这两人在北邮读本科时是同一届,廖跟洪定乾参加过同一年的ACM比赛,推测廖跟洪定坤也是认识的。这个级别的跳槽,业务能力和履历重要,被老板信任更重要。


以上这些案例,以及我自己多年的工作经历,给在校学生和职场新人说说我的思考,不一定对,大家看完付之一笑就好。 


1、程序员职业生涯短暂,竞争惨烈,如果有条件,早入行早脱离一线岗位,尽早跟同龄人拉开距离。 


本科能去大厂(不容易),不建议继续读研读博(不差钱随意),一方面大厂的工作环境更有利专业方面的成长,另一方面也为后续职场赢得了宝贵的年龄优势。 


字节跳动研发方面职位最高的两位高级副总裁,杨震原、洪定坤都是本科毕业就参加工作。 


杨震原负责推荐、广告算法方面的业务,这一块对学历的要求最高,团队下面一大票名校硕士博士。杨受益于早入行,并进了当时的头部企业百度。 


字节跳动创始人张一鸣,快手CEO宿华,美团创始人王兴,都是程序员出身,都是本科学历。 


杨震原本来是想读博的,没读成,真读博了,财务回报远没有现在高。 


杨曾经面试过一位候选人,这位候选人事后写了一篇《那些年的求职——今日头条》,流传于网络,其中有一段是如下:

面试官也说了自己的过去,他本科毕业2005年加入百度,本来他拿到直博的机会,大四在实验室里学习,但是因为跟导师意见不和,导师给了评语“此生不宜继续培养”,然后被踢实验室,那个时候都是三月份了,错过了秋招,毕设也没着落,没办法去社招,面试了百度,通过后主管见他是个本科生不想要,最后他的monter给了他机会,之后在百度干到今年。


其中的“他”指杨震原。 


洪定乾、洪定坤两兄弟,都是北邮本科毕业参加工作,肯定有读者说,他们差不多都是10年前毕业的,现在情况早就不一样的了。


业内人应该知道,19年校园招聘,互联网大厂算法岗位竞争极其惨烈。我的知识星球中,有一位西部985院校的本科生,顺利进入了头条的广告部门,做算法相关的工作。


要知道即使头部985的研究生,拿大厂的算法岗offer都很难。我问他怎么做到的,他说自学了机器学习,上了很多网课,去头条之前在嘀嘀出行的AI Lab部门实习过。


他还告诉我,他们做算法的同事中,还有京外二本本科应届生,同样是有大厂实习或者比赛经历。


所以,事在人为,京外的本科生能做到,在京沪广深杭,互联网发达城市读书的学生,更有地利优势。


这其实是一个意识,或者认知问题,有些人在大三就开始为求职做准备,打比赛,实习。有些人随大流上了研究生或者博士。


自认为有想法,喜欢折腾,甚至想创业搞事情的,早点出来好。 


自认为是普通人,或本科学校不够好,争取上个好学校的研究生比较保险。



2、职场初期不急于赚钱,学本事长经验,为后续发力铺垫。 


职场早期目标是进大厂、核心部门锻炼,攒资本。翅膀硬了,视野认知人脉都有了,寻找上升期的小厂变现。 


上面6个例子中,杨震原、王奉坤、洪定坤、14年去头条,严强16年去快手,都是非常好的时间窗口。能力有了,后东家的业务进入指数增长期,被投资人追着下一轮融资,同时老板求贤若渴。

另外两位毕业时专业能力毫无疑问都非常强,平台也好,没有及时换车或者换错车,财务回报就逊色一些。 


朋友圈有几个,毕业3-5年,百度T6或者阿里P7,14年底15年初,跳槽去头条,目前都管理100-300号人的团队,一上市,都财务自由了。 


还有一种也比较成功。985硕士毕业,2008-2012在百度,升的很慢,12年T5(或者T4)离职去360,小组长,14年离职去深圳的小公司,技术总监,15年跳槽杭州的中型电商公司技术总监,18年跳槽到网易某产品线,高级技术总监,现在是这个一级部门数据智能方面的负责人。 


大概模式是:大厂积累经验(升不上去),跳小厂,title提升,干几年,平级跳大厂。  


业务增长放缓,停滞,甚至下坡,一旦内功练成,毫不犹豫,赶紧换车。 


有几个朋友在百度呆了很多年,15-17年,我多次建议看头条快手的机会,他们一直呆在百度没动,人各有志吧。 



3、程序员要跳出技术思维,从业务视角来看问题。 


某大厂一位技术出身的副总裁告诫后辈:工程师把合适的技术放在合适的位置,解决好麻烦的问题就好,不要为了技术而技术,弄得高大上,实际上就是绣花枕头。 


我看到太多的程序员早期醉心于技术出不来,戴上耳机,写起代码来一副极客范,凡尘烟火从此与我无关。等到30多反映过来,屁股没上去,家庭负担上升,热情逐渐逝去,技术上又经不起后辈的冲击,很是尴尬。


4、市场化的行业,业务能力是底色,首先要成为一个有用之人,才有立足之地。人脉能锦上添花,职场中后期,某些关键节点,能带来质变腾飞。


无论求学还是在职场,做好分内事,广结善缘,职场中后期,抱对大腿。


李彦宏曾经把自己在美国Infoseek打工时的同事威廉·张,请到百度做首席科学家。


张一鸣把自己在酷讯的老板谢欣,请到字节跳动做主管企业效率的副总裁。


印奇把自己在微软实习的老师孙剑,请到旷视科技做首席科学家。


而一旦谋取高位,招募原来的同僚或下属就更常见了,杨震原、洪定坤到字节跳动后,招来了一大票原来百度大搜或者贴吧的部下。严强到快手后,也招了一大票原来中科院的同学。


肖金梅,张一鸣九九房时代的HR,后跟着去了字节跳动,据说是中国互联网行业,最有钱的HR。


4、个人命运,既要靠自我奋斗,也要看历史进程。


有些幸运儿坐上了PC互联网时代的高铁,又顺势跳上了移动互联网时代的火箭。好像早生几年,晚生几年都不容易抓住时代技术浪潮的红利。


现在是什么情况?互联网流量见顶,4G红利消逝,5G还未来,厂家之间,APP之间都在存量搏杀,到处优化裁员,呆在大厂修炼内功,保住饭碗比较保险,当然也不要忘了留意新机会。



6、今后几年,大龄互联网从业人员失业,必将是惨烈的。 


因为需求端再也没有了12-17年这么大的增量,供给端年轻毕业生一茬一茬从各大院校流水线出厂,排队求福报。 


基层的执行岗,本质上跟工地上的搬砖工没有区别,在大中型公司都是标准化的螺丝钉,或带通用接口的干电池。新人进来干2-3年就能成为熟练工,相对要价还低。 


纪录片《美国工厂》都看过吧,让工人舒服的通用工厂倒闭了,不听话、效率低、成本高的工人,都被开掉了。影片的最后,还有一些岗位的工人,即将被成本更低的机器人取代。 


开除你与你无关,因为不需要了。 


在这一点上,中国资本家,比美国资本家更直截了当,且毫不含糊。 


如果工作几年,职场能力与增长的年龄不匹配,尽早考虑后路。


附:字节跳动主要融资时间和估值。

2013年,6千万美元
2014年,5亿美元
2016年,110亿美元
2017年,220亿美元
2018年,750亿美元
从2013、2014、2016、2017年到2018年最后一轮融资,估值分别增长了1249倍、149倍、5.8倍、2.4倍。5年间增长1249倍,历史罕见。


本篇文章来源于: 菜鸟学Python

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这个人很懒,什么都没写

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