写在毕业五年之后

五年的工作时光转眼即逝，我想写点什么来回顾这段经历。

工作主线

第一个offer hypereal

从毕业到现在已经五年了，但是我的求职之路要从2017年的找实习开始算起。我记得很清楚，人生第一次投出简历是给了一家做VR的初创公司hypereal（现在已经没有什么消息了，其官方Twitter的最后一条消息停留在了2017年5月）。当时我正坐在从哈尔滨到武汉的高铁上（G1276，全程14个小时），可能在ACMer求职群看到有人发了职位信息，就赶紧写了份简历投了过去。

面试中都是一些八股文，唯一记得的是有一道求费波纳契数的题目，我写了个矩阵快速幂。面试后第二天，我就收到了实习offer，当时真的高兴了好久。

百度大搜

接下来给我回应的第二家公司应该是百度大搜。如果没记错的话，也是在ACMer求职群里看到的消息。然后我在知乎上勾搭到了面试官frog学姐（她后来来了腾讯，成了我的业务方哈哈哈）。

我临阵磨枪准备了一波，突击看完了《数学之美》之类的书，可惜最后还是没通过面试。虽然面试细节已经记不太清了，但是没拿到这份实习还是让我比较伤心的。似乎也是我面试过程中的第一次失败。

奶茶厂

我拿到的第二份实习offer是京东广告部门的算法工程师。也是在ACMer求职群里看到的消息。面试过程中，面试官考了我蓄水池抽样（这个问题在后来的几次面试中也被问到了），还让我写了一个ST表的RMQ算法。 当时，如果没有拿到商汤的offer，我很可能就跑去京东了。

sensetime

我投递给商汤科技的岗位是通过符宝聚聚的内推渠道的。当时恰好在朋友圈看到了，就投了过去。但是比较不巧的是，商汤科技的第一轮笔试时间恰好和我的一门考试冲突了。

当时我就想着，真的会有第二轮面试吗？可能就是缘分不够吧。没想到公司真的安排了第二轮面试，我发挥也比较稳定，顺利拿到了见习计算机视觉研究员的offer。

其实我当时对cv一无所知，面试的时候平哥也没有问我任何cv的问题

可能看我还算机灵？我也不知道。但是sensetime的这个实习offer成为了我职业生涯的一个很好的起点

在商汤科技实习期间非常愉快，虽然现在看来我当时什么都不会，但那是一段特别开心的日子。我的同事都很强，而且很有耐心教我。因为拿到了商汤科技的return offer，我基本上就直接放弃了秋招。虽然现在看来薪资不算高，但是公司的愿景“坚持原创，让AI引领人类进步”，以及团队中那些优秀的同事，都让我觉得我一定要来这家公司。

后来，因为一些原因，我正式入职的时候被转到了一个偏system和部署的组。让我发现做这些工作比训练模型更让我兴奋。因此，后来我就一直在商汤科技顶着“计算机视觉研究员”的头衔，做着“算法工程师”的工作了。这次转岗也影响了我直到今天的工作方向。

在商汤科技期间，我主要负责模型转换和模型推理的工作。也做了一些和主线关系不大的事情，比如前端和爬虫。这段时间我得到了所在leader晗姐和组里技术扛把子lzhang（god li）的诸多指导，使我对技术充满了兴趣。

另外，在商汤科技科技期间，我还补上了几门计算机专业课程，基本上消除了大学四年翘掉几乎所有课程给我带来的问题

腾讯

我从计算机视觉转岗到腾讯做推荐架构，刚入职时感到很不适应。两者之间的差距确实很大，但我当时选择去腾讯也是因为手里的offer不是很多。

offer不多的原因有两个：一是我的技术水平不够好；二是我对自己的职业方向感到迷茫。我记得和一些猎头聊天时，他们默认我是做计算机视觉的，当我回答不是时，就会认为我是做后端开发的，然后就认为我一定会写Java。

我当时不知道自己的职业路线应该怎么走，也不知道自己属于哪个领域。

在腾讯，我认识了很多优秀的小伙伴，但总体来说，值得高兴的事情并不多。

最主要的是，腾讯的工作强度太大了，比我在商汤每天多工作了至少30%的时间。我当时最大的疑惑是为什么过了十二点半、甚至十二点四十，大家还在工作，不去吃饭。直到稍晚一点的时候，大家才从工位上勉强走去食堂。

还有每周要oncall的事情，让我对技术、对工作、甚至对这个行业都感到厌倦。在当时的背景下，我甚至考虑run去新加坡的虾皮，还在论坛上发了一个帖子“程序员该run去新加坡吗？”

由于我的组比较大，所以我和很多同事并不熟悉。此外，由于我是在深圳做serving,而除我以外做serving的同事全都base北京。这就导致深圳的同事认为我是serving组的，而北京的同事则认为我属于深圳,不属于北京。因此，我一直有一种边缘人的感觉。 这种情况直到2022年开始和weilong一起做推荐链路负载自适应才开始好转

在腾讯期间，我主要学到了很多流程和规范，知道了所谓的大厂流程是怎样的。但是，超高的oncall强度让我逐渐失去了对生活和工作的热情。再加上感觉到腾讯已经江河日下，于是决定离开

wanyan tech

这次跳槽有很多选择，最终我加入了一家规模比较小的私募公司。当时公司资金规模还不到30亿，但我选择这家公司的原因是老板有远见且很真诚，面试过程中的沟通也非常愉快。相比之下，我也和几家私募量化里面资金规模非常大的公司聊过，虽然给的薪资也不错，但沟通过程中充满了傲慢，给人感觉非常“井底之蛙”，只能用“夜郎自大”来形容。

来到这家公司后，我最大的感受是多了一份创业者的心态，与我在腾讯的经历形成鲜明对比。腾讯这样的大公司，虽然做的事情技术含量不低，但公司多我一个不多，少我一个不少，每个人的影响力真的都非常有限。但是在现在这家公司，看到各位quant和trader因为我做的事情提升了效率，真的非常有成就感。另外，给自己的部门打个广告. machine learning engineer岗位绝赞招人中 招聘 0-5 年工作经验 machine learning engineer (社招+校招+实习

希望在这一年里，能把公司的AI infra提升到行业里较为top的水平。

工作以外

公开课

这几年主要也就学了3-4门课，似乎还都是在商汤期间跟的

• mit 6.828,操作系统课 没做完，好像只写了3个lab. 这课真的是杀时间利器，每个lab平均估计要10-20个小时的工作量. 听说现在这门课一拆为二了？
• CSAPP, lab做完了。 这课大而全，精髓在lab上。其实应该本科期间搞的，可是谁叫我本科期间时间全都给ACM了呢...
• The programming language. 完整跟完了，一个特别有意思的PL概论课，我至今仍记得grossman讲课的情景。
• 一些其他的深度学习相关的课。比如cs231n，cs229还有 coursera的一些课。强度都非常小，作业不过是写写numpy或者matlab,过于轻松，因此也没什么深刻印象...
• 一些《极课时间》上的课程。当时听这个名字还以为是一些割韭菜的培训课，去上了一门之后发现干货还是挺多的。印象比较深的有乔新亮老师的“CTO成长复盘课”，"10x程序员工作法"，还有陈皓的"左耳听风"

技术书籍

书就看了比较多了。就不一一列出来了。就列两本吧，是这五年来读到的觉得很值得推荐的两本

• ostep，操作系统入门书。我觉得比现代操作系统那本要好...
• machine larning design pattern. 特别接地气，machine learning engineer必读

代码阅读

这几年大概看了几个源码，主要是leveldb和Caffe. leveldb的还木有看完。 早年看caffe还蛮有动力的，因为caffe是模型转换中特别重要的一环。看caffe也对我的工作很有帮助。 后来慢慢发现，看代码的性价比太低了。要花大量的时间，却学习不到特别多的知识

留学生project 代写

在商汤期间，我有一段时间比较迷茫，想开拓下视野，同时又有钱赚，于是开始接了一些留学生的作业代写。我只接与我的方向相关的代写，而且只写代码，不写报告。平均每单价值在1000元左右，复杂一些的可能接近2000元，比较简单的可能只有800元。这些学生大部分来自澳洲的一些大学，偶尔也有来自美国的学校。当时，我做了几个代写项目，积累了一些声誉，甚至在2022年还有学生找我代写。

然而，我后来意识到，这些代写项目对我的主线工作帮助太小了，虽然也能学到一些知识，但这些知识不够系统化。因此，我放弃了继续接这些项目。现在想想，我当时确实不应该做这些事情。

感受和总结

毕业五年，一个阶段告一段落。我的第一个感受是，人很容易受到身边环境的影响。在商汤，周围的同事不是Ph.D，就是先工作一阵攒一些paper申请Ph.D，给人感觉必须去读Ph.D才是正常的。当时，我们部门Ph.D的比例应该超过了75%，手握CV顶会一作的人更是超过了80%。

第二个感受是，一个人的命运，个人的努力固然重要，但也得看看历史的进程。比如2017年，一个没有任何算法经验的人也能拿到很多算法实习，因为当时懂这些的人非常少。

第三个感受是，感觉自己是一个看不太准未来发展趋势的人，但好在我跑得够快。面对各种沉没成本，没有太多留恋. 比如每次跳槽都是年底,年终直接没有了23333

希望下一个五年过后，我依然充满热情，像今天一样对生活和技术保持热爱。