作为一个一直学纯数学的同学，在被迫转硕后不得不思考今后的人生：换个学校继续读博，但不想再浪费时间；直接去当个高中老师，但尚未实现自身的价值；因为一直对计算机比较感兴趣，最终决定换个方向从头开始，希望在接受社会的毒打后能够证明自己的价值。本篇文章将记录职业生涯一路走来的点点滴滴~

自学：2019-01~2019-07

在得知转硕的结果到最终毕业其实只有一年的时间，只在大一学过的一点C语言等计算机基础知识早已遗忘，但从高中开始一直自学的我相信：

只要明确整个知识框架，具体细节对一个学数学的人来说不是问题~

于是通过网络找寻各种资料，开启了半年宅寝室的学习之旅：

• 从基础开始

  • 编程语言

    • 人生苦短，我用Python

  • 数据结构与算法

    • 数据结构与算法-Python语言描述: 基于Python语言讲解

    • Algorithms-illuminated: 斯坦福经典课程

  • 操作系统

    • 鸟哥的Linux私房菜：通俗易懂

  • 计算机网络

    • 计算机网络(第7版) 谢希仁：全面系统

• 应用

  • 前端

    • HTML/CSS/JavaScript：内容/样式/交互

  • 后端

    • Flask Web开发实战：从学习到实战

  • 数据库

    • MySQL：SQL Is All Your Need

• 数据

  • 数据采集

    • Python3网络爬虫开发实战：知识的综合运用

  • 数据分析

    • Python for Data Analysis：利用Python处理数据

  • 大数据

    • 大数据技术原理与应用：大数据技术简要介绍

• AI

  • 机器学习

    • Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn &TensorFlow：一个完整的机器学习项目

  • 深度学习

    • 神经网络与深度学习：理论要扎实

    • Python深度学习：上手实践

    • 深度学习理论与实战：提高篇：跟上AI的发展

  • NLP

    • 统计自然语言处理: 这本书我真的看过吗》

    • 知识图谱：Things Not Strings

• 工具: 工欲善其事，必先利其器

  • oh my zsh

  • vscode

  • git

  • conda

  • docker

• 面试

  • 剑指offer：看明白了但不代表会做

  • 百面机器学习：看了但也没完全看

  • 美团机器学习实践：假装自己实践过了

半年的时间，有了一个大概的框架，一份毫无含金量的简历，以及多了一个胖成球的人。。

校招：2019-08~2019-10

专业不对口，没有实习经历，也不喜欢背八股文以及刷算法题，在一次次地失败后一度陷入了自我怀疑中：

• 提前批：不用笔试，凭着教育背景还可以直接参与面试

  • iHandy(后端)：第一次面试，10分钟就把我请了出去

  • 美团(算法)：面试官教我如何面试

  • 阿里(算法)：总算撑过了完整的1小时面试，但技术细节没有说清楚

• 正式批：前期笔试都通过不了，积累经验后才有了一些面试机会

  • 百度(算法)：被质疑文凭了

  • 字节(后端)：两次机会都没有抓住

  • 华为(算法)：面试官帮我进入下一轮面试

到了10月底，我还没拿到任何一家公司的offer，不过还好老天最后给我开了一扇窗。这个时候网易将我调剂到了测试开发的职位上，意外地很顺利就通过面试，然后很快就拿到了意向书。悬着的心终于可以放下了，感谢网易游戏给了我这样一个机会，来到了广州开启了我的职业生涯~

网易：2020-01~2023-05

试用期：2020-01~2020-05

学数学给人的第一印象应该做算法，所以试用期交给我的任务就是实现动捕数据自动修复算法：

而当时正值疫情居家办公期间，组内之前也没有做过类似工作，接受到这个任务后，还是按照之前学生的思维：独自查阅相应资料熟悉背景，看论文比较不同方案，缺少了和需求方的交流。因为对深度学习的方法也没有什么经验，最终只是复现了一个矩阵补全的算法，编写了个插件把整个流程跑通了，通过了试用期。

但其实这个插件也没有用起来，因为动捕软件更新后推出了自动修复数据的功能。后续也发现网易AI LAB也做了相应的工作，看来还是得专业的人来做专业的事~

探索期：2020-05~2020-12

接着被安排做数据中台的项目，但之前部门并没有做过什么数据相关的工作，对数据中台没有清晰的概念，所以做了很多探索性的工作，在一些场景里摸着石头过河:

• 奖励监控：对比了业界许多异常检测的方法后，对美团外卖订单量预测异常报警模型照猫画虎，调包Prophet简单跑通了个流程。但老板们对进度不太满意，没有继续研究下去了，虽然后面才知道做算法，其实最关键的是做好特征工程，而当时的我却忽略了这一点。

• 支付转化：算是做大数据的开始吧，但其实最开始采用的是从ELK上拉数据到本地，然后用Python分析的方案。后面才接触到公司的大数据组件，成为了一个SQL Boy，做了点数仓建设的工作。但其实这件事最大的成功点是数据挖掘，找到了之前计费、用户体验等部门都没有注意到的价值。

• 性能报表：其实就是一个工具人，做了一段时间API开发，但也算是之前自己做后端工程师的想法得到了满足。

成长期：2021-01~2022-06

之后天降猛男，来了个总监级别的大佬，新成立中台部门，招了一些专业的人来做专业的事，带来了新的协同与组织关系。而这时的我也不满足于做一个SQL Boy，开始学习Java，用Flink进行实时开发：

• 奖励监控：利用Flink开发出了一个动态规则引擎，可以让业务人员自由地配置告警规则，实时生效。期间不断地查阅技术文档、开源代码、优化方案，算是第一次有了自己比较满意的技术实现。

• 安全中台: 不断引入新技术来解决业务问题：引入Flink SQL来解决数据倾斜的问题；引入PyFlink算法策略部署问题；引入Flink AI FLow来解决AI工程化的问题等。围绕着Flink生态做出了一些创新的工作。

这一段时间感觉每天都在学习成长，业务在不断发展，工作做着很开心，职级也三连跳，这算是梦想的职场生活了吧~

迷茫期：2022-07~2023-05

但好景不长，随着互联网行业降本增效之风席卷而来，业务的发展方向和我的个人兴趣出现了分歧，对自己的职业规划产生了迷茫，团队里看不到想做的事情。经过长时间的思考后，还是决定再去外面看一看，我的网易生涯就暂时告一段落了：

社招：2023-02~2023-05

这个时候我依然抱着学习的心态，我觉得我的职业生涯还没有定型，还是可以做任何事。但社招主要看是否合适 ，企业已经没有耐心再花时间培养了：

• 网易雷火：内部机会，不太合适，需要后端经验。

• 字节：依然两次机会：第一次不太合适，离线数仓经验欠缺；第二次关注的Flink技术点不一致。

• 拼多多：实时场景可能还有些欠缺，算法题也没有回答上来。

其实我觉得仅通过几次面试并不能了解一个人的特点，这就是我开始写文章记录自己所思所想的部分原因。 虽然发现像证券、基金这些公司对我这种教育背景不错，有大厂经历的人感觉还不错，但我还是想再学点技术。于是我完全没有给自己留后路地来到了杭州，希望可以继续在大数据领域中深入~

蚂蚁：2023-06~2024-05

离线数据：2023-06~2024-01

虽然转换了行业和技术，但来到了专门做数据的部门，确实数据做得比较成熟，有很多可以学习的地方：职业划分比较细，每个方向上都有比较深的沉淀；金融业务对数据要求高，非常注重数据质量和合规；数据体量大，业务场景也足够复杂等。但做了一段时间后，发现自己的工作集中在取数工具人和历史包袱治理上，技术上也重新回到了SQL boy，没有什么沉淀和价值感，找不到兴趣点。

不过好在这边转岗比较方便，我发现当我听到湖仓一体的时候，我本能的就比较感兴趣，于是我又回到了实时技术中，开启了新一段旅途。

实时数据：2024-01~2024-05

由于实时涉及的组件众多以及其状态计算等独特性，和离线其实有较大差异，但其实也算是回归到老本行，在适应了下相应的技术栈后，也可以很快上手。同时也有机会利用数据湖技术来重塑实时研发范式，实现降本增效，看起来似乎是回归到理想的职业发展轨道上来了？

但对于数据研发职业发展而言，要么更深入底层，做数据平台或引擎的开发，要么更贴近上层，利用数据驱动业务发展。而我由于非科班出身，又做上层数据应用多年，所以更适合将我定义为一个问题解决者：综合利用数据等技术手段系统地解决业务问题。同时由于一直没有找到价值感，所以我再次踏上了新的征程，寻找一个更适合自我发展机会~

字节：2024-06~至今

从广州网易到杭州蚂蚁再到北京字节，一路向北，命运又让我回到了曾经跌倒的城市，但这次是忧是喜，就得让子弹飞一会儿了~

未完待续

机缘巧合下进入了大数据领域，并逐渐建立起了自己的知识体系，貌似已经习惯了打工人的生活。但其实我依然没有变，还是像之前学数学一样，针对一个问题，喜欢不断寻求更好地解法。然而在工作中，可能更需要立体的思考，形成一套解决方案。如何将爱好特长和工作结合起来，发挥出自己的全部潜能，这是一个需要我持续探索的问题。