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實(shí)際情況告訴你開發(fā)崗累,還是算法崗累

算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) ? 來源:算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) ? 作者:算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) ? 2020-10-26 16:03 ? 次閱讀

最近由于校招如火如荼,一些小伙伴在后臺以及知乎上問我,在開發(fā)和算法之間猶豫,不知道如何抉擇,想要問問究竟哪一個(gè)崗位更好?

恰好我之前在知乎上回答過“對于技術(shù)崗位而言,開發(fā)崗累還是算法崗累呢?”的問題,于是將它搬運(yùn)了過來,希望能給大家一點(diǎn)啟發(fā)和幫助。

了解我的朋友可能都知道,2015年的時(shí)候我在阿里媽媽的算法崗位實(shí)習(xí),然而找工作的時(shí)候我陰差陽錯(cuò)地去了某公司的開發(fā)崗位。做了一年之后,由于各種原因,有點(diǎn)后悔當(dāng)初的選擇于是又想辦法轉(zhuǎn)回到了算法崗位上。所以說這兩個(gè)崗位我都待過,所以就各自來談?wù)勊鼈兊娜秉c(diǎn)。有的時(shí)候我們不知道我們想要什么,但往往清楚我們不能接受什么。

這兩個(gè)崗位雖然說起來都是工程師、技術(shù)崗,但是兩者的工作內(nèi)容和性質(zhì)差得真不是一點(diǎn)半點(diǎn)。從業(yè)當(dāng)中,也都有心力交瘁的時(shí)候,但是體驗(yàn)和觸發(fā)條件都不太一樣。簡單說一說。

首先說開發(fā),我個(gè)人在做開發(fā)的時(shí)候,蛋疼點(diǎn)主要有以下幾個(gè)。

開發(fā)篇

on call

on call可以理解成隨時(shí)等待召喚的意思,一般來說重要項(xiàng)目的開發(fā)人員都是7 x 24小時(shí)on call的。

只要線上有問題,一定會有電話打進(jìn)來。凌晨兩三點(diǎn)也不是沒有可能,而且很多時(shí)候,這些問題未必是你的鍋,很有可能只是因?yàn)槟衬稠?xiàng)目的負(fù)責(zé)人上有你的名字。

這點(diǎn)我想應(yīng)該大小公司都有,之前和螞蟻的同事聊天,他給我吐槽說他凌晨起夜已經(jīng)成了習(xí)慣。因?yàn)楹孟裎浵伒搅送砩线€有很大的流量,經(jīng)常hbase抖動,每次抖動都會有電話打過來。還有什么燒烤吃了一半突然線上GG了,狂奔回公司查問題的,都不算是事。

不僅工作日如此,周末、假期都必須響應(yīng)。所以基本上電腦隨身攜帶是肯定的,哪怕是過年回家、出國旅游基本上也都要帶著電腦。而且根據(jù)墨菲定律,千萬不要有僥幸,我僥幸過兩次,都中招了。最夸張的一次,在香港太平山上拿著手機(jī)看代碼。。。

什么?線上故障的時(shí)候,你睡得太死了沒聽到電話?

Emmmm,輕則被leader說上幾句,重則,可能你需要準(zhǔn)備一下簡歷了。

大促熬夜

只要是電商公司,沒有不大促的,只要大促,沒有不要熬夜的。所以可以簡單理解成只要是電商公司,那么一定會有熬夜。

大促意味著巨大的流量,自然對系統(tǒng)的穩(wěn)定性是一個(gè)頂級的考驗(yàn)。就拿雙十一舉例,你以為只要在雙十一當(dāng)天多準(zhǔn)備幾臺機(jī)器就好了?too young,在真正大促到來之前我們需要做很多輪的模擬流量檢測,怎么模擬呢?就是搞一堆虛假的請求過來發(fā)送到服務(wù)器,看看服務(wù)器能不能抗住。這種模擬測試在行內(nèi)稱為壓測,也叫壓力測試。

一般來說每次大促至少兩輪壓測,由于壓測可能導(dǎo)致系統(tǒng)問題,所以不能放在流量高峰期,也就是白天,只能晚上夜深人靜的時(shí)候搞壓測。那么你想嘛,熬夜就是必不可少的。

就算兩次壓測好了,兩次壓測加上大促當(dāng)天的值班,至少每次大促都需要熬三天夜。每次熬夜,至少要兩三點(diǎn)才能睡覺。

來來來,你告訴我,這樣的大促一年有幾次?

光數(shù)的出來的大促就有四次,321, 618, 11.11, 12.12……而且現(xiàn)在這個(gè)大促的次數(shù)還有明顯地增加的趨勢。

并發(fā)工作

工作當(dāng)中最令人感受不好的就是并發(fā)工作,也就是一件事情你還沒忙完,甚至剛剛做出一點(diǎn)眉目,立刻就被其他更加緊急的事情打斷。

比如你在查一個(gè)bug,剛剛鎖定了大概導(dǎo)致bug的代碼區(qū)域,還沒有具體檢查出來,突然測試就告訴你她發(fā)現(xiàn)了新的bug。或者是產(chǎn)品過來跟你聊一個(gè)新的需求,或者是有人找你問一些關(guān)于你們系統(tǒng)的問題。這種連軸轉(zhuǎn)的感覺是最痛苦的,只要很短的時(shí)間就會讓人心力交瘁。

當(dāng)然這個(gè)問題并不只是在開發(fā)崗位出現(xiàn),其實(shí)任何崗位都有可能出現(xiàn)這個(gè)問題。但是相對來說,開發(fā)崗位出現(xiàn)這種情況的概率更高。因?yàn)殚_發(fā)往往負(fù)責(zé)的是一個(gè)或者多個(gè)系統(tǒng),系統(tǒng)大了可能出現(xiàn)的各種各樣的問題就很多。并且還會有很多使用系統(tǒng)的人問你問題,很容易出現(xiàn)這種情況。

其他問題

除了上面三點(diǎn)之外,其他蛋疼的點(diǎn)也很多。不過相比之下沒有那么嚴(yán)重,所以我就放在一起說了。

比如大多數(shù)公司文檔都不健全,對于開發(fā)來說接收陳年項(xiàng)目非常容易踩坑。而且很多時(shí)候需要直接去讀源碼,如果碰到之前的工程師代碼能力不行的話,會導(dǎo)致代碼非常難讀,就跟眼睛被針扎了似的。

還有就是肝deadline的現(xiàn)象非常嚴(yán)重,每一個(gè)產(chǎn)品提的需求總會給你設(shè)一個(gè)deadline。有時(shí)候總會有各種各樣的意外發(fā)生,導(dǎo)致你需要爆肝才能趕得上進(jìn)度。比如線上出了故障排查了兩天,或者是臨時(shí)加了一個(gè)緊急的需求等等,無休無止地爆肝真的會讓人崩潰。

另外一點(diǎn)是經(jīng)常重復(fù)性工作,今天增刪改查,明天改查增刪。面試的時(shí)候高并發(fā)、分布式,進(jìn)去工作之后curd。經(jīng)年累月沒有成長,如果是大公司的話,很多人干幾年也沒有過從0開始真正搭建項(xiàng)目的經(jīng)驗(yàn)。

有時(shí)候產(chǎn)品或者運(yùn)營或者是老板不好溝通也是一個(gè)問題。要么是不懂技術(shù)溝通成本很高,要么就是無腦強(qiáng)勢,不懂裝懂,我不管你覺得,我要我覺得。

算法篇

SQL boy

很多人被算法崗吸引,就是覺得算法崗高大上,機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能。但其實(shí)真正從事之后,會發(fā)現(xiàn)根本不是那么回事。

如果在小公司,整天為數(shù)據(jù)發(fā)愁,不是這個(gè)數(shù)據(jù)沒有,就是平臺或者工具稀爛。如果在大公司,數(shù)據(jù)、平臺、工具都有了,但是每天當(dāng)SQL boy。你和業(yè)務(wù)談算法,業(yè)務(wù)說明天上線,先統(tǒng)計(jì)上一版。老板整天告訴你,我想看這個(gè)、這個(gè)和那個(gè),你去幫我跑一下。

你想說抽空能把某個(gè)模型優(yōu)化一下,結(jié)果發(fā)現(xiàn)手上排的SQL根本寫不完。機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的模型我明明會一堆,但是眼下的事情永遠(yuǎn)只有SQL和數(shù)據(jù)。

問題難定位

做算法的過程,很多時(shí)候是一個(gè)和自己較勁的過程。

因?yàn)槟P秃烷_發(fā)的代碼不同,開發(fā)用代碼實(shí)現(xiàn)的功能結(jié)果是明確的,原因是可追溯的。但是模型不是,經(jīng)常在別人場景下效果好的方法到你這里一團(tuán)稀爛。特別是你老板報(bào)以期望的方法,你很難解釋……太多的可能性導(dǎo)致模型性能不好了,可能是訓(xùn)練數(shù)據(jù)有問題,可能是特征有問題,有可能是流程有bug,但是老板不管這些,他們需要的是確定的結(jié)果。

并且很多人覺得查問題很簡單嘛,你找?guī)坠P數(shù)據(jù)來看一下不就知道了?還有一些不懂裝懂的路人,哎呀你用這樣這樣不就可以了?

大數(shù)據(jù)時(shí)代,只有相關(guān)性,沒有因果性。幾筆數(shù)據(jù)能夠代表全部嗎?我抽了幾筆看了沒問題,就能代表全部數(shù)據(jù)沒問題嗎?換句話說幾筆數(shù)據(jù)有點(diǎn)小問題,就能代表這個(gè)是導(dǎo)致模型不行的原因嗎?千萬別信,信了就是大坑等著你。

我最頭疼的就是老板讓我去查某個(gè)問題,簡直是玄學(xué),如果是明顯的問題還好,如果不是,你可能跑一堆SQL,看一堆數(shù)據(jù)還是一無所獲。更蛋疼的是,可能一切都沒問題,但就是效果不好,你也不知道為什么,畢竟神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是個(gè)黑盒。

忽悠和大忽悠

算法行業(yè)的忽悠很多,心態(tài)不好的人很有可能會扛不住。

也是因?yàn)楝F(xiàn)在算法太火了,很多不明就里的人會用仰望的目光來審視。某些時(shí)候這個(gè)是好事,比如當(dāng)和投資人聊錢的時(shí)候。但大部分情況下,則未必。

比如某些決策者會有錯(cuò)覺,會有幻想,比如會提出一些他們自己都不信的口號。喊口號不是問題,但問題是口號里的指標(biāo)要你去落實(shí)。你會發(fā)現(xiàn)你很有可能忍不住想要打人的沖動,其實(shí)老板也不是白癡,他們心里也門清,可能也是為了應(yīng)付更高層的老板或者是投資人而已。有點(diǎn)像是晚晴鴉片戰(zhàn)爭時(shí)期的官員,從上到下都知道打不過英國人,但是總得想出點(diǎn)辦法來去寫篇“捷報(bào)”,不然怎么升官發(fā)財(cái)?

以前遇到過這么一檔子事,說是公司的日活用戶一直在降低,公司希望用機(jī)器學(xué)習(xí)的模型來篩選一批貪財(cái)?shù)挠脩簦o他們發(fā)5塊錢紅包。這樣他們?yōu)榱素澾@5塊錢就會一直活躍,也就帶來了日活的增長,這樣就可以和更高層的老板交差了。看起來這個(gè)邏輯非常清晰,毫無破綻。

但問題是,當(dāng)時(shí)的日活有三百萬,每天發(fā)多少紅包呢?只有幾萬個(gè)。你說應(yīng)該怎么辦,即使算法選出來的每個(gè)用戶都不流失了,那難道就能增長了?入不敷出的成語學(xué)過沒有?老板才不管,你只管去做,做不好就是你能力不行。這種情況怎么辦?

同樣,這行吹逼的情況非常嚴(yán)重,簡直章口就來。反正別人不知道你到底怎么做的,面試的時(shí)候有些人吹得那叫一個(gè)天花亂墜。當(dāng)很多人都這么做獲得好處,而你堅(jiān)持底線,一直默默無聞的時(shí)候。你很難不對你的信念產(chǎn)生懷疑,究竟錯(cuò)的是你呢,還是這個(gè)世界?

以上,只是我一家之言,如果言中,請勿對號入座。

最后,世上沒有完美的職業(yè),總要有所得有所失。如果你能明白可以忍受什么,不能接受什么, 我想,你一定可以做出不后悔的選擇。

今天的文章就到這里,衷心祝愿大家都能找到稱心如意的工作。

責(zé)任編輯:xj

原文標(biāo)題:開發(fā)崗累,還是算法崗累?

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