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这两天我看到了一场小红书官方的校招直播，从没想到自己能够认认真真把几个小时的直播给从头到尾看完。
事后想了想，能够让我做到这一点的，多少是带着点「情绪」的，一个情绪是，观看的过程中产生的共鸣太多了，心里一直暗呼牛皮~
小红书技术副总裁风笛、牛客CEO叶向宇在这场直播里梦幻联动，直接跟学生连麦回答问题，他们聊到很多关于理工类毕业生找工作的建议。
还有一个复杂的情绪是，有点小遗憾。我就想呀，如果自己当年校招时，能够得到这些信息和认知，会少走一些找工作的弯路。
不过幸好，直播过程中提到的很多观点，对于已经工作的人来说，也是同样受益的。我的读者中，在校生和刚工作的同学都很多，既然我之前也走了一些弯路，现在要尽可能的帮大家少走一点，从这次直播中，筛选出来一些精华点分享给大家。
1、是去实习，还是在实验室做项目
在招聘面试中，实习项目经验与在校科研项目的经验同等重要。
实习经历和项目经验对于评估学生候选人具有重要意义。通过实习，学生能够尽早融入企业，了解工业界工作中的不同方法，从而为毕业后顺利进入职业化通道打下基础。
在校招中，企业更为关注的是学生的基础素质和综合能力。
2、可以跨专业找到心仪的工作吗
好几个连麦的同学都提到专业和目标岗位跨度大的问题。风笛说，不必过于担心跨专业，在如今的环境下，其实企业非常喜欢复合型人才。有些同学会辅修不同专业，与主线专业配合在一起，非常契合现在招聘中关注的复合型人才定位。
我确实也觉得，一旦决定跨专业方向就业，就需要了解应聘岗位的专业背景要求，如果是特别专业的岗位，相对难以投入。技术专家岗和通用技术岗，这两条成长路线有所不同。对于通用技术岗，专业性要求会降低一些，更适合大专业背景的同学去应聘。
3、有人问：26岁考研有用吗
风笛在回答时说，如果考研的时间点是26岁，这并不晚。这得看读研的目的是什么，是为了学术研究发表、个人兴趣，还是为了转专业或者在技能上得到系统培养，读研更多地是为了进行系统学习。
如果为了晚几年工作，认为今年自己没有准备好，想再等几年，这不是特别合适的想法。
这取决于自身，只要明确目的，考研并不晚。
这一点上我无比赞同，学习，很多时候是一辈子的事情，什么时候都不算晚。
4、搞技术的门槛是不是太高了
之前也说到，目前在泛计算机类方向上跨专业非常普遍。风笛团队中有各种专业的人员，印象中有学习大工科类的，还有一位，在转到算法数据挖掘方向之前是周大福的宝石鉴定师（这个跨度的确足够大，哈哈），他们有很多不同专业的方向，其中有很多成功的案例。
我这里插一句，其实一旦工作之后，没有人会在乎你之前是什么专业，那都是过去式了，他们只在乎你当前的表现。
找工作时，专业当然有点用，但更有用的是项目、比赛、论文的经历，这些实际的产出，比专业更有说服性。
5、小红书今年校招有哪些推荐的算法岗位
大家知道，小红书的业务场景提供了全方位的算法岗位，例如多模态、机器学习、视觉、存储、图像等。
还有同学问到近年很火的交易算法。
对此，风笛重点介绍了交易算法的应用场景——小红书的电商。不同于其他电商平台，小红书电商是近两年增速非常快的业务条线，其突出的社区电商特色已然开拓了电商发展的新赛道。社区电商与社区之间有紧密的连接，不像非常集中的入口、会场等传统货架式电商组织方式。
在去中心化流量结构中，如何吸引普通买家和用户，将商品种草？同时，商家如何改变传统的营销方法，提高价格力，捕获用户与商机之间的连接？这都是交易算法中非常重要且需要解决的问题
社区电商，新课题、新挑战、新成长，对于校招新人来说，会很有意思。
6、面试官会从哪些方面考察同学？
风笛重点看几个方面。首先是同学简历里的课程和岗位要求中技能与技术部分是否契合。
第二个方面是关注他过去在学校或者外部公司的实习经历，以及在实际工作中完成的具体事情，看这些事情与岗位要求之间的契合度。
虽然经验是加分项，但是更重要的是，面试官在面试时会标注问题点，并询问关键细节，考察同学的学习能力、认知和基础素质是否足够优秀。
第三部分是看这位同学的软素质。无论是技术类还是非技术类人士，都可以关注他是否了解小红书这样的内容社区产品。
了解并非是指他实习或者做过相关工作，而是是否了解APP背后的用户和人群的用户体感，以及在学校参与的活动、社会实践，甚至在学生会里做一些事情。这些软素质都非常有助于同学在职业化过程中具备更快融入的优势。
7、AI发展太快了，工作会不会被替代？
AI与人类之间如何共存存在许多不同的观点，每个人的视角也不同。看过三体的同学，可能会分成降临派之类的。
风笛曾经遇到支持降临派的观点，认为AI未来会统治人类，但他非常不认同这一观点，而是认为AI工具和技术是更好地为人类服务，人与AI之间的关系是技术更好地服务人类。
风笛说，目前弱人工智能无法完成艺术创作，因此机器在生成过程中，风格比较固定，可以随机添加不同的元素生成，然而这与人类的创造力无法相比。
这个观点，我深感赞同，创造力是很深的护城河，很明显，目前的机器人更多的是在根据概率来组合，而非创造，一遇到逻辑题，它们很容易集体扑街。
8、技术人才是天才，还是慢慢成长起来的？
天才只是人才中的一部分，大多数厉害的工程师都是在不断的自我迭代中成长起来的。少数的天才，老天爷赏饭吃这种gift并不常见。
更多人长期的工程师能力培养，是在日常工作里解决不同难度的问题、涉足不同领域的过程中，一点一滴地成长起来的。因此，持续保持开放心态，并且迭代非常重要。
应该说迭代本身比天赋更重要，在很多情况下，我们还没有到拼天赋的时候。
就是嘛，天才比例太低了，我也相信，人可以不断地迭代，去达到持之以恒的进步。
9、有同学问：“如何才能成为风笛的-1”
这个问题其实是我非常感兴趣的，毕竟现在工作几年了，也对职业发展有一定的追求，哈哈，看看风笛是如何思考的。
这个问题其实是技术类校招生如何成长为各个业务线的负责人。需要经历几个阶段。首先，可以通过快速职业化转型，完成从学校的大理工泛计算机类专业转型为合格的工程师。
第二个阶段，开始有两个路径。一个是技术专家向，一个是技术管理向。
我们来探讨技术管理的路径。通常在一个技术小team中，每个工程师都按照自己的职责和领域划分，努力工作。在这种情况下，团队无法正常运转，因为有很多公共事务无人完成。
这个方向需要同学们在工作中发挥自己的软素质，首先是选择你是否愿意成为团队里最热心的人，要成为领导者，需要在设定目标、任务拆解、带领小组获取结果等几步上持续修炼。
第三个阶段，在不同技术领域积累经验，在不同技术领域带领团队在战场上取得优异成绩，与业务的产品同学共同向用户交付更高的价值。
这时候，公司也会对一线leader进行培训，带领一两人与能够带领一两百人是非常不同的，百人团队运转的复杂度会指数级上升。
进入第四个阶段之后，基本就能够负责大方向和领域的规模性技术团队。
看完之后，感觉这个升级打怪的过程，真的挺不容易呀，每一个阶段都是更大的挑战，也是对个人能力升级的重要考验。
10、应届生怎么做职业规划？
叶向宇举了个例子，有一个寻路算法，名为A*（A-star）算法。它是一种相对模糊的寻找最短路算法。虽然我们知道自己的方向在哪里，但是没有找到目前最短的路径，只知道我现在走的是距离这个方向最近的几条路，并且逐步迭代。
职业规划也是如此。今天我无法算出实现我的目标最短的路径。我了解当前的已知信息和能力，今天做的选择距离我的最终目标相对最短，这样就足够了。你逐步迭代一段时间，观察是否仍然在这个方向上走相对较近的一条路，是否仍然是效率较高的一种路。这样经过三五年，你自己也成熟以后，就知道最终要走向哪里。
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