技术人该如何选择未来职业方向?一起听听这几位美团同学的故事

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技术人该如何选择未来职业方向?一起听听这几位美团同学的故事


2021年还有不到两个月结束,如果你回头去看过去的这两年,不难发现中国科技互联网的潮流走向发生了巨变,用数字化技术改造物理世界、助力实体经济,已经成为一种格外重要的能力。

越是潮水方向改变时,选择越是比努力重要。大潮奔涌,技术人该如何选择未来职业方向?

先来看一个“刚毕业就手握6个百万年薪offer”的热搜:一位华中科大博士毕业的AI大神,同时拿到了阿里、华为、美团等6家公司的offer。这位同学最终选了美团,因为在他所选的泛无人驾驶领域,这家公司有独特的“技术+场景”优势。

顺着这位大神的人生轨迹,号称“天才少年扎堆”的美团“北斗计划”进入我们的视野。走出象牙塔后,这些万里挑一的应届生,要随着实体业务深入线下场景,包括并不限于坐上凌晨的货车送货、观察餐馆后厨流程……做完“田野调查”后,他们再回到电脑后调参、建模,让程序向着更智能的方向迭代。

这是一种非典型的程序人生。同时也引出一个话题,当线下物理世界正在被快速数字化改造时,技术人的职业大方向除了纯线上的“搜广推”,还有哪些新的、面向未来的想象空间?

下面几位“北斗少年”的故事,也许是值得参考的样本。
01 凌晨5点:小货车上的“配送员”

副驾上的陈渝用袖子擦着挡风玻璃上的水汽。“别费劲了,你擦不干净的。凌晨出车就是这样,内外温差大,但起码不堵车。”一旁的送货司机小张劝他。       

陈渝出生在重庆的一个普通农家,2018年从清华控制科学与工程专业硕士毕业后,他入选美团“北斗计划”,成为快驴进货业务的一名算法工程师。在校期间,他曾行业顶刊上发表了多篇论文,成为研究室里少有被导师当作博士生培养的学生。

为了设计迭代出更加合理的路径规划系统,他往返于全国各地,深入城市仓库和送货一线实地调研。“5点34分下环路,6点37分拐进城中村……”陈渝详细记录着送货全流程,包括司机们会遇到的各种意外情况,和诸多他在北京办公室中想象不到的情况。

“你们到底怎么回事啊!”一些心急的商家打来电话,有些甚至骂起了人。现实中的陈渝彬彬有礼,遇上这种情况,他只能不断地安慰司机:“这个商户有点太过分了。”

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每当外出调研,陈渝白天做数据分析、优化代码;晚上,从落脚的酒店赶去仓库,和调度一起排线、修改、复盘;接着是访谈,凌晨三四点,跟车出发,一直到接近中午,所有货送完了才能回去补觉。 

合理刻画模型的核心是根据人、货的线下实际行为,找到可以确定“信任”的数据,再尽可能地根据现实情况,选取核心变量建模。简单说,就是要清楚地找到实际和电脑里数据、模型的差异和产生的原因,再想办法解决。

在特别接地气的一线调研中,淳朴的司机师傅和商户有时会让陈渝想起小时候村里的父辈。“我在配送规划端所做的哪怕一个小小的优化,都有可能方便到他们的生活。”陈渝觉得自己的工作有特殊的价值。
02 中午12点:学霸“骑手”的超时配送

在加入北斗计划之后,高一成为了外卖配送业务的一名工程师。体验送餐时的他,经历了入职后最大的“危机”。

“用户填错了地址,我在隔壁小区转悠了20分钟也没找到,后来跑过去才给到他”。就这样,高一骑手生涯的“超时第一单”诞生了。

高一来自黑龙江的一个小县城。2012年,他考上北大计算机专业,成为县里的名人。刚上大二,他就在以课程难度高、任务量大而闻名的北大计算机“神课”《计算机系统导论》课上脱颖而出,成为这门课最年轻的助教之一。“学霸”一词,贯穿了高一的整个学生时代。

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用户填错地址是小概率事件。在骑手调研中高一发现,骑手在路上的时间比较固定,最大的不确定性来自等餐环节——一旦有订单出餐晚了,就会影响多个单的配送。

外卖配送场景中存在着三个主要角色,即“骑手”、“商家”与“顾客”,为了解决流程中的痛点,高一和同事们决定去商家端实地调研。

在商家的蹲点通常需要耗费半天以上的时间。高一要站在出餐口旁边,一方面观察商家的外卖制作流程,抽空访谈店员,了解备餐流程;更重要的是,他要在出餐后马上拍照,记下出餐时间,骑手到店、取餐后,再记下时间。

后厨有几个人在准备,是流水线作业还是单人全负责,外卖和堂食谁先做……,这些问题坐在办公室不可能知道,也就无从更好地建模,只能拿历史数据做粗略的拟合。他和同事们希望把这些流程搞清楚,“你只有知道线下发生什么事,才能刻画好线上的模型。”

03 下午2点:不合时宜的太阳高度角

1993年出生的“北斗少年”大扬,是美团无人机视觉研发团队的一员。

他毕业于上海交大计算机系,从小智力超群,高中数学“习惯性”满分,大学期间也是宿舍的另类,其他同学看剧、打游戏时,他则以解开ACM试题打发时间。

2017年,美团启动了无人机配送的探索。今年年初,无人机团队已经在深圳完成了首个面向真实用户的订单配送任务。

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今年4月底的一个午后,深圳无人机配送前线传来消息,飞机在降落时发出预警,虽然没有影响完成配送任务,但问题要马上找到。

大扬拿到传感器图像后发现,因为阳光太强,降落点的马克板过曝了,触发了飞机的安全保护系统。

在此前无数次飞场测试与计算机模拟中,这种情况从未出现。大扬和团队分析,过曝与太阳高度角有关,由于当时深圳的太阳高度接近90°,而此前的测试是在北京郊外与8、9月之后的深圳进行。北京的太阳高度角永远不会那么高,8月之后,深圳的太阳高度角也不会接近90°。

“最重要的是走进现场。脱离现场谈理论,绝对解决不了问题。”复杂多变的现实场景让大扬对此深有体会。“冲突”既存在于象牙塔与现实世界的反差,也存在于代码世界与线下场景之间的矛盾。

要改造线下场景,就必须走出办公室和实验室,找到代码世界和真实世界的客观冲突,然后解决它们。

04 下午4点:找到可信任的数据

每天下午,是陈渝做数据分析的时间。与代码世界的有序、整洁、严丝合缝不同,真实世界的大部分东西都混沌、复杂,充满不确定性。电脑屏幕里的数据,很难准确反映真实世界的复杂,很多东西牵一发而动全身。

路径排线工程师所需要做的,便是用能得出全局最优解的方法让系统规划路径。在数学家眼里,整个世界的数字都是确定的,而在工程师眼中,从现实中找到可以信任数字则是必须恪守的原则。

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陈渝在电脑中能看到货物的重量、体积、件数等基本信息。理论上,系统会根据这些信息进行调度。

但在现实中,送货车能装多少货,还与货物的品类强相关。一些蔬菜在表格里体积很大,但在实际中挤挤也能放得下;而像鸡蛋、纸巾等货物,就不能用同样的逻辑来处理。要解决这些问题,程序的复杂度会指数级上升。

陈渝常常打开跟车日记,回忆跟车送货时的细节,再来分析数据样本。电脑里的哪些数据可靠,哪些线下的行为模型需要重新建立,他必须一一抽取特征,建立样本,朝着更加符合实际的方向训练机器。

05 晚上6点:精密而笨拙的数学模型

在经历了一系列实际配送与“蹲店”调查后,回到办公室的高一发现,真实的出餐时间与此前构建出的数学模型大有不同。

在一家奶茶店的蹲点让他认识到,不同时段、不同单量、不同店员数量的后厨,工作流程差异巨大,店员们做好一杯奶茶的时间常常随之变化。如果不来线下亲眼看看,出餐时间几乎很难准确预估。

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曾经有一份订单的案例分析让高一无比苦恼。点了同样餐品的两个订单,下单时间仅仅相差5分钟,但晚下单的那份餐,隔了将近半个小时才出来。“坐在电脑前的我曾苦思冥想,很难找出一个合理的解释。”

去实地调研后,高一发现影响出餐时间的因素要比想象中多很多。商家后厨的工作流程、对外卖和堂食是否区别对待、同时间同品类的订单数,都是影响因子。

他判断,也许是那份早5分钟下单的餐品刚好跟堂食一块做了,也可能后厨师傅的人数和制作流程随着单量临时调整,这些都会导致虽然是同样的餐,但出餐时间却完全不同。如果不去现场扎扎实实地跑几趟,根本不会意识到这些问题。

06 在潮流中选择

1959年,当一台电脑还犹如一间屋子那么大时,诺贝尔奖得主、著名理论物理学家费曼发表了一个著名演说,题为《There's Plenty of Room at the Bottom》(微观世界有无限空间),预言了纳米世界的诸多问题。

这是那个时代的大师对于未来科技的远见。从最微小、最底层的事物出发,有所突破,推动人类社会的长远发展,是所有科技人才的终极理想。

在今天,互联网科技正在与线下实体场景发生越来越多的化学反应,像美团这样深入线下世界的公司也吸引着更多人的关注,“科技连接万物”正在快速从口号变为现实。

技术人该如何选择未来职业方向?一起听听这几位美团同学的故事

陈渝的新系统上线后,线路非常稳定,调度效果明显提升。全面推广后,一个评价线路质量的核心指标阶跃式上升,前线的配送员跑起来更顺畅了,发来“大拇指”点赞。

这让他觉得,比起闷在研究室里推公式、敲代码、写论文,现在做的事更有意义。

走出办公室,去现实世界的平行宇宙中解决问题,正在成为新一代科技人才的一种潮流。

他们朝着大海更深处探索,虽然很多问题无从借鉴,甚至无法被准确定义。但过程充满趣味,壁垒显著,也意义巨大。

这也是每个当代科技人才要做的选择题。从线上到线下,从构建虚拟到改变现实,越难的事,越值得做。

虽然,向前的一步可能很小,但当乘数变得很大时,世界也就真正因此不同。

| 文转载自CSDN我,一个当代技术人,如何让选择大于努力?》。


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原文始发于微信公众号(美团技术团队):技术人该如何选择未来职业方向?一起听听这几位美团同学的故事

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