写代码这条路，能走多远？工程师能力模型告诉你
職場危機感似乎是每個人在職業生涯都會遇到的話題，我對這種危機處境和自己曾遇到的問題進行了一番思考， 參考了其他人的一些結論并結合自身的經歷，設計了應對的初步方案。通過這篇文章，希望能給大家一些啟發，也歡迎大家一起討論、發表建議，化緊張為動力，讓危機變機遇。
問題分析與定義
要解決這個問題，需要從問題本身出發，分析為何會有職場危機感，以及應該構建哪些能力來進行應對。是否會遭遇職場危機，與職業本身特性有很大關系。而大部分危機，來自于下面兩點[2][3]：
能力習得速度快的行業，后輩更容易挑戰前輩，形成危機感。
技能演進速度快的行業，手里的秘籍容易成為廢紙，形成危機感，如下圖所示：
因此，就這兩個關鍵點，對一些行業進行定性分析，如下圖所示：
圖2? 常見職業在能力習得和演變象限中的分布從能力習得速度這方面看，碼農雖然身處高科技行業，但得益于大量的開源技術和豐富的培訓，比如"0基礎上手機器學習"、"2周培訓助你成為深度學習專家"，使得編程變為容易上手的技能，從而導致行業的門檻變低，能力的習得速度也變得很快。另一個方面，從技術演進速度，確實沒有哪個行業能與之匹敵。
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解決問題的三條出路
解決問題要從問題根本入手，從上面的圖中按圖索驥，找到讓兩個演變速度慢下來的出路。無論怎么騰挪，都要從狹義的碼農職業轉換到宏觀的碼農職業，前人已經總結了給出三條可行路線，概括為3P，即Paper、Politics、PPT[2][3]。
圖3? 3P路線Paper 路線：簡單來說，能夠跟學術界搭上點兒關系，在工業界的title就是技術專家。具體的形式包括棲身學術圈在頂級會議上發論文并與大佬們談笑風生、或者在技術決策上具有團隊影響力和話語權的架構師等。這條路線相對來說門檻高一些，需要的扎實的專業技能和靈活的業務建模能力，年齡和經驗往往是優勢。雖然學術新技術也層出不窮，但如果習得核心技能，職場瓶頸來得并不猛烈。
Politics 路線：這條路線，是從生產力崗位轉入生產關系崗位，從面向系統到面向人，一般來說就是各種管理崗。這條路性價比高，競爭也激烈，要有意識地構建好自己的能力，才有機會進入。
PPT 路線：這條路線，是從寫代碼的崗位轉入項目管理、運營增長的崗位，需要較強的策劃和執行能力，比如產品、運營等。
適合于走哪個路線，需要結合自己的性格來定。工程師都有一個共同的性格特點，追求簡單，追求完美，思維方式上比較理性和邏輯性，看問題比較趨向于非黑即白。對這類性格的人來說，走技術專家是一條捷徑。其面對的是復雜的系統和業務問題，如果能靜下心來仔細鉆研技術，一定能在某個方面做得比別人好。這個路線對工程師性格的人來說，其實就是在解決簡單的復雜問題。
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怎么才能算得上技術專家呢？
以算法工程師為例，劃分為三個演進層次，分別為：
圖4? 算法工程師能力演進的三個層次在機器學習領域，算法工程師腳下的進階之路是清晰的：當你掌握了工具、會改造模型，進而可以駕馭新問題的建模，就能成長為最優秀的人才，達到技術專家的水平，中年危機也就離你越來越遠。
因此，做到技術專家需要具備什么樣的能力呢？其能力模型應該是怎么樣的呢？下面我們要構建一個形而上的能力框架，培養能力背后的能力。
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技術專家的整體能力模型
技術專家的整體的能力模型如下圖所示：
圖5? 算法工程師能力模型處于中心的是行為處事的準則，也就是正確的思想觀念。其中最核心的觀念就是要把職業生涯當作自己的事業，為自己而工作，把提升自身能力作為事業的目標。圍繞著這一核心的還包括以結果導向、主動承擔責任的觀念和既精又專的技術、團隊協作能力等。
事實上，這些道理大家都明白，但是為何事情還是做不好呢？最主要的原因是大部分人只是領略了道理的表層意思，而并沒有將這些道理融入到自己的潛意識里面。在做決策時，也就不能夠按照這些道理來處事。
因此，首先需要樹立正確的觀念，并能夠將其轉化為潛意識，作為本能的一部分。在行動的時候，通過潛意識來指導為人處事的行為準則，就可以保證做正確的事，并且正確的做事。為了能夠達到這個效果，需要合理的習慣和技能來保證。習慣和技能相輔相成，影響著平時的一言一行，通過規范言行來幫助將這些觀念深入本能。
而為了保證上述的方案能夠落地執行，需要執行詳細的規劃并反復實踐，并通過復盤等手段總結得失，查缺補漏。
大廈需要有堅實的基礎，否則只是能空中樓閣。渴望成功的欲望、優秀的執行力和健康的身體便是這一切的基礎。
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能力模型分解和培養
1. 樹立正確的觀念并轉化成本能
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為自己工作 首先，工作不是為老板工作，而是為自己工作。工作是屬于公司的，而職業生涯卻是屬于你自己的。當把這件事情想明白的時候，你的職業發展將會煥發新的青春。在這個過程中，學習如何像企業一樣思考，如何提升自己的技能，讓公司持續地購買你的服務。
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結果導向 公司付錢的目的是要帶來價值，你提供的服務最終要能產出結果。公司里面功勞大于苦勞，結果大于過程。正所謂是為過程喝彩為結果付酬。
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承擔責任 責任與重要性呈正比。當你的責任越大，承擔的事情越多，公司對你的依賴也就越重，也更能夠讓你脫穎而出，得到更好的資源和機會。所以，需要主動的承擔更多的責任，不要退縮，敢于頂上去。而且勇于承擔責任，做出引人注目的成績，成為問題的解決者，并不斷更新自己，也更容易獲得晉升。
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即專又精 要攬瓷器活，得有金剛鉆。做事情做深入專一，這樣提供的服務才能夠足夠的優秀，才值得別人pay for money。切忌什么都會，但什么又不懂。
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團隊協作 要相信團隊的能量是無窮的，創建一個好的環境，合理的激勵措施，好的成長路線。每個人都能激發并釋放自己的能量，讓優秀的人脫穎而出。
2. 養成良好習慣，提升執行效率
在習慣這方面，大概可以分為3部分：
（1）第一部分是工作習慣，包括提升執行、保持專注。目標就是提升生產力。在這塊無論是方法論還是工具系統都有很多的資料，在這里不再累述。
（2）第二部分是學習習慣，包括不斷學習、深入思考、持續輸出、技術社交。開篇就提到了，碼農的技術演變速度很快，所以在這個行業不斷學習。學習的重要性大家都知道，而且對于學習的方法大家都各有一套，畢竟都是一路考過來的。但在繁忙的工作中以及飛速發展的技術中，應該學什么以及怎么學還是非常值得研究的。關于學習的這四個習慣是相輔相成的。首先得先有持續學習的主動性，并且不能浮于表面，需要深入本質，思考背后的模式和原理，并舉一反三，融會貫通。持續輸出是保證深入思考的重要措施，也能夠積累自己的技術體系。最后，搞技術不能閉門造車，技術這玩意也需要社交，得接受吸收碼神們的指導。關于學習有兩個關鍵點：
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第一點是學習方式，我們要謹記的是， 教會他人永遠是最高效的學習方式！這個正是費曼學習法的精髓所在。
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第二點是持續思考。現在層出不窮的技術，比如RNN、LSTM、attention、transformer再到bert，如果只學算法本身，是永遠慢人一步的。而如果深入思考背后的原理，則很容易融會貫通。一旦了解得比別人深，就容易看到問題本質，產生信心，激發樂趣。這時候你的解決方案就比別人漂亮，逐漸建立起了影響力，成為了“專家”。因此公司里的疑難雜癥會主動找上門來。你就比別人得到了更多的解決問題的機會，從而更快地提升能力。一旦進入良性循環，你的進步就比別人快，但付出的卻不一定比別人多。這時候你已經走上了捷徑。
（3）第三部分是生活習慣，包括經常健身等。
3. 強化技能，提升生產效率
能力建設也是一個體系，共分為3個層面：
（1）個人能力：包括系統化思維全面分析問題，拆解問題，逐步分解和執行，并能夠有效溝通協調上下游資源把事情做成，拿到結果。事情做完了，需要包裝，進行自我營銷。
（2）團隊技能：當個人的貢獻有了，負責的范圍越來越多，承擔的責任越來越大，這個時候得向上管理，和老板把事情講清楚，獲得老板在資源和人力的上的支持。當隊伍壯大了，就需要做出應有的貢獻，所以團隊管理、提升組織效能就變得重要了。
（3）進階技能：做完這些后，就會感覺小有成就，馬上就踏入人生巔峰了。但這個時候需要停止當前成功的喜悅，延遲滿足，對自己提出更高的要求，來獲得更大的成功。提到延遲滿足，大家首先想到的可能是著名的“棉花糖”實驗。但是這里所說的延遲滿足，指的是延遲個人在成功上的滿足感，不要止步于當前的成功，多給自己加一些挑戰。比如這個項目已經拿到了+5%，那還能不能再提升到+8%，或者解決方案能不能更優美一些，約束能不能少一些。這樣不斷給自己拔高目標，就能讓自己獲得更大的成功。
4. 落地執行，保證方案完美執行
好的方案需要有完善的機制來保證其落地執行。在具體執行的時候，需要：
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首先，對培養的習慣和完善的技能拆分下來，并制定可行的條例。比如下方的圖：
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然后，制定 check 規范并定期復盤和總結，查缺補漏，看自己是否達到預期的目標。
下面就是典型的 check 規范，對每個都有具體可落地可執行的標準和準則，在做總結的時候，逐條進行檢查，看自己有沒有做到。
圖7? 能力建設-check規范5. 大廈之基 —— 欲望+執行力+健康
完成上面的方法，需要3個根基：成功的欲望、高效的執行、健康的身體。
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欲望是人類進步的階梯，在做事情之前，需要渴望成功，才可能成功。佛系的人，隨遇而安，得過且過，也是比較難取得超乎常人的成績的。
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高效的執行力保證想法能夠被很好的實現，只說不做，做的不夠好，做的不夠高效，一樣都不能夠完美的得到結果。
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身體就是所有的一切，所以，程序員們，為了自己，為了公司，為了國家都應該運動起來。
總結
不要隨心所欲地生活，也不要隨遇而安地行走在職業生涯的漫漫長路上。沒有明確的方向，你走的每一步都是徒勞的。對工程師來說，沒有以不變應萬變的方法，唯一不變的就是改變，樹立長遠的目標，持之以恒，踏實前行，方能達到最終的目標。
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參考文獻：
[1] 《工作中如何做好技術積累》
https://tech.meituan.com/2018/04/16/study-vs-work.html
[2] 《老西醫和老碼農的中年危機》
https://mp.weixin.qq.com/s/89_0_tRktH28D2aIGWfNtQ
[3] 《20萬、50萬、100萬的算法工程師，到底有什么區別？》
https://mp.weixin.qq.com/s/Aiznx6qsNSBfUa2e-2l_Jg
[4] GeraldM.Weinberg溫伯格, 溫伯格, 余晟. 成為技術領導者:掌握全面解決問題的方法[M]. 電子工業出版社, 2015.
[5]?Sonmez J , 森梅茲, 王小剛. 軟技能:代碼之外的生存指南[M]. 人民郵電出版社, 2016.
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本文作者：
張知臨 (花名：妙臨)
阿里巴巴算法專家，專注于計算廣告領域的策略研究和機制設計，包括調價機制、合約分配、多目標優化、用戶體驗建模等，并將上述策略和機制以及DL、RL等技術應用在淘寶、優酷等場景中。
總結
以上是生活随笔為你收集整理的写代码这条路，能走多远？工程师能力模型告诉你的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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