认识一位大佬，在微信团队工作了8年

今天给大家推荐一个技术大牛：大飞，也就是我前两天转载《一行代码引发的恐惧》的作者，文章写的特别棒。

他是微信早期员工，腾讯高级工程师，技术leader。高中开始接触编程，大学校招实习生进入腾讯，在腾讯工作十年。算是微信部门的资深大牛，做过一线技术小兵，带过团队，做过产品，在工程技术上有丰富的经验。平时喜欢思考，对技术，产品，商业，技术成长规划等都有独到的见解。

最近他开了个公众号，跟读者分享他的一些经验和想法，汇集了他在腾讯10年的感悟，无论是技术，产品开发都有独到的见解！比如下面这几篇文章：

01

写给期待年薪百万的IT同学

来说说工程类的。我周边有不少同学是本身是搞服务器开发的，有的转去做了数据推荐和AI。有的还做的不错。核心能力，我给划分了三个等级：

第一级，能够读懂英文的paper，完全理解paper里面描述的算法。知道算法的优劣和适用的场景，并且可以用自己熟悉的语言实现出该算法。这个算是工程里面的一流水平了，应该可以拿到很高工资。

第二级，不能完全理解paper和算法，但知道算法在某些特定场景下的效果和调优的方式。可以在GitHub上面找到合适的开源实现，进行使用甚至优化。如果有丰富的项目经验和实操经验会加分。

第三级，完全看不懂英文的paper，知道常用的算法，但无法区分出各种算法的优劣和适用场景，会用python，C++等语言的库进行算法组装。

大家看完上面的描述，觉得，数据，AI的核心竞争力是什么？是python语法，还是python的库？当然不是，我觉得最核心的还是算法本身，只不过对算法的理解程度的不同，会处于不同的等级。这里英文的阅读能力对很多人来说，也会成为一道坎。

目前自学和参加培训的同学大部分处在第三级，甚至第三级都没达到。 有参加培训的同学过来咨询我。 我问他目前是怎么学的。他说在看培训的视频，书太难了，看不懂。 如果是这种情况，恕我直言，可能永远没有机会进阶到第二级了。因为后面需要看的书籍，只会比入门书籍更难。

02

说说高龄程序员

行业的商业逻辑，决定了公司的运营方式。公司的运营方式决定了人员招聘的需求。

行业的性质： 粗放型扩张，APP工厂，不追求顶级的技术，需要在技术，成本，产出速度上取得平衡。

在这点上表现的最极致的，就是头条系的APP工厂了。 互联网公司的产品，主要是APP，网站， 后台再搭配推荐系统，AI系统等。APP和网站来说，技术壁垒是没有那么高的，一个BAT工作了7，8年中等偏上的技术，可能就可以cover一个亿级用户的APP了。

对于企业来说，需要在技术，成本和产出速度上取得平衡。 相对招聘一个10年以上工作经验的员工，成本会更高，而且工作经验和年龄成正比，年龄大了，精力会下降。

所以我个人认为7-8年可能是最平衡的一个时间点。往前了，经验不足，能力不能cover。往后了，精力下降。就像足球运动员，27，28岁是他们的巅峰时期，一样的道理。