2022数据工程师如何避免陷入内卷？

卷

内卷（involution）是近两年流行起来的一个名词，用来指带人类社会在一个发展阶段达到某种确定的形式后，停滞不前或无法转化为另一种高级模式的现象，现在很多人用它来指代非理性的内部竞争或“被自愿”竞争。

内卷化最早出现在美国人类学家格尔茨的著作《农业的内卷化：印度尼西亚生态变迁的过程》一书中，书中描述的是这样一种状态：该地区水稻田是有限的，你不断增加劳动力并不能导致产量的增长，到最后你增加的人力越多，所有人的生活状态反而变得越差。

内眷近些年在IT行业也体现的淋漓尽致。前几年IT行业处于高速发展的泡沫期，前期进入的程序员得到了丰厚的高薪报酬，加之IT搬运工前期技术入门门槛其实比较低(后期深入发展难度比较高，这也是拉开差距的原因)，因此吸引了大量的人，通过学校教育，机构培训，自学转行等形势进入IT行业。但是前些年IT行业处于泡沫期，高速发展期，创业氛围比较浓厚，人才缺口比较大，所以内卷化不明显。

近两年IT行业收缩，创业氛围低下，人员大量流入，导致很多公司不得不提出一系列门槛，比如学历背景，研究生的第一学历，前期公司背景等。加之其实很多公司对IT技术要求并不高，又有强烈的'耕种'需求（主要体现在多变的产品和业务需求及前辈们留下的坑），需拼体力。随着体力逐步下降，➕年复一年重复劳作，毫无提升，所以除了内卷拼体力，还引发了35岁危机。

总结下程序员这个行业卷的特征：

1.行业收缩。不多说大家都懂。

2.人员大量流入，技术功底参差不齐。

3.重复的根据产品和业务的需求做工作，拼体力，熬时间。

4.年龄大，有家有口有房贷车贷。不敢不卷。。。

不卷

回归正题，讲讲程序员如何避免在2022年又重复2021年的卷。浪尖觉得要做好以下几点：

1.反思2021自己的主要工作特点，对自己工作及沟通的能力进行反思，优化及调整。学习下个人管理，心理及沟通技巧的知识，个人感觉比较重要。

2.坚持读完一套源码，比如大数据的spark，kafka，flink源码，学习别人组织逻辑的方式方法。这个浪尖反复强调了。

4. 回过头去重构下自己的代码。这个主要原因是很多数据工程师是被业务及产品驱动的，都是一个需求一个需求的做；其实被业务推动实现的代码，很难有比较好的设计。返回去梳理代码，利用一些设计模式等IT技能技巧优化代码，也是在优化技术，重温业务，提升自我。

5.学习新技术，其实大数据行业现在技术也比较成熟了，新技术比较少，假设你已经看了很多源码，新技术，新特性的源码就是增量的，看起来会比较得心应手。否则只能基于官网，全量源码，及他人的问题博客，去做业务，这个其实就是‘刚入门的程序猿’处理工作的主要特征。

6.学习产品，业务，数据分析。在公司做数据工程师，肯定要了解产品，业务，及数据分析需求，能主动用数据，比如做些转化漏斗及多维分析，对产品、业务、数据分析进行优化，来驱动数据分析师，数据产品对数据分析过程和产品做优化，而不是被动接受需求，被动的处理需求。这个浪尖觉得是数据工程师特有的一个工作特点，其他领域程序员很难做到。这也可以为自己转行做些准备。

7.做一个有职业规划的程序员。

分享一个网上找的程序员发展路线图，浪尖与大家一起共勉！

虎年‘虎虎’大睡，不中；

虎年 虎虎 生威，可行。

新年快乐！