做技术工作,真的30岁就到头了吗
编者按:35岁危机已经被说滥了。做技术的真的到了这个时候就到头了吗?职业生涯应该怎么规划才能够延续自己的职业寿命?一位50岁的数据科学家对自己职业生涯的各个阶段进行了回顾,并提供了他的建议,也许部分可以参考借鉴。当然,有的也许不能。因为他虽然自称数据科学家,但同时还是公司副总裁。也许你会嫌他站着说话不嫌腰疼。文章来自编译。
划重点:
十几岁的时候要勇于尝试,尽早开始,找到自己的爱好
二十几岁的时候学习有多种途径,找到适合自己的,要尽量获取经验
三十几岁要把注意力放在让你与众不同的事情的事情上
四十几岁要拥抱变化,与时俱进
五十几岁要为下半生早做打算
今年发生的一件事情对我来说很陌生。我已经50岁了!我是 X 世代,是看着 MTV长大的1980 年代那一辈人。是,我“老了”。但猜猜怎么着?35岁以后你仍可以延续技术职业生涯。至少在我的情况下还可以延续 15 年。由于我是数据科学家,尽管我的观察主要跟数据科学有关,但这些也一样适用其他的技术领域。
在这篇文章里,我谈谈我在这个星球呆的 50 年时间里对我来说行得通的一些道路(还有一些则行不通)。我还会讨论一下在指导学生,跟很有才华的同事一起工作时所观察到的东西。很多时候路该怎么走在很大程度上要取决于个人的生活状况;也许我在此过程中学到的一些东西会有所帮助。
我走的道路并不完全是传统的那种。 13 岁的时候,我就在一台commodore 64上开始编程。高中毕业后,我主修了计算机科学,但三年后就辍学了。我从来都没有实习过。不过我还是继续学业并最终获得了博士学位,并且能够撰写跟机器学习相关的论文。写自动化特征工程方面的东西,对我作为数据科学家的职业生涯以及我在 Kaggle 上面的排名来说,都是很有好处的。
我一直走的是技术路线;哪怕当上了大公司的副总裁之后,我还在坚持写代码。我30 多岁就结婚了,但一直没有孩子。我在职业生涯的早期一直是在初创公司工作,但自己从未踏上过自己创业的道路。
打基础:早年岁月
我是在1984 年开始编程的,那年我 13 岁,用的是一台 Commodore 64。尽早开始的重要在于可以让你或者你的孩子接触技术,了解自己的激情所在。在这个年纪的时候,去尝试各种各样的东西非常重要。通过这些,你可以了解自己对什么充满热情,以及自己擅长做什么。爱好跟技能未必总能画上等号。对我来说,我很快就学会了计算机编程,而且确实很喜欢。我很幸运,自己很早就找到了自己的爱好。
我在 1980 年代后期所走的道路对 2020 年代已经没有参考意义,所以我不会拿 8位计算世界的故事来烦你。在 2020 年代,你当然可以在上大学之前就学习编码。也许你可以考虑做一些令人印象深刻但仍可以实现的东西出来。反正就是要做项目。不管是简单的视频游戏,还是用来跟踪你最喜欢的 YouTube 播主,或者做个Kaggle notebook都行。找点乐子。我高中那时候做的第一个项目是个不需要 RAM 扩展的 Commodore 64 BBS(本质上是一个消息论坛)。当时本地有好几个BBS都是用我的软件搭建的。
GitHub——如果你还没上大学的时候,光是在 GitHub 上拥有了帐户这一点就足够令人印象深刻。如果你不打算赚钱,GitHub 是发布项目的好去处。你应该整理自己的代码,然后放到 GitHub 上面,而不是让它在笔记本电脑上的某个角落烂掉。
App——我就见过一些高中生因为在 IOS/Android 应用商店上发布了自己的app而拿到了奖学金等其他荣誉。即使你不寻求商业上的成功,也可以把代码发布到 GitHub上。
Pratham Prasoon是我很欣赏的一个人,他年纪轻轻就取得了巨大成就。17 岁的 Pratham 在 GitHub 上面很活跃,而且在 Twitter 上也已经有了超过 10 万的粉丝!等到他20岁的时候又能取得什么成就呢?我都没法想象。Pratham 主要的关注领域是机器学习。
但是,不要被社交媒体上那些真正的典范吓住。不要陷入冒名顶替综合症。不管是哪个领域总会有更好的人。相反,要把那些杰出人物看作榜样,去效仿那些对你有意义的属性。相信我!我就是这么做的。
接受教育,获取经验:20多岁
十几二十岁出头的时候,正是接受培训获取经验的时间。理解技术有很多途径。
传统的办法是进入大学体系。虽然我在大学任教并拥有博士学位,但我是第一个承认大学并非走上技术职业生涯的唯一途径的。我一开始走的就是这条路;但是,我没有奖学金的支持。为了维持生计,在自己还是一名全日制学生期间,我就去找了技术咨询方面的工作。尽管那时候很流行,但我并不想申请学生贷款。到了第三年时,我对赚钱的兴趣已经超过了上学。我的 GPA 因此受到影响,然后辍学了。虽然我不提倡这种做法,但要记住的是,任何时候你都可以改变轨迹。
如果你要进入大学系统,我建议去拿 STEM 学位。除非你今后打算进入学术界,否则随着经验的积累,学历会变得越来越不重要。说你上过哈佛、麻省理工学院或斯坦福大学听起来总是很不错。不过,除了对你第一份工作被比较有意义之外,大家对你的评判更多要看你毕业以后。在我那一开始不太出色的本科经历当中,我从未实习过。但是,如果你走大学这条路线,我强烈建议要去实习。一旦进入就业市场,缺乏经验就会是你最大的损失。实习可以让你获得一些经验,并帮助你了解你进入这个领域签的是什么样的卖身符。
如果你不走大学路线,那么就要对自己的教育负责。是有新手训练营,但要小心。训练营也是鱼龙混杂,有些甚至任何评估都没有。当然,换句话来说,也没有考试。
不过另一方面呢,我可以带着我的狗一起上课并拿到一样的证书。基本上我就是走这条路。那时还没有新手训练营,我都是自己去找我需要的东西去学的。我读了很多书。但现在,各种自学指南太多了。
在职业生涯的这个阶段,要尽可能去获取经验。你去找第一份工作的时候,就相当于马上掉进“陷阱”了。让你陷入困境的是大多数入门级的工作都需要两年经验。任何可以用来证明自己能弥补这一差距的东西都很有用。带薪实习过就不错。如果必须的话,没钱也要去实习一下。我早期的一些经验就是来自资金有限的小型初创企业。因为我只想拿到经验。
此外,还要利用这段时间打造自己的社交媒体形象。GitHub、LinkedIn、Medium、YouTube,甚至在某种程度上 Twitter 都有好处。这方面Khuyen Tran就是个典型例子。Khuyen 主要研究数据科学。我已经关注她几年了,她在完成学业的过程中,通过发布对数据科学家和经验丰富的 Python 程序员都比较适用的 Python 编程内容,从而打造了一个出色的社交媒体。甚至在她找到第一份工作或实习之前,她就已经在打造自己的专家品牌。
责任与专注:30 多岁
拿到第一份工作很好,第一次获得晋升或拿到第二份工作是好上加好,因为薪水更高,责任更大了。理想情况下,20几岁的时候就有机会第一次获得晋升,或者拿得到超越入门级的工作。但是,到了 30 多岁则要考虑承担额外责任,并把注意力放在让你与众不同的事情的事情上。你想做什么?你擅长做什么?对我来说,这永远都是取舍的权衡。转型是可以接受的。我一开始做的是信息技术 (IT) 开始,然后才转向了数据科学。
我发现自己的升职总是跟这些方面直接关联:我所承担的任务以及替主管分忧的数量。随着职业生涯的发展,对你的直接监督应该要减少。理解并帮助经理确定愿景和政策,同时最终还要帮助贯彻执行。这可以建立起上司对你的信任,也会给你带来更多的责任。
如果你还是只想搞技术,要确保公司为你这样的个人贡献者提供途径。走技术路线可以拿到的最高岗级是多少?高度技术性的个人贡献者总会有个上限——显然,个人贡献者是没法当CEO 的。但是,如果你选择的道路是高度专业化的个人贡献者,而公司对此类人才设定的上限又很低的话,那你在这家公司的职业生涯是没法走得太远的。
拥抱变化,与时俱进: 40 多岁
我学过 6510 汇编语言,我用静态 HTML 在 CGI-BIN 目录实现过网站,我在 80x25 的字符终端上创建过高级用户界面,我可以用 VT100 创建远程应用,而且我擅长把640K 内存的每一个字节都压榨干。这些都是我花了好几个月才完善的技能,正是因为具备了这些技能才让我从公司那里拿到了合理的报酬。但这些技能在2021年不值一文。
如果你是一名技术工作者,那么世界会在你眼皮底下发生改变。这种变化不会只发生一次,而是会很多次。如果你适应不了,那这一行你就没法做得很久。这个趋势大概就是为什么你会看到那么多说技术职业生涯35 岁左右就走到头的原因。我接触过很多技术,实在是太多了。从你开始质疑为什么自己又得学习新东西,因为自己所钟爱的技术几乎一样也干同样的事情时,你的技术职业生涯也许就开始走向穷途末路了——对于个人贡献者来说尤其是这样。要知道哪些技能不会过时,哪些只是一时流行,以及怎么才能轻松地转变。没人可以预测未来,所以没法保证你的决定永远正确。
长远打算:50多岁(及以后)
到了这个阶段如果你还想继续做技术,不想被淘汰,自然是最好不过。对于数据科学家来说,要做这一点尤其具有挑战性,因为新技术总是层出不穷。我现在几乎每天还在写代码;不过,这不大可能是不是所有人都能走的路。如果你已经完全转型做管理,那也要努力跟踪自己的团在实现的技术。
希望到 50 岁时,你正进入收入的黄金时期。就算你打算一直干下去,健康最终还是会阻碍你前进。希望到那时你已经有了一定的积蓄。这个时候,懂得一些个人理财的基础知识是必须的。知道怎么延迟纳税或者合理避税非常关键。我家算是隔壁的百万富翁那种类型。那本书对年轻时候的我影响很大。我家积累了不错的净资产,我们知道怎么做投资。我有房有车,虽不奢华,但用得挺舒适,而且跟银行没有一点关系。
确保在此过程中存下一些钱。你不可能一直工作/赚钱。
那句老话我很认同,“金钱买不到快乐”,但是,没钱很可能会买来悲伤。
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