IT人员逃不过的35-40梗-对于新时代那些做互联网零售电商人员的转型的深层思考

Posted 2022-11-29 TGITCIC

近来注意到不少“毕业”趋势。作为IT老兵来说，“毕业”后显然前景不是太好。因此一直来也引发了我本身的一个巨大的反思。

我们知道真正的“强者”是去适应环境而不该去抱怨环境。如果你觉得不好那么请去改变它。抱着这个态度，笔者在9个月前已经开始注意行业的动态和趋势了。

用客观的眼光去看待这么一件事

是真的35、40就成为梗了吗？

从外面招聘的趋势、就业的形势来看的确如此，只是很多不放在明面上讲。

但笔者发觉，年龄倒不是一个主要原因，主要原因还在于：你的付出一定且必须>你的收入。这个恒等式我们需要反问自己是否成立，笔者在2015，16年就写过原因。

首先，我们说如果我们的收入我们假设年薪50万、60万、70万。那么我们给我们所在的企事业单位创造了多少价值？客观反问自己！还是自己只不过到头来是一个成本？

当外部行业结构发生重构和巨变时，我们手里一直在做的是否还能创造出原先的两倍、三倍的价值呢？

我们拿电商、零售行业曾经在2016，17年辉煌一时的数字化中台、Hadoop为基础的数据中台来说。它们在当下形势下我说的：是否构成对你就业的工作单位有着超越你工资的贡献呢？

我曾面试过无数的面试者，碰至过不少优秀的程序员，有一些甚至后来走上了自己成就业界大拿的道路的、也有人后面成为企业内的：科学家抬头的。

按照他们的话就是：对于零售、电商业务的实现，是一个程序员最最基本、最最简单的事。

而事实的确是这样，业务逻辑在绝大多数场景下，它们甚至用不到复杂的算法。很多时候完全是靠经验以及一个态度的问题就能解决+一定的责任心以及行业经验就能实现的。

如果说你能处理高并发大流量，我们假设说你的设计可以顶一秒钟一万的QPS、5,000以上的TPS，那么这的确是一个技术上的亮点和经验上的巨大宝贵的积累。

但是我们回过头来想一个这样的梗：有多少平台真正的达到了这么一个量呢？达到这个量的平台又需要多少这样的人呢？

一般大中型商超、连锁、或者是一些金融支付公司。这样的人有3-5个，已经算很利害了。很多时候还只有1个、2个人拥有这样的能力就足够了。

那么大部分的大约90%以上的程序员其实还是在做的“业务逻辑”，而且是“服务性行当的业务逻辑”。

在服务性行当好的时候、虚拟经济暴增的时候这的确是一条看似辉煌的康庄大道。可是我们客观的把它提出来放在全行业来看待这个问题。这些技能点值得骄傲吗？

放在全行业来看这个问题

我们通过一些例子的对比来说就会比较清楚了。

你到底是拿来用还是真的自己的创造？

你的业务代码、系统开发了再好就算我们说的真正的具有万级并发调优经验的架构师来说。你用的是JDK、用的是PYTHON、用的是LINUX、用的是mysql啦、TIDB啦。这些东西只是模块、是已经进行过“再加工的零件”，别人都已经开发好了你现在做的事其实就是“集成”。并无创新可言。

我们把这个例子说了更实际一些：你有电脑、你有tomcat、你有notepad、你有jdk、你有Spring Boot框架，那么你可以写SpringBoot的应用。可是我现在给你一堆电线、一堆磁铁、一堆三氯化板等等等零件，你能把它：

• 第一步：变成一台电脑
• 第二步：开发一个自己的tomcat
• 第三步：做一个JDK
• 第四步：做一个Spring Boot
• 第五步：在此之上写出类似于一个Restful Controller

能吗？扪心自问，我们不能。99%的人不能。

那么我们把使用成熟模块去做事的人归为应用，把可以做电脑的人、写出tomcat的人、用一行行java写出spring boot框架的人称为：创新。

创新，才能带来巨大的附加价值！

应用，总是要受制于人！

当受制于别人的这条路发生了变化后，IT程序员的道路又在何方？

我们来看看近来提出的支柱产业，再来回想、反思IT程序员路在何方这个问题。

路在何方？

尤其是老程序员，特别是那些30岁了眼看着要到35、40的老程序员。继续还在那学python、学什么其它的框架吗？

难不成要我们都去学世故、要学做人、学忍耐？

程序员是标准的IT技术人员，自带一些“傲骨”，他们希望做的事是可以用自己的硬实力来吃饭，主要依靠自己的硬实力，是属于典型的知识份子的思维。

如果你是我上面说的“世故”觉得年龄到了是得这样了，那么后面部分到此为止，你可以不用多看了。

如果你真的还有一些傲骨，那么我们不妨从自身出发，改变自己以适应这个环境那么请你看下去。

支柱行业：

• 金融
• 云
• 移动通信物联网
• 大数据AI
• 半导体芯片
• 生物医学
• 新能源

这些领域我们可以看到，是一个科技强国所需要的，放眼最近几十年里的确也都是头部领域，它们是经久不衰的，换句话说：在这些领域做IT-我们下文开始不要用IT了，我们回归到95年兴起的：计算机科学即CS（computer science）在这些领域做computer science，是不是就不会轻易再碰到35，40的梗了呢？

的确，我不妨告诉大家。

我作为一个以前班主任是“中国程序员”教材主编的学生告诉你们这么一个真事，2000年进大学时我们的班主任说过一句这样的话：你们未来是肩负着国家计算机科学使命的下一代。希望你们从现在开始就把自己当成科学家、为人类社会作贡献的态度来对待你们后面的学习道路。

那么反过来，我们说我们已经到了一把年纪了，我们看看上面几个高科技领域一个个来说：

• 金融，这已经做电商零售互联网的人，这个行当除了支付可能差不多，其它的如：基金、理财、小贷这些据有极强行业属性的知识是完全不一样的啊？重新读一个本科专业吗？不现实！
• 云，它的底层是网络、是冯诺以曼五大部件、是分布式计算。你看到过有可以做万级并发的应用架构师自己写一朵云或者说哪怕是作一个PAAS组件出来吗？不可能的。
• 移动通信物联网，这个属于IOT领域，这个看看有点像，先放一放，不要急于打叉。
• 半导体芯片，这个领域对我们这些人来说属于高不可攀的，因为它的背后就是制作开发芯片，这块必须新读一个本科并一直读到博，是另选一个专业道路的问题了，你不可能再有4+3+3年的时间了，因为马上你要“饿”了；
• 生物医学，好家伙，这块我们肯定不行。不过我告诉大家生物医学有一块专业真的你可以去尝试，它叫DICOM协议。如果有熟悉的人就知道，我们的MR、CT机制作出来的扫描影像，它把“人转好”后把片子传输到一些爱柯发、西门子、飞利浦等长长的高高的那种显示器上显示出来你的人体组织甚至可以在数字化出来的人体组织上做模拟手术、病变组织高亮渲染等显示用的就是DICOM协议，因此生物医学领域有一个旁支叫：远程医疗影像。这块还到真的可以去尝试。但是大都生物医疗领域目前这一块指的还是生物学，因此对于大都数人来说要转行那是天方夜谭。
• 新能源，这块涉及材料、物理、高分子。。。差太远了也不太可能；
• 大数据AI，注意加了一个AI，这边已经不是指大数据了，而是指实时计算和人工智能这一块呢，大数据在上述这些领域已经变成了我们说的：拿了模块会用的水平，即：1+1=2这么简单了已经不是硬核科技能力了。不过这块看上去也有点像，先不要急于打叉把它叉掉，我们也放在一旁；

好，我们整理一下手头可以的领域科技：一个是IOT、一个是大数据AI。

那么我们来看看自己本身拥有的，我指绝大多数甚至包括大厂架构师。

我们拥有的是坚实的JAVA基础、坚实的大数据经验、坚实的android或者是ios开发能力。商城、大中台真的有一些人还是开发过3个，4个的。我们先把我们之前的“功”放一下，人只有否定自己过去的功才能重新树立新的眼界！

然后我们如何转化这些我们手上已经有的这些能力并最终走通向IOT和大数据AI的道路呢？

知己知彼方能百战不殆

通过进一步的梳理、整理和反思。我把现在大都35、40大厂IT人员的梗归根到底总结为如下两句话：

只注重后台服务类开发而不注重设备类开发；

只注重“软”科技未注重“硬核”科技；

什么是硬核科技，就是：我给你一堆电线、螺丝、底板，你自己可以搭一个电脑或者是机器人出来吗？

所以我们看，35，40大厂的架构师，他们的ERP啦、中台啦、并发啦技术再好，甚至惊为天人，so what ？你能做出什么实质性的创造呢？

我们现在需要的是高科技人材，那么你的高科技亮点在哪呢？

没有。。。那么就会随大流。

那么你不要随大流？还有二两傲骨，你准备怎么办？

我们来这么看待这个问题：你已经有了坚实的后台开发能力或者前端开发能力，这些本身就是财富它们一点不浪费的。为什么你不可以好好学一下Android和在Android上继续深入下去呢？

在学Android时可以试试自己开发一个商城连着自己开发的中台（或者是全渠道订单系统）跑跑看呢？扫码、直播室、蓝牙、摇一摇加后台一整套自己一个人开发看看呢？为什么不可以呢？

然后就是考虑Android上的摄像头、蓝牙、WIFI这些设备类的进一步调用。

当你这一步打通了前后台了。我们把Android放一放。来看大数据。

Hadoop这些离线、数仓什么的也只是“软科技”因为你拿的是别人已经成熟的技术栈来应用而不是去创造。因此我们看一眼新的大数据生态：实时计算这个领域。

也是Java，那么正好，拿过来好好花点功夫和时间学一下。

然后呢此时你有了之前高并发大流量的经验、Android已经开发上有小成了、还掌握了实时计算。

我们回过头来再来看：IOT领域和大数据AI。

那么我们说我们35，40了有些人甚至把高数都丢了？怎么玩？

没有关系！

我们去淘宝搜一些这样的东西：树莓派。。。追光雷达、小小机器人。。。会议室预约。。。Android驱动液压机械臂这样的东西，每一个不过200，300块小设备。

它们很多用的就是里面嵌有了一个Android OS了，或者是“树莓派”。而你要做的就是去写Android控制它，而且现在来看Android这块生态已经占有率达到了一大半以上。

那么把这些东西都玩了（我告诉大家，这些东西现在外面中、小学如果从小指引了好已经都会玩了）一遍，不过就前前后后加一起半年多。

然后此时你会发觉在这个领域你会接触到类似：我扔一个乒乓球，然后我要机械臂上那三个爪子可以在瞬间把它抓住。

要达到这个方向可能最最多只需要2个月，到达的道路有数条，我和大家说一个事大家就知道这事并不难。

我亲眼看到过好多高中生，用android+IOT+实时计算+调用已经烂大街成熟的机器训练模型给实现了。它抓的还挺准。

好，此时差不多过了有一年了吧？那么此时，在你的脑子里会形成两条前进道路的分支，而且还都是和JAVA有关。因为你已经把这些需要到达的路经点即一堆的加减乘除、四则运算什么的都给掌握了，于是你可以：

1. 想继续走前端道路，那么去走IOT设备类开发。经过上面这些描述，我告诉大家你会接触到另一种语言，它叫Ardunino，它被大量使用在IOT领域的传感器内。用来控制一些传感器等，如：农业作物监控、如电热厂的一些温度参数。然后把它实时的收集进来，好，到了后面分析处理又回到了你的老本行：大数据实时领域了。看。。。这就形成了一个闭环；
2. 想继续走后端道路，那么走大数据AI道路，而又因为你对设备类编程掌握了很好，因此你做出来的东西不只是给别人用post man演示而是：亲爱的HR，现在你看到的这个APP正连着我家里的3台DELL刀片机（成本不过4万内RMB）上的实时数仓上，它正在做训练。。。嗯。。。现在训练了1万个样本，因此它可以认出20个瓶子内哪些是酒哪些是饮料。。。到此后台生态倒过来和前台生态又形成了一个闭环；

看，两条路就盘活了。

各位哦，我说点个人体验，我还真的和上百人有类似“经验”和“之前困惑的人们”交谈过。一旦你转到了“硬科技”领域，那个领域真心没有35，40的梗。而是越老越吃香了。

此时差不多1年多了，有极大的机率你转到了硬科技领域了。你自然而然会回过头来把高数、线代、概率又捡起来。并且会学着看一些行业内发表的论文。此时你已经具备了“硬核科技”领域的“休质”了。

此时，我要恭喜你，你通过前期有限的、可行的、成本并不高的自我升级技能，你已经开始摆脱35、40的梗了（笔者认为在2-3万块钱内的学习成本不叫高，自己精力的付出从不算成成本只是一个毅力的问题）。

总结

时代的车轮是滚滚向前的。科技一定是第一生产力。

因此我们在年轻时我们学了差不多有。。。如果我把它们列出来也不下20多种技术和为什么就不能在你30、40时再刷新一遍自己的技术栈呢？

这个世界永远不存在太晚、可以阻止你自我上升的只有你自己。因此请永远不要说太晚、我们也没有时间去躺平、去BLA BLA和去抱怨什么。你所要做的只有一件事：找到适合自己的那条路，去“升级”。

寒冬降临时我们不能对着北风大声抱怨，我们要做的就是需要增厚我们自身的棉袄！

之前的辉煌一点不浪费，正因为我们之前打实了CS的基础因此我们才可以往上做一次自我升级。基础不打好，我们可能连升级的机会都没有。

让我们行动起来吧，对着自己大声说：I am the best and I am the best！