点破互联网职场新人的几个思想误区

本文剖析互联网职场新人常有的五大误解,包括公平性、机会创造、付出回报、跳槽策略及工作乐趣,提醒新晋职人调整心态,找到适合自身的发展路径。

掐指算来,从研究生毕业后进入互联网企业已经8年了,已算是步入”互联网中年人”这一尴尬群体,如果有什么能给刚毕业或即将面临择业的同学一点有益的分享,那么本期想聊聊职场新人容易持有的几点“幻想”,以及这些想法在实际工作中如何又是不切实际的,早日看破一些现象,调整好自己的心态,找到最适合自己的发展路径,这无疑是重要的。

误区1: “互联网企业是很公平的”
相对来说,是的,互联网职级设置更为扁平化,企业文化也相对更强调简单、开放,但这不意味着就没有人际关系,没有小圈子,没有一些不成文的规则。有人就有社会,到哪里都一样。以下略谈几类现象,给新晋职人提个醒。

很多互联网企业组织架构变更非常频繁,往好的方面看是“拥抱变化”,往坏的方面想也面临着一次又一次的洗牌,尤其是中层的调整,对于一线员工的影响最大,部门BOSS一换,可能整个思路就变,他会重新培植自己的嫡系骨干,那么一线主管可能就面临调整,而普通的员工最怕的其实就是主管变来变去,换一个人,谁能保证他跟你的工作思路就一致呢,又怎么保证他欣赏你看好你呢,以前做出的成绩也未必会得到继续的承认(至少可能会打折扣,注意是有可能,不代表所有人都会遇到)。这个过程中就有较大的变量会影响到你的持续晋升,身边也有很多同事是因为这个原因感受到了“不公平”。

有人就有圈子,甚至越是上层,这种圈子就越明显。其实换你是一个BOSS,你会重用谁呢?肯定是跟你有过共同作战经验、赢得过你信任的那些人。慢慢地自然就会形成一些小圈子(或者大圈子里的小核心),机会也会向这些人倾斜。至于比较崇尚“能力论”的同学,你还真以为现实中人与人的差距有多大呢?说白了大部分人就是正态分布的中间群体,很多人的快速成长路径无非是赢得了某个机会->证明了自己->又获得更多机会->成长更快->赢得更多机会。所以,**有没有人愿意给你机会,这一点很重要**。这也是为什么很多职场人会说“跟对老板很重要”。作为职场新人,一定要花点时间去了解你的主管,不是说去钻营关系,而是了解他擅长什么,他欣赏什么,他反对什么;最可怕的是发现了在性格上大家有不太搭调的地方,这种情况下有2种应对方法:1)及早争取转岗或寻求新的发展机会;2)收敛自己,最小化可能产生矛盾的空间,等待机会,有时候时间会改变很多事情,不要忘了我们上文提到的“变化”,有时候你还没有主动求变,外界就已经变化了。

误区2: “主管会给我创造机会的”
不少性格比较单纯的同学会认为只要我们做好了自己的工作,主管就会欣赏到,会创造更多的成长机会。现实中确实也有,但很遗憾好像也不是普遍存在的。反而有可能会陷入一种“能力陷阱”,即你已经证明你可以做好事情A,那么这件事就好像粘在你身上了,成为了一种负担,不是所有的BOSS会推行轮岗政策(甚至一线岗位几乎不可能有轮岗政策),也不是所有的BOSS会从下属个人成长的角度出发去想问题,那么这时候就要靠自己去求变了。

“向上管理”也是职场人会经常提到的一个话题,性格内向的人往往不太擅长这一项,就容易吃亏。实话来说,这是一个中性的能力,**因为身为BOSS, 或多或少都存在信息超载,他真的没有精力去顾及到每一个项目的每一个结果,也没有精力去了解每个同学的能力项**,这就要求我们很主动地去定期进行一些有质量的汇报,不是吹NB,而是客观真实地展示自己就好,做到信息的向上流动,一定要打碎“酒香不怕巷子深”的思维惯性。建议至少每周要与BOSS有一次较高质量的面对面聊天,每个月有一次PPT汇报的形式(太多太多的码农鄙视PPT汇报,但其实把复杂地事情用几页纸来讲清楚,本身就是一种能力,越往上走,这个能力就越重要)。遇到愿意培养自己的主管是一种幸运,要珍惜和勇于去追随。身边有不少发展快于同龄人的同事,就是一路追随自己的老主管而不断向上突破的。


误区3:“我对公司的付出都会有回报的”
即使是互联网公司也会不断地尝试加强与员工的情感连通,也确实有很多人把公司当家,把同事当亲人,不是说这不好,而是说从professional的角度,以及从个人长期的发展来看,笔者更推崇一种“个人品牌”的角色观,即自己其实就是与公司在做一件生意,过程中大家实现互利共赢。这个过程中,一定要聚焦在哪些事情可以有助于提升个人品牌,要不断地投资自己,不要做一天和尚敲一天钟,靠出卖劳动力获取报酬是一种非常低效且不安全的发展心态。尤其是互联网行业本质上还是一碗青春饭,当前社会上普遍蔓延的互联网中年困局不是没有道理的。很多初入职场的同学会把单位当成一个有感情的生命体,这一种心态其实很容易受伤,尤其是遭遇挫折后,遇到感觉不公平待遇的时候。所以最好一开始就用职业化的身份角色来代入。

误区4: 跳槽是涨工资的快车道
在互联网圈子里,比工资更值钱的,是股票和期权。当然,这个玩意是一把金手铐,每年发一点,每批都是分四年或者更长时间才能完全获得,对流动性的牺牲很大,但是如果手里的股票很有前景,还是值得熬一熬的。见过很多老阿里,工资也一般,但是股票价值非常大,前提是要熬得住。所以,短期看,跳槽确实是可以实现工资显著提升的效果,但是长期来看,说不定收益还不如长期持有股票。现实中见过精明的人,先离职去谋高工资,后来又回来,又拿了一把社招股票,但是这种现象发生的部门,往往对老员工是一种伤害,失去员工忠诚度,所以虽然存在,也不算多见。务实来说,先判断自己的需求,如果有两三年内的现金流需求,可以多考虑跳槽机会,如果想谋求五到十年的总收益,可以考虑多熬一熬,不要因为什么芝麻绿豆的事,就天天闹脾气耍性子要离职。

误区5: 工作很有意思
互联网大厂早已经实现平台化,组件化,甚至是建模工作也只是托拉拽的产品就可以搭建,所以很多技术类的岗位对与底层能力的培养已经不再有很多实践机会。其他岗位也类似,门槛已经不是很高,做几个月之后可能应届生与社招几年的人做的效果也差不多,然后就会变得枯燥乏味,这时候就考察谁能不断挖掘工作意义,创造变化的价值。做一颗钉子,是很多人不愿意相信也不甘心的局面,但现实中就是这样,谁能从平凡中找到意义,谁就能坚持下去。

啰啰嗦嗦说了这么多,希望能给年青的读者一些有益的借鉴意义。

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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