资深的含义

中国很多IT企业根本就不知道资深的含义!国内一个很著名企业老板曾经说过:在IT行业超过35岁的技术人员将被淘汰,所以不要35岁后的技术人员。导致整个业界尤其是在软件开发行业都在排斥年龄超过35岁的人员,也导致很多工程师为自己35岁以后的前途发愁而转行。因为很多人都认为IT行业是年轻人的行业,而软件开发就是吃青春饭,过了35岁就没用了。
很多企业也在自己的企业宣传中吹嘘:我们企业XX学历以上的占百分比的多少,平均年龄在25岁等。认为自己企业员工年轻了那才叫高科技企业,那才叫有创造性。其实我认为这一种很幼稚的想法。听了这些人的观念,我才明白为什么我们的IT企业很少有能成为IBM、MICROSOFT等国际大企业的原因了。
因为很多中国IT企业根本不理解资深的含义!
我曾经接受过INTEL公司的培训,他们来的工程师都40多岁了,一个行业搞了20多年,那是什么样的一个理解程度呢?有些人头发都白了,你根本问不倒他们。我曾经问他,你最喜欢的是什么呢,他回答说是技术,我问他长期做技术难道你不厌烦吗?他笑着说NO。我才理解什么叫资深的含义,我也才理解为什么他们能把技术做得那样好。
我们中国的公司为什么很难在短期内超越他们呢?因为他们的公司是依靠大量的这样资深的工程师的支撑才持续发展到今天。
我也曾经在日本公司工作过,才理解什么叫工作狂。很多日本人30多岁就白发斑斑了。如果你见了那些穿着整洁的西服,扎着鲜艳的领带,胡子刮得很干净,走路笔直,看起来年龄不大,但是头发却花白的人,多数是日本人。日本企业一般不轻易辞退员工,员工流动率也很低。一个人在一个行业或者专业一干就是几十年,甚至一辈子服务一个企业。在日本公司,就是写一个WORD文档甚至要写7、8遍。要求一个标点也不能错,格式要完全达到要求。你甚至都认为后面的修改都是在浪费时间,因为我们中国人认为能表达清楚,差不多就可以了,但是在日本人那里根本就不能过关。经过多次这样的训练,你就会理解什么叫日本的精工操作。我们的工业和日本差距大的原因,尤其在精工行业,我认为很重要的原因就是他们每件事上都做得很精细,一个行业内研究很深。而我们却很浮躁,长期已往就形成了差距。正是胡适先生所说的中国人差不多先生太多了,这就是差距。
从IT行业人才使用看,我们国家普遍存在年轻化和短期化。做技术开发的多数是年轻人,并且很多人今天学这个,明天学哪个,哪个上手快就学哪个,哪个行业工资高就学哪个。并且频繁跳槽,到了另外的企业后就可能做新的工作了,学新的技术了。这种不断的切换其实是一种资源浪费,就很难把一个技术钻研地很透彻,对于整个IT行业来说也是一种损失。许多企业也觉得现在的员工对企业的忠诚度不高,跳槽频繁。一方面因为个人的价值导向的问题,但是我认为最大的原因是企业追求短期效益、短视造成的。哪个人不希望稳定发展呢,但是很多企业就是用员工的青春,年龄稍微大了(仅仅超过35岁就认为大了)就认为不能干活了,员工就面临随时被辞退。开发哪个项目就招聘那方面的人,产品做完了就解聘很多人。好听些是战略裁员,不好听了就是卸磨杀驴。企业不养老,而社会养老前景不清晰,这样大家能不跳吗?所以整个社会都是处于浮躁阶段。浮躁的原因就是长久落后惯了,突然进入了快速发展期,看到了很多美国的财富神话,所以都普遍犯红眼病,浮躁病。这种行业的浮躁和短视能造就成大批的资深的专业人士吗?
从利益分配上看,我们国家很多IT企业也存在很大问题。有几个做技术的工程师最后能成为富翁呢?李彦宏那样很少,并且因为他做了老板才得到了价值体现。我们很多老板就很难和自己的员工尤其工程师共享企业发展的成果。在发展阶段,急需要人才的时候就很尊重你,等年龄大的时候就嫌弃,没有分配给长期利益。所以很多工程师年轻的时候就是牛马,就是工具,吃的就是青春饭。而在美国的很多企业,优秀的工程师们可以无后顾之忧,可以不为自己将来发愁,因为他们很多人都持有公司的股票,就是将来不工作了也是百万富翁。只要技术很强,一个工程师可以在他的专业领域一直钻研下去,不必为了养老而朝三暮四。这样不出成果都很难。
从价值取向看,我们官本位思想导致很多人都追求做管理,不去做技术。在很多美国企业,他们是分职能和技术两条线。一个高级技术人员职位可能不高,可以不是经理,但是可能收入比经理还要高,因为他是某个行业行业的专家。经理主要是协调资源,落实制度和计划的执行。而高级技术人员则负责技术实现,规避技术风险,并创新,开发出具有竞争力的产品。而在中国呢,如果你是一个技术人员,即使你很优秀,有几个人能在收入方面超过自己的上司经理呢,一个新来的年轻的MBA或者能讲几口英语的海归就能当上你的上司,收入就可比你高,支配资源的权利就可比你大。
如果在中国,30多岁了手下还不能领导一帮人,还在做技术,别人就觉得你很窝囊,就瞧不起你。如果你是经理了,则别人马上很尊重你,这样导致很分心,所以你不得不向上爬,做经理,高级经理,技术总监,CTO,才能收入高,地位高。但是等高升了,就不能做技术研究了。所以很多人做技术时间长了就去做管理了,有的去做销售了,总之转行的人很多。留下的如果没有一个头衔别人就认为是没出息。所以中国就缺少资深的技术人员。
在美国考高学历是为了做研究,在中国则是为了当官,为了能在职场上获得更高的职位。其实很多人也喜欢钻研技术,但是整个环境如此,价值观和个人喜好发生矛盾,最后价值观被扭曲,只能放弃自己喜欢的专业追求,去做管理了。管理的成就感就是地位高,技术的成就感就是对做出了对社会有用的产品。所以在中国能有几个官员被历史记住呢,但是袁隆平却将永远被后人和历史记住。
并且在我们企业,有些时候在上级看来,如果认为一个工程师技术很牛,就要提升你,但是被提升了,就离开了具体的技术岗位,管人了,不钻研技术了。所以这也是很大的人才浪费。并且很多人就不善于和人沟通交往,不擅长做管理。被提上去了却发现管理一团糟,就只得又下放,多数情况下这个优秀的技术人员最终选择了离开公司。所以我们很多公司为了表示对一个人的肯定,只能提升到管理岗位,而脱离了具体技术。所以都是受几千年来官本位思想影响很严重。这样导致我们的职业专业队伍被大大削弱。
从一个人的成长来说,想在两三年内出成绩,基本不可能的,是违背自然规律的。毕业后基本头2年是在混混沌沌中度过,头3年时间是学习阶段,5年时间是基本成熟阶段,8年时间后才是出成绩阶段。除非天才,多数的人都是按照这个阶段发展。假设按照大学毕业23岁计算,8年后就是31岁了。还没创造几年就35岁了。35岁就没人要了。这样能出资深的人员吗?当然超过35岁也有人要,但是你必须要么是名人,或者高级职称的,或者高学历的。但是现在有几人考职称呢?有几个默默做技术的工程师能成为名人呢?在传统行业35岁正是壮年和创造时期,正是担当技术骨干的时期,我就是奇怪了为什么在IT行业35岁就不能接受了?是那个著名企业家的误导,还是世人的偏见呢?
为什么有这样的观点呢,那是因为在前几年,IT刚兴盛,并且我们中国IT发展起步晚,年代短,所以基本上都是年轻人在技术开发,大学培养出了一批批的大学生加入了IT行业。好象很多年龄大一些的人跟不上时代了,所以那位企业家发出了那样的感慨。但是随着时代的发展,这种现象将发生改变。
从行业发展趋势来看,IT行业现在看来是高科技行业,不断有年轻人涌入,是一个不断创造财富神话的行业。但是IT行业其实也是一个大的服务行业,当IT硬件技术成熟起来后,将成为一个制造业。所以将来IT行业也将成为一个传统行业。一个新兴行业最后都必然成为传统行业,这是历史规律。现在很多人已经感觉到IT行业没有前几年那样好做了,钱难挣了。这其实是一种回归传统的自然现象。随着这种回归,则IT行业要长久发展,则也将出现传统行业的那种需求,需要资深的工程师们的支撑。
而我们要真正赶上发达国家,例如美国,日本,则需要改变观念。可喜的是,这种观点已经发生了改变。在华为那样的一些大公司,就很重视很有经验的工程师,里面拥有大量的超过30岁的比较资深的工程师。但是和美国那样的IT大国比较起来,我们的资深工程师就是他们的学生了。
我原来认为象自己这样做技术近乎十年的人,也算资深了。但是当为了解决难题,到一些美国的技术论坛上去,才发现那里才存在真正的牛人。很多都是美国人,他们很多人现在几乎40岁,还是在做技术,我到那里去就是请教问题的,是学生。在他们的个人介绍中,很多人在很小的时候,70,80年代就开始接触电脑了。我接触电脑比他们整整晚了20年,能相提并论吗?这就是差距。就如同游泳,一个人在一个行业沉浸了十年,甚至几十年,那种持续的用力,深厚的功底导致的解决问题的能力和熟练程度、创造性能和一个仅仅毕业才三年的人相比吗?
当然了IT技术发展日新月异,新技术不断推陈出新,令人眼花缭乱。今天JAVA,明天。点NET,J2EE,JSP;确实需要强的学习能力,年龄大了自然学习能力下降。年轻人当然脑子活,富有创意。但是聪明不能代替经验,并且多数情况下人的智商相差不大。所以不能仅仅依据此就认为否定了经验和思维能力。
当然了互联网行业有些例外,所以也就是有些人所说的,互联网行业是我们国家最有可能赶超美国的行业。以在美国纳市上市的中国企业的分布比例来看,也证明了这个观点。但是在软件开发和硬件设计行业,我们还有很多路要走。这些行业经验还是很重要的,还是需要资深工程师们的支撑的。而软件开发和硬件设计行业正是IT行业真正的核心和基础所在,是我们的软肋。所以将来必然需要大量的资深工程师。
所以大家千万别被别人误导了,要看清历史的发展规律。注重持久和执着地发展。
在高级Python开发人员的面试中,通常会涉及更复杂的编程问题、系统设计、性能优化以及对Python内部机制的理解。以下是几个常见的高级Python面试题及其解析: 1. **解释GIL(全局解释器锁)及其影响** GIL是CPython解释器中的一个互斥锁,它确保同一时刻只有一个线程执行Python字节码。这意味着即使在多核CPU上,Python的多线程程序也无法充分利用多核优势。为了解决这个问题,可以使用多进程或者采用其他语言实现如Jython或IronPython[^2]。 2. **描述Python中的内存管理机制** Python使用自动垃圾收集来管理内存,主要通过引用计数和循环检测两种方式。当对象不再被引用时,其占用的内存会被释放。此外,Python还提供了`gc`模块来进行手动控制垃圾回收的过程。 3. **如何处理大型数据集以避免内存溢出?** 对于处理大数据集的情况,可以考虑使用生成器(generators)和迭代器(iterators),它们允许逐项处理数据而不是一次性加载全部数据到内存中。另外,还可以利用外部库如Pandas进行分块处理,或是将数据存储在数据库中并按需查询。 4. **什么是装饰器?请提供一个自定义装饰器的例子** 装饰器本质上是一个函数,用来修改其他函数或类的行为而无需修改它们的源代码。下面是一个简单的装饰器示例: ```python def my_decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs): print("Before function call") result = func(*args, **kwargs) print("After function call") return result return wrapper @my_decorator def say_hello(): print("Hello") say_hello() ``` 5. **谈谈你对Python异步IO模型的理解** 异步IO是一种处理大量并发连接的方法,特别适用于网络服务。Python 3.4引入了asyncio库支持异步IO操作。通过`async/await`关键字,开发者能够编写非阻塞式的代码,从而提高应用程序的吞吐量。 6. **如何优化Python脚本的性能?** 性能优化可以从多个方面入手:选择合适的数据结构;减少不必要的计;使用内置函数和标准库;对于计密集型任务可使用C扩展或Cython转换部分关键代码;还可以借助NumPy等科学计库加速数值运。 7. **讨论Python中深拷贝与浅拷贝的区别,并给出实例说明** 浅拷贝创建了一个新对象但其中包含的是原对象元素的引用,因此如果原对象包含可变类型,则改变会影响副本。深拷贝则递归地复制了所有层级的对象,所以不会受到这种影响。可以通过`copy`模块中的`copy()`和`deepcopy()`方法实现这两种拷贝方式。 8. **解释上下文管理器的作用及其实现原理** 上下文管理器用于管理资源,比如文件流的开启关闭。它们保证了资源的有效释放,即使发生异常也能正确清理。上下文管理器可以通过定义`__enter__`和`__exit__`方法的对象或者使用`contextlib.contextmanager`装饰器来创建。 9. **讨论Python中的元类(Metaclass)是什么以及何时应该使用它** 元类是用来创建类的“类”。默认情况下,所有的类都是由`type()`创建的。通过自定义元类,可以在类定义时动态添加属性或方法。一般而言,除非确实需要修改类创建过程,否则不建议随意使用元类,因为这可能会增加代码复杂性。 10. **阐述鸭子类型的含义及其在Python中的体现** 鸭子类型是一种动态类型的概念,在Python中表现为关注对象的能力而非具体类型。例如,只要某个对象具有`read()`方法,就可以像文件一样对待它,而不必关心它是否属于特定的文件类。 这些题目不仅测试候选人的基础知识掌握程度,也考察他们解决实际问题的能力。准备这些问题有助于提升面试成功率。
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