03届博-王真星-上海第二工业大学副教授
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老师可以分享一下你的个人经历吗？
2003年，我从复旦大学计算机软件与理论专业毕业。那时候进入高校工作相对容易，并且当时我收到了厦门大学和华东师范大学的两个offer。在经过深思熟虑后，我最终选择了华东师范大学。 然而，我在华东师范大学担任教师一年后，便辞去工作，去做了两年博士后。当我博士后出站后，环境已经发生了很大变化，一些名牌大学已经不再容易进入。由于那时我自己的孩子刚出生，综合考虑后，我选择了来上海第二工业大学教书。 在我应聘的那个时期，上海第二工业大学还是一个不错的选择，学校有了一批老前辈和专家作为支撑，由于博士后的数量相对较少，因此我比较容易地进入了这所学校。但是，近两年来，虽然博士的数量不断增加，但学校的排名却不断下滑，这让我越来越感觉到学历的价值在贬值。
老师您在读博士后之前在华师大教书，为什么读完博士后不接着去华师大工作了呢？
我在华东师范大学教书期间，我所在的学院是教育科学学院，从事信息技术方面的研究。然而，由于我的专业背景偏向理工科，与我所从事的研究并不完全对口，这也让我对这份工作感到不太满意。实际上，华师大并不十分支持我出做读博士后，他们更希望我一边教书一边在指定的合作机构做博士后。但我联系的是清华大学并且已经办好手续，因此最终选择自动离职，以追求自己的理想。 我其实并不后悔自己做的这个决定。博士后期间，我在了深圳清华大学研究院，专注于各类智能化仪表的开发领域，这是一个软硬件相结合的研究方向。在研究院，我所接触的都是与我专业领域紧密相关的内容，这让我充满了浓厚的兴趣。直到现在，我依然在这个领域深耕细作，我相信在国内高校中，我在这一领域的水平也是佼佼者。而且，我所指导的学生在步入社会后，在相同领域内所获得的薪资水平也是相当高的。
从老师经历中知道老师也有公司，想问老师现在创业容易吗？如果想创业是先有产品还是现有客户呢？
创业并非易事。我有过开公司的经历，既要洽谈业务，又要具备足够的说服力，让谈判对手信任你，愿意投资，你需要逐一应对这些挑战。并且技术领域充满未知，我必须判断自己的技术能否解决问题，能否合理规划开发边界，并提醒客户注意潜在风险。缺乏这些能力的话，很可能难以维系公司运行。 一般来说，创业应先找到客户，再根据客户需求开发产品。这对刚毕业的学生来说却是一项巨大的挑战。学校里学到的理论知识与实际工作存在很大差距。社会上的公司所面临的问题，远比学校里教授的理论复杂。 在创业过程中，我经常遇到不熟悉的事物，因此我不断研究、学习。如今，尽管我已经50多岁，但仍然保持学习的热情，亲自参与项目。如果有研究生愿意加入，我也非常欢迎他们为我提供助力。
老师您是什么时候想创业的呢？创业时如何选择广告的关键词呢？
实际上，我的创业经历可以追溯到很久以前，但真正意义上的创业是从2016年开始的。在那段时期，我也在积极为自己的公司做广告推广。 我们的策略主要是依据行业特点来挑选关键词，这样可以更精准地匹配潜在客户的心理和年龄层次。以我的行业为例，它侧重于设备的研发，因此选择我们的项目的大多是公司老板。由于我们的业务性质，移动端设备的使用频率较低，客户群体主要依赖电脑端进行操作。此外，我们的客户群体在性别上以男性为主，他们通常都是企业的老板。争取往这些方向来引流。
那如何做产品？如何筛选客户呢？
筛选客户过程是需要持续升级迭代，并且伴随着严格的筛选过程。这一现象与公司的规模和所处行业密切相关，同时也与我们产品的质量紧密相连。 我们的产品必须追求精细化，因为只有达到精细化水平，才能在国际市场上与国外竞争对手抗衡。尽管我经营的是一家小公司，但我所生产的产品质量在全国范围内都是一流的。
老师您是如何平衡公司创业和学校科研考核的呢？
我并不担心考核，实际上也没有什么问题。学校的考核方式多种多样，其中包括国家基金这一项，它与学术论文紧密相关，属于省部级的大型项目，通常与科研平台有关。此外，还有横向项目或者发明专利等考核指标。如果一个学期能够发表一篇SCI论文，就完全可以应对考评的要求。 一般高校三年一考核，包括课时、科研成果、论文、专利、专著等。如果考核不合格也是非升即走。 然而，对于刚刚进入高校的年轻博士老师来说，他们可能在起初能够发表一些文章，但随着时间的推移，可能会面临无法再发表任何文章的困境。
是什么阻碍年轻老师发不出来论文呢？
一开始，老师们还能在学术领域受到学校的影响，发表一些文章。但随着成家立业，生活中的琐事增多，年轻教师也渐渐放下了研究工作，文章的发表也变得稀少，职称提升也遇到了瓶颈。这确实是一件让人感到非常痛苦的事情。 例如，一些刚进入高校的青年教师，在起初缺乏知名度的情况下，如果无法成功申请到项目，考核不合格，就可能面临被劝退的困境。
对于刚进高校的青年教师发论文和申请项目哪个更重要？
最重要的是申请国家自然科学基金，这个很关键。 此外，申请各类项目也是非常重要的，其中纵向课题相较于横向课题显得更为重要。当然，横向课题的资助金额有时可能会较低。对于刚刚步入高校的青年教师来说，能够获得的项目数量毕竟有限。 当前的情况是，国家自然科学基金的审核变得更加严格，资助数量也有所减少，这使得许多申请者的处境相对较为艰难。
高校的时间是不是比较自由？相比公司企业来讲？
在高校中，职位主要分为两大类：行政和教学。行政职位需要按时坐班，而教学职位虽然不需要坐班，但工作内容同样繁重，包括授课、辅导学生以及解答疑问等。 相比之下，公司虽然每天都需要打卡，但整体压力并不像高校那么大。当然对于自己当老板，压力还是大的。我每天一大早起床就开始工作，一直持续到晚上十一点半。我相信与我同龄的人中，很少有人能承受如此高强度的工作。 高校员工享有寒暑假，虽然空闲时间比公司员工多，但收入大约只有企业员工的四分之一。而且，多年来高校的工资水平并没有太大的变化。当然，退休待遇还是可以的。
高校老师如何平衡家庭和工作呢？
平衡家庭与工作确实是一项挑战。特别是对于那些需要照顾孩子的女老师，她们往往很难有足够的时间和精力去进行学术研究，因此学术论文的发表和项目的申请都变得较为困难。这种情况可能会导致她们长期停留在讲师的职位上。
如果想去高校当老师，是不是读到博士后能好一些？哪些人适合进高校呢？
如果只是希望成为一名高校教师，我个人认为没有必要从事博士后研究。博士后经历固然是一种资历，但最终学历仍然是博士学位。如果你认为博士后研究对你想去的高校职位有极大的帮助，那么可以考虑申请；否则，其意义并不大。 进入高校工作，实际上更看重的是你发表文章的影响力或者接项目的能力。而且，即便进入高校，也需要面对定期的绩效评估，如果评估不通过，可能会面临解聘的风险。 如果你在发表文章方面较为擅长，并且真正热爱科研工作，那么高校是一个非常适合你的地方。但如果你更倾向于实际应用型的研究，并且觉得撰写学术论文较为吃力，那么高校可能不太适合你。目前，许多高校的研究倾向于理论化，实际应用的研究相对较少。 我本人也评审过许多基金申请，发现真正致力于实际工作的人并不多。在高校，如果你希望脚踏实地地做事情，很可能会遭遇失败，职称晋升也可能受阻，甚至可能难以维持生计。如果这种情况长期持续，生活质量自然会受到影响。
对刚毕业的博士生来说，大厂高薪工作和稳定高校工作如何选择呢？
实际上，我们学校非常欢迎那些在大厂工作了两三年的员工加入，因为他们具备宝贵的实际工作经验。然而，在大厂工作时间不宜过长，因为过长的工龄可能会影响他们顺利调入。 对于刚刚毕业就直接进入高校的情况，可能会遇到一些令人失望的方面。例如，起薪可能会比较低，尤其是在刚入职时，由于缺乏项目支持，撰写论文的压力也会相对较大，因此初期的生活可能会比较艰难。 尽管如此，进入高校也有其独特的优势，其中之一就是退休后的工资待遇相对较为乐观。不过需要注意的是，不同学校、不同岗位的退休待遇也会有所差异。
如果要从高校跳到工业界可行吗？公司会想招这样的人吗？
这种做法可能不太合适。我们学院有一位负责教授硬件课程的同事，他并没有实际开发经验。当他跳槽到公司后，由于缺乏实践经验，处境变得相当被动。尽管如此，他想要重新回到高校工作却已经不容易了。因此，从工业界跳槽到高校是可行的，但反过来则不太行得通。
进高校有年龄限制吗？对是否应届有要求吗？
目前，许多高校在招聘时对年龄有一定的限制，通常不太愿意招收35岁以上的应聘者。 对于刚刚毕业的应届生来说，进入高校工作相对较为容易。然而，对于已经毕业一段时间的往届生来说，情况就有所不同了。比如，如果你在毕业一年后想要加入高校，根据现有政策，这并不容易实现。除非你拥有博士后身份，那样或许还能获得一定的机会。但对于已经在职的工作人员而言，再次进入高校的门槛就会变得更高。
海外做博士后难吗？
在海外从事博士后研究很难。一位美国教授曾告诉我，他们对中国博士后和访问学者的接纳态度较为谨慎，甚至有些忌讳，不会让中国学者接触到核心内容，这在一定程度上也受限于当前的国际形势，为了规避嫌疑。 此外，若在国外寻求工作机会，发展空间可能会受限，机遇相对较少，有可能长期从事单一而重复的工作。而相比之下，国内的研究机会其实颇为丰富。同时，在海外生活，还可能面临文化适应的难题。
如果目前的成果不容易进985，需要做3年海外博士后再进高校吗？
我不建议你这样做。三年之后会更难，以后会越来越卷，建议现在投递简历。
电子信息行业未来趋势是什么呢？建议刚高考完的学生报什么专业呢？
我建议可以首先踏入该行业，并仔细观察环境是否适合您的发展。即便是在清华大学，如果环境不适宜，也难以发挥潜力。 同时，兴趣也是至关重要的。缺乏兴趣，您将难以持之以恒。我从事的工作可能需要经历100次尝试，其中99次都会失败，需要不断跨越重重障碍。如果没有浓厚的兴趣，坚持下去将会异常艰难。 此外，能否学到真正的知识，以及项目是否能够成功实施，都是关键因素。理论与实践相结合，才能确保所学能够转化为实际成果。
如果在选择职业时，发现去大厂做生成模型虽然很赚钱，但与自己的兴趣爱好不太相关，应该如何选择？如何在经济利益与个人兴趣之间找到平衡？
我认为经济基础必须要支撑得住你的选择。所有的学习和研究都应该与经济利益紧密结合。如果没有资金支持，你是无法开展研究的。产品开发通常依赖于项目投资，这种投资驱动着整个过程。如果没有资金作为驱动力，你就没有能力投入，也无法进入市场和形成良性循环。
对计算机和电子专业的学生而言，想从事这个行业并找到相关工作要做哪些准备呢？
从事我们这个行业，软硬件的结合至关重要。仅仅专注于硬件发展空间有限，仅依靠软件同样缺乏长远发展潜力。因此，软硬件融合是必然选择，虽然学生们普遍反映这一领域的学习难度较大。然而，我们的行业充满希望，尽管初入职场时薪资可能不及IT行业，但随着时间的推移，发展前景十分广阔，# 23届硕-肖钒-腾讯音乐大模型算法工程师 联系方式：fxiao20@fudan.edu.cn
可以介绍下您毕业后的工作经历吗？
第一份实习是在QQ音乐的搜索组。QQ音乐是搜索和NLP都在一个中心（NLP：自然语言处理，以语言为对象，利用计算机技术来分析、理解和处理自然语言的一门学科）。 我在其中做的项目是和懒人听书联合的一个AI有声书的项目，主要做的是项目里NLP这一部分，就是通过NLP找到它这个小说里面的某句话的某个角色，从而根据这个角色的一些特点来提供语音信息。举个例子：比如说去识别这一本小说里的哪些话是哪个角色去说的，他应该有什么情感，最后让AI根据每个角色特有的声音自动朗读。 我最后在腾讯QQ音乐的搜索组拿了转正的offer并入职。 入职之后没多久调去另外一个部门做AIGC（人工智能生成内容，利用AI自动生成图片、视频、音乐、文字等），简单来说就是做一个虚拟人的应用，我主要负责聊天大模型的模块。
目前薪资待遇和工作强度是怎么样的呢？
薪资待遇的话按等级来说我可以算是个SSP。薪资构成是基本月薪，补贴，第一年有签字费，分两年给股票（会随着股价变化）。 年终奖一般默认是四个月，也会上下浮动，具体多少和部门有关系，实际上去年我年终奖就比四个月还高很多。而对于少的来说，两三个月都有可能。QQ音乐在腾讯属于一个中上的水平，它肯定不是最好的，微信视频号，还有王者算是最好的。我入职的时候并不是大模型的风口，如果在风口入职可能更高，这个只能看运气。 工作强度算法这边还是比较轻松的，一般十点多一点到公司，晚上没什么事的话六七点就下班了，忙的时候可能到八九点，周末双休。 业务上腾讯基本上是半年定一次OKR，做大模型的不会像搜广推那样给一个硬指标。我是在偏应用的算法组，没有发论文的需求。 之前有一段时间做一个面向海外的虚拟聊天APP叫做未伴，就是希望APP能够有更多人跟他去聊天。我这个岗位会更多的考虑怎么去应用它，而不是纯粹的做大模型，包括怎么去微调，训练，写部署逻辑等。虽然要做的事情很多，但是工期不会排的很死，基本上都是自己安排自己的时间，而开发团就会把工期排的很死，加班挺严重的，干到九点多都是常态。
计算机在校的同学选择算法岗会有两个方面的顾虑，一个是网传算法岗现在的门槛较高，竞争激烈，很难拿到offer。另一种是有的同学觉得可能算法岗相较于开发更容易被裁掉，你觉得这两种说法真实吗？
第一个问题卷是肯定卷的，也没那么夸张。 现在很多同学都太做题家思维了，一个人的水平不只是论文这一个评判维度。有论文定会肯定是一个加分项，但是不是说有论文比没有论文的就一定可以进更好的公司，获得很高的待遇。企业选择人的时候更看重的还是一个人的综合能力，比如经验、能力，在面试时候展示出的对专业知识的掌握度等。 我们组去年经历过扩张，我有负责招聘中其中一个实习生岗位的一面，我发现大家都在追求一些很奇怪的东西，反而忽略了自己的核心竞争力。我遇见过很多人确实有论文但是论文很水，这样反而会造成负面效果。举个例子，我们今天招聘大模型实习生的时候，很多都是复旦，浙大之类的名校学生，他们有的有不止一篇论文，但是论含金量很低，这会给面试官留下不好的印象。但有一些学生做过一些比较有挑战性的工作，基础知识很扎实，这会在面试中大大的加分。 对于比赛这件事情来说，在资源难以获取的一个年代，没有办法接触到一些资源的时候，只能通过打比赛去体现自己的价值。但是现在由于AI等一系列技术的发展，信息壁垒被打破，不需要靠这种单一的模式去证明自己，而是要证明在这些知识技能方面自己是专精的，有见解的。 面试整个大的趋势是轻背景，重能力。 裁员这方面来说，并不存在算法比开发更容易被裁。所有的工种都存在着裁员危机。据我观察，算法在技术食物链中还是处在比较顶端的一个位置。如果要裁算法人员，公司要考虑用工成本等多方面因素。而且在腾讯这种大厂中，算法岗不会特别的冗余，整个的结构还是比较健康，而开发和运营被裁的概率就会很大。也不是每个地方都是这样的，如果一个大模型公司80%都是算法工程师，那算法被裁的概率肯定会水涨船高，主要是看结构是否健康。
您当初选择这份工作，从事这个行业的理由是什么呢?
读研之前想过算法很卷，考虑过转开发。 读研之后做算法挺有趣的，就不打算换方向了。
在你的行业中，职业晋升的通常路径是什么？有哪些职业发展的方向、机会或障碍？
我个人比较推荐两条发展路线。 其一，通过不断的跳槽来实现利益最大化。 在一个地方干了一两年之后就跳槽到下一家公司，来获取比较高的薪资和职级。在得到比较高的职级之后，以大厂的背景去一些小厂做leader，或者去初创公司，或者选择自己创业。当然从大厂中跳到小厂做一个leader还是比较稳妥的做法。 其二，积累资本之后考公或者去国企。在达到考公限制年龄之前考公，或者去国企或者回老家。因为大家都是普通人，不可能所有人都能爬到一个比较高的位置，这个方向的人数量是比较多的。
在面对大厂随时可能出现的裁员风险时，这种压力会带来怎样的情绪和焦虑？作为在校生或者刚刚步入职场的人，您认为应该如何应对这种情况？
互联网的35岁危机是客观存在的，接近40岁在互联网行业中就属于高龄了。我们公司有一个北航本科的同学，在公司做了很久，但是最后也是因为年龄问题就被优化掉了。互联网每天有源源不断的人进来，如果到一定的年龄没有突出的优势也没有升上去，那被优化的概率就会很高。 从一个技术工种的角度来说，要在学习上有一个很强的主观能动性，不能一直闷头干活，这样容易丧失竞争力。比如如果出了一个新的模型，新的算法，要很快的去follow，学习最新的技术，去建立属于自己的技术壁垒。 我目前并不是很怕裁员，第一个是我还比较年轻，没有很大的经济压力。第二个是我会很认真的工作，在技术上做到与时俱进，坚持学习新的理论，去看源码，跟业界的同行去进行一些交流，加深自己的技术。这样 的话可能以后就算是到了35岁危机，我也已经积累了一些人脉资源、副业这类东西。
行业近年来的主要发展趋势是什么？您预测未来几年内，（在政策/AI技术等因素的影响下）行业将会如何变化呢？
AI行业现在的确是一个风口，但是风口之下肯定是有泡沫存在的。去年GPT出现，紧接着GPT4发布。国内资本市场看到了AI市场，不理智的进行了大量的投资，当没有得到预期效益的时候，资本回归理智，浪潮退却。我觉得在最近几年AI发展的一个大的趋势之下，AI成为主流会是一种必然，但是中间可能会有起伏。由于防火墙的问题，国内公司也会投钱去做GPT这样的一个产品，在这个过程中可能就会诞生出大量的机会。 而AI超级应用这些概念虽然经常被提及，但是具体什么时候可以实现其实不太明朗。在目前的这个时代，也不一定要去做算法，投身做AI也是比较好的入行时机。
对于计算机专业的在校生，如果将来想要从事这个行业，找到这样的工作，需要做哪些准备呢？
首先要进入到比较好的学校的比较好的实验室，但是不是说在一个很好的实验室就万事大吉了，师傅领进门，修行在个人。进入一个好的实验室，接触到的东西可以帮助你打一个很好的基础，实验室背景也是找工作时候加分项，但是最终找工作看的还是自己的积累。 从过来人的经验来说，一开始进实验室最好还是要想办法做一篇扎实的科研论文，要真正参与到研发的过程中，而不是糊弄一篇一看就很水的论文。要在这个领域去学到东西，去调研，去跑实验。有一篇论文之后就有一个学术经历，是一个很好的基础。 接下来就可以出去实习。就日常实习来说，复旦的学历背景已经ok了，其实一些AI日常实习门槛并不是很高，本质上就是招人帮忙干活。这个时候如果有一个比较好的论文的话，就可以让简历比较好看。争取在实习的时候积累一些工作经验，这样一整个流程下来，不论是实习还是秋招的过程，都可以游刃有余。今年我们也遇到了很多这样的学生，背景不错，去了很不错的地方实习，基本上最后都去了一个很top的地方。
请问学长在一系列研究过程中，需要刻意的去追随一个比较热门的研究方向吗？如果一个人的研究方向比较冷门，最后找工作会比较困难吗？
从我的经验来看，研究方向还是很重要的，其重要性和选专业来说不相上下。 我们在筛选简历的时候，首先会选择CS的学生，电子自动化的之类的大多数都会被筛掉。因为CS的学生已经很多了，除非是技术大佬可以无视方向，但是大多数普通人最好是在一个方向上有扎实的基础，独到的见解。当面试方向和你的研究方向特别match的时候，面试官会特别喜欢你。 举个例子，现在也会有一些公司来挖我，挖我的方向也就是和我现在做的方向特别match的。因为对于普通人来说，短时间内转型是相当困难的。只能在一个方向上去进行积累，这也是面试官最希望看到的。如果想进一个企业，研究方向肯定要和这个企业的业务有一定的交叉， 研究方向上的match比论文的级别更重要。
您在找工作过程中通过哪些渠道获取相关就业信息呢？
基本上都是通过官网去投递，还有一些类似牛客这样的平台，再关注一些比较大的公司的信息，这样就足够了。
可以复盘下您在校招时的经历和心得吗，如果能重来一次校招您会做哪些改变呢？
如果重选一遍的话，我一定会打好基础之后直接出去实习到最后。 如果实验室算力不能支持大模型的训练，那最好是抓紧去实习。找工作的过程中最受欢迎的两种学生，一种是所在的实验室特别好，学生可以隔着实验室起飞；另一种是虽然实验室不是那么厉害，但是实习经历非常丰富。 找实习的时候实习的资源良莠不齐，像复旦这种学校一般老师手里都会有一些企业的资源，但是企业给学校学生做的项目往往是不是很重要的，企业不愿意花太大的精力，因此才会花比较少的钱把它外包出去。如果是企业的核心项目，是不会通过这样的一个形式去外包给学校的。但是也可能有核心项目，这个比较看运气。但是其实最好的项目组的企业项目大多数质量也很一般，所以要自己出去找质量高的实习。 最理想的状态就是研一自己能做一些东西，然后立刻去面比较好的企业，比较好的项目组的日常实习或者寒暑假实习，这样对于找工作来说的话收益是最高的。 我在毕业之前是没有中稿的，当时在实验室中做横向项目比较多，基本上实验室的每一个人手中都有横向项目，也有一些师兄手里的课题还不错，但是不是说想进去就进去的。 其实在学校里面做出来的东西也未必需要有论文的成果，能把做的东西的过程在实习招聘的过程中完整的讲出来就可以了。有一些人虽然有论文，论文可能还是a会，但是如果稍微深入的问他一些相关的概念，他就说不出来所以然了，这种情况就会让面试官比较下头。 这种一般分为两种情况，一种是他本身比较水，一种是他表达能力不强。要对写在简历里面的东西有一个深入的理解。 举个例子，之前我面别人的时候，候选人说做RAG方向，中间提到用了BGE，然后我问他为什么要用BGE，为什么必须是这样的，它的优点是什么，它的运行方式是什么？但是候选人不能够清晰的表述出来，这样就会很减分。
对那些迷茫于找工作的在校学弟妹们，您有什么寄语吗？
希望大家踏踏实实做点东西，别水。你学东西的时候水，到时候面试的时候面试官也会水你的。就是脚踏实地吧！ 我们拥有自己的产品，并能够实现大规模生产，这个行业并非仅限于年轻人的饭碗。 我个人对这个行业充满信心，并且坚信与人工智能的结合是未来的发展趋势。
对正在学校迷茫找工作的学弟学妹有什么寄语呢？
探索未来如同摸着石头过河，未来充满了不确定性，无人能为你指明确切的道路。在智力水平相近的情况下，最终决定胜负的是毅力。正如马斯克一样，不断尝试，即便失败也要坚持不懈，终将迎来成功的曙光。 人生就是这样，充满尝试与挑战。回顾我的过去，也是充满波折。高考两次才得以圆梦，毕业后历经四年的职场生涯，才决定考研，又是三年后才成功。硕士毕业后，第一次考交大的博士，考上了人家不要我，我又在下半年同时考4所高校才成功。我的感悟就是，要不停地努力，抱持希望，并始终朝着目标奋进。我做研发也是大部分是曲折，但最终都可以成功。 生活也需要灵活应对。当一条路走不通时，应及时放弃，止损并尝试新的路径及时调整目标。即使遭遇挫折，只要勇敢地站起来，重新出发，机遇总会再次出现。 人生应当充满希望和梦想，如果只是为了金钱而活，那么生活将失去意义。只有追逐梦想，付出努力，人生才会变得有价值。