穿堂风来信 #146 AMA 特辑 | 我为何不再把升职加薪当目标？关于国际流动、职业转型与人生体验的真心话

Fellow Travelers，欢迎超有眼光的你们！

本期「穿堂风来信」发送自东京。我也要开启我的东京生活倒计时了，这应该是我最后几期从东京发出的「穿堂风来信」了。

上一期 weekly 里，我开了一个 AMA，邀请大家 ask me anything。感谢大家的提问，我在这一期里进行回答。

说是回答，更多的只是分享我自己的经验和教训，我个人在不同国家生活的体验，以及我了解过的不同国家的政策，给大家作为一个参考。

首先要说，在职业发展上，我绝对不算是一个世俗意义上的成功者。无论是工作年限、工作中的职位晋升，还是能够拿到的工资和 package，和我的很多同龄人相比，都不值得一提。

记得我刚进四大的第一天，和当时被匹配的 buddy 见面 coffee chat。他是印度人，当时就对我说，他马上要30岁了，他一定要在30岁前当上 manager。这也一度让我认为30岁当上 manager 是一件必然的事情。

事实是，已经33岁的我，在工作中仍然只是一个普通的员工。我曾经吃到了行业的红利，零基础进了 Facebook 做 data engineer，拿到了我这辈子可能都无法再达到的收入，让我有了一定的经济基础，可以在最近几年做比较随心所欲的决定，也让我的简历变成更容易敲开门的敲门砖；但也是因为行业的变化，我赶上了科技公司的第一波裁员潮，让我的职场发展轨迹发生了根本性的变化。

是在这一次的被裁员后，我被迫离开了大厂的评价体系，我意识到没有大厂的光环，没有移民上的“身份”，我也有能力让我过得快乐。

我决定不再把升职加薪作为人生的目标。我决定了我的人生，最重要的事情是体验，尽可能多地去体验不一样的国家、文化、语言。

因为最重要的事是体验之后，人生就变得简单很多，内耗也会少很多。我的人生不再有标准答案，所有的决定都无法再用“好”或者“坏”来判定，我走的每一条路都不再分辨是向上还是向下。这些都是我人生的体验。

以上就是一段非常长的“防杠指南”🫣。下面就进入正文啦，欢迎在评论区里认领你的提问哦！

在所有回答开始之前，我想先免费分享本期 AMA 中最有价值、也最具有可操作性的一个回答。

这是一个关于“职业转型”的具体方法论，它不仅能回答你的疑问，也能让你看到我构建“系统”的思考方式。

💼 【本期免费试读】

Q3. 如何从不那么 tech 的岗位转到 Data Engineer？

这个问题也是在我的咨询里会经常被问到的。

我想先分清楚两个概念，一个是通过面试，一个是开始工作。我觉得这两点是完全不同的。我自己在进入 Meta 做 Data Engineer 之前，完全不了解 DE 是做什么的，也不懂 pipeline 是什么，ETL 是什么。但我进公司之后花了两个月的时间去学习和模仿，从一个个小的 task 开始，在同事的慷慨帮助下，我很快就掌握了基础的知识。

这也不是因为我特别聪明，确实是一般的工作又不是造火箭，基本上都是用现有的技术。我觉得能通过中国高考的人，都能有这个能力。

所以我觉得可以暂时把转行进入一家公司工作会遇到的问题（“我不会做怎么办”）放到一边，首先集中精力考虑“如何通过面试”。

这是我自己实践的方法，简单来说就是 “以终为始，倒推准备”。我个人觉得绝大部分的工作都适用于这个方法，但这里用提问里提到的DE并且是我自己最熟悉的工作作为例子。

1️⃣ 第一步：明确目标 (看 JD)

• 动作： 去招聘网站找 5-10 个你理想的 Data Engineer 岗位描述 (Job Descriptions)。
• 产出： 把内容都复制粘贴到一个文档，进行归类总结。这时候我们就可以看到岗位之间的一些共性，包括硬技能（如 SQL, Python, ETL 工具）和软技能（如文档能力, 跨部门合作）。

2️⃣ 第二步：查漏补缺 (学技能)

• 动作： 对照总结出的技能列表。例如，DE 普遍要求写 SQL 和 Python，那我就对照自己的能力，查漏补缺，学习不会的技能。
• 产出： 掌握岗位的基本硬技能。网上的各种教程、课程，还有 AI 的辅助，学习一个新的硬技能是完全可实现的。

3️⃣ 第三步：内部实践 (造项目) 🌟

• 动作： 这是最关键的一步。在目前的工作中寻找可以应用新技能的场景，把第一步里看到的“软硬技能”都实践一遍。
• 举例：
  • （实践硬技能） 你是否需要处理数据？是否有很多重复的手动操作？（比如每周/每月的数据分析或修改）。尝试用新学的技能（如 Python 脚本）去自动化它。
  • （实践软技能） 主动为你的自动化工具/流程写一份清晰的文档 (Documentation)。然后，把这个成果分享 (Collaboration) 给你的同事或经理，并教会他们使用。
• 产出： 简历上就有了一个可以量化的、同时包含硬技能（Python）和软技能（文档、合作）的项目经历。

4️⃣ 第四步：应试准备 (刷面经)

• 动作： 通过简历关后，真正面试的内容，每家公司都不同，这就更像是一个应试的过程。我们可以在网上多搜索一些别人写的面经（用 AI 辅助搜索 Reddit, Blind, 一亩三分地等等平台），去做一些总结和可能出的考题。
• 产出： 针对性的面试准备。面试也是非常快速提升面试能力的机会。就算前几次都失败了，可以通过问面试的反馈，看到自己还需要提高的部分，那就是成功的面试。

我的方法论更适用于那种有一些时间并且现在的工作有一定相关性的人。例如这周咨询的一位朋友是在做广告营销CRM的工作，她的工作中就会接触到大量的数据，但她所做的工作并不完全是技术类的。那就可以通过这个路径给自己创造环境。

其他的方法当然可以再去脱产读一个学位，或者是去bootcamp，但这些方法的时间和经济成本都比较大，就看每个人的个人目标和经济基础了。

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