问题：﻿什么能力很重要，但大多数人却没有？ NA
话题：﻿创业、职业发展、商业、个人成长、能力
回答：﻿test持续学习的能力！这几乎是信息时代的必备能力，然而很多人却不具备，归根结底，主要还是因为懒呗（摊手）。持续学习能力有多重要？史铁生说过很扎心的一句话：「人和人的差别大于人和猪的差别」。offer君的主业是做互联网和程序员招聘的，接触过上千名求职者后，我们发现，即便是毕业后处在同一起跑线，那些工作后利用业余时间持续学习的人，和一回家就葛优瘫的人，在职场上要不了三五年，拉开的差距就已经画面太美让人不敢看。在知识体系快速更迭的新兴行业，没有持续学习的意识相当于混吃等死，最严重的甚至会丢掉饭碗，提前「下岗」。比如Nokia塞班系统的消亡，倒逼一大批塞班工程师重新学习新技术「再就业」；近一点的例子也不胜枚举，比如.NET程序员和Web前端开发曾经都很吃香，如今随着互联网红利消失、程序员人才供给的整体增长，市场对这两类开发岗的需求却相对减少了很多，企业开始寻求技术栈更全面、知识体系更完备的候选人，「一招鲜吃遍天」的日子也不复存在了。如果你还指望着躺在大学里学习的那点知识，在职场上忽悠一辈子，这不靠谱啊老弟。那么，拥有持续学习能力的人都有哪些共同特质呢？下面是offer君曾经采访过的几位程序员候选人的真实故事。他们初入职场时，也只是最平凡的小兵，有的甚至起点比一般人更低。但有的严格规划业余时间，不惜牺牲睡眠自我提升；有的在各类竞赛活动中探索技术，抓住了新的工作机遇；有的兜兜转转积累跨领域项目经验，最终转型成功。从他们身上，或许你能找到答案。业余时间持续学习，成功从芯片行业转型算法今年6月份，许诚霖跳槽进入了一家中型知名互联网公司，如愿以偿地转型成为了一名算法工程师。在此之前，他在芯片领域工作了一年，而且本科、硕士，甚至出国留学攻读的博士学位，都是微电子专业。读硕士期间，许诚霖就留意到了机器学习领域，出于兴趣，还在博士期间跨专业旁听了一些相关课程。虽然如此，毕业回国后他并没有下定转型算法领域的决心，而是先加入了一家中小型芯片公司。「转型我其实挺犹豫的。一方面，以我的专业背景在芯片行业也能有很好的发展；另一方面，我读博士肯定不只为了找一份工作糊口，还是想探讨学术、做出点成绩来，做芯片的技术难度也更高。」然而，和芯片行业四平八稳的工作节奏相比，互联网富有朝气的发展前景越来越牵绊着许诚霖的内心，他希望去闯一闯。于是他开始利用近1年的业余时间，为转型算法岗做准备。芯片公司的开发节奏相对稳定，许诚霖得以利用每天下班后的时间学习。最初他花了大量时间和精力打基础，比如看斯坦福的五六个CS课程，把其中的几个大作业都从头到尾做了一遍，每份作业花掉4-5天时间。之后又上手做了两个实践项目，一个是GAN，一个是Kaggle竞赛，后者还排到了比赛Top3%的位置。「Kaggle我花了一个月时间，看了很多前人的开源软件，这是和芯片行业最大的区别，公开电路图是完全不被允许的，而软件只要你想学，什么资料都能找到。」对于想转型的工程师而言，积累业余项目经验的确可以为求职过程加分不少。许诚霖就提到了自己的面试经历：「提问基本都围绕我的项目经验进行。也有的人为了转型面试，会先去刷算法题做准备，但算法题理论上都有标准答案，是可以提前背下来的。我觉得公司招人，更看重的还是你在实际项目中解决问题的思路。」无独有偶，另一位工程师陈飞和许诚霖一样，也是微电子专业背景出身，并想从传统电子芯片行业转型算法，但他走过的弯路更多。即便以芯片电路研发领域对人才的要求来看，陈飞的起点也高于大部分同龄人。从名校电子工程系硕士毕业后，他一直在一家EDA行业龙头外企上班，和他的研究方向很对口。开始的3~4年中，他主要负责设计电路信号，开发工具包等等；到了后期，他的工作基本转向算法方向，比如模式识别和优化电路性能。然而从第3年开始，这份安逸的工作就让陈飞感到越来越心虚：「我觉得产业已经非常成熟了，继续从事这样的工作，对自己的成长帮助不大。」于是，他开始用业余时间钻研起自己感兴趣的数学和统计原理，试着谋求金融量化交易的工作；然而，第一次职业转型并不顺利：因为市场缺口较小、门槛高，陈飞摸索了2年，仍然拿不到金融量化岗位的offer。幸好陈飞重新调整了思路，确定了新的求职目标：寻找和自己匹配度更高的互联网领域人工智能岗位。他又花了1年时间，在LeetCode上刷题，聚焦在主流公司的经典面试题上。2017年他开始上100offer找工作。扎实的编程基础和算法经验，加上业余时间有针对性的学习，让陈飞抓住了某一线互联网企业广告算法工程师的机会，终于成功转型。即使前后花了6年时间，但在陈飞看来，只要他在职场保持算法方向一脉相承的主线，现在转型仍然是最好的时候。也许有很多开发者苦于工作压力大、准备时间紧、风险高，对业余时间学习总是三分钟热度。其实关键在于你是否能找准学习的目标，在已有经验和新方向之间寻找契合点，并利用好手头的时间。没必要给自己设限，把有限的学习精力用在刀刃上，什么时候转型都不算晚。「硬着陆」进入大厂后，他靠自学熬过了磨合期工作6年，林亦星现在是某BAT的资深Java工程师，级别P6+（对应阿里级别）。故事得从他来到这家大厂前说起。在工作的第四年，亦星的履历上已经有了两家深圳的知名中型互联网企业的经历，是一个管理着十几人团队的小组长。不过，做惯了toB的业务，他开始期望有更多和用户接触，以及大流量高并发场景的历练。出于对技术突破的向往，林亦星决定看看新机会，最终在2017上半年通过100offer跳槽入职现在的这家大厂。对于亦星这样渴望挑战的人，大厂简直既是天堂又是地狱。刚入职脸都没混熟，他经手的项目复杂度、踩坑数量和认知迭代速度就已经呈指数型上涨；前3个月的适应期他「非常痛苦」，因为是「硬着陆、脸着地」。他所在的项目组是事业部核心系统之一，有日均近10亿的访问量，而系统的前任负责人当时正好即将离职。林亦星对系统不熟悉又没有足够的交接，连技术文档都是过时的，只好都靠自己摸索。试用期时，他犯了自己在公司最严重的一次错误。线上发布出现问题，而他根本不清楚回滚流程，导致原本只需要2小时就能搞定的事情，占用了一天多时间，最重要的一个指标下跌了80%。「最后复盘的时候，我自己写了一篇总结：回滚该如何做、有哪些坑、如何对待线上发布，发在公司BBS上。」可以说，林亦星的持续学习能力，体现在他能主动提高工作效率和代码质量，不断反思，转化为一套通用的方法，帮助团队共同进步。熬过了3-4个月，林亦星终于把系统的责任完全承担了起来；入职一年多，他负责的架构系统经受住了两次年度大促的考验，也因此连续获得了两次绩效高分。一个数据科学家的夜读充电生活今年30岁的Kim是一位数据挖掘工程师兼数据科学家，目前在一家互联网教育独角兽企业工作。在公司一支近20人的数据团队中，Kim负责某款App的营收模型分析和算法，以及数据仓库开发。Kim喜欢严格管理自己的业余时间，并把精力集中于看书充电和在线课程上，「尽量让自己被一些有质量的信息包围起来」。他把用手机的时间分为「娱乐、资讯和自我提升」3部分，并且把80%的时间都用在了「自我提升」上，比如用「得到」听课，几乎不看抖音也不玩游戏，甚至连回微信都有固定时段。2018年上半年，他买了几本书，把机器学习理论从零开始完整复习了一次。这还不算，在5月份出门旅游的路上，Kim啃着吴恩达Stanford的经典视频课程，突然发现很多基础数学原理自己已经忘得差不多了。「我就像喝酒上了头一样，对自己很不满，一口气买了4本教材。现在感觉不错，每天少睡3小时就可以把知识捡起来。」对，你没有看错，是少睡3小时。白天冷落手机、回微信都分秒必争的Kim，到了午夜却把手机当成了并肩作战的「队友」：过去大半年他坚持每晚只睡三四个小时，手机设满了闹铃；身边老婆孩子早已熟睡，他却一边起床看书，一边用耳机听节奏很燃的滨崎步live保持清醒。Kim手机里的闹钟截图大部分人即便有心在业余时间进行碎片化学习，终究难以抵挡生活的琐碎和惰性。有人也许会对Kim的做法感到不解：看这些理论书就能升职加薪吗？支撑他如此自律的动力究竟是什么？作为数据从业者，Kim在技术广度和深度上都有需要精进的地方。加强数学和机器学习的理论基础，可以潜移默化地增强他对新技术的理解和快速学习能力。另外，在Kim看来，高级数据工程师和中级工程师的差距在于，前者不仅比后者更熟悉数据执行和建模层面的问题，还要补充商业洞察力与业务素养。「以前我觉得做好数据范畴的事就好了，现在发现，如果想让数据发挥价值，还要懂用户心理、市场营销和业务；要主动提问，而不是被动等别的业务团队抛给你问题。」不论是在工作中分析竞品和行业，还是私下利用业余时间听课程、看书，都是增强商业敏感度的刻意练习。归根结底，Kim高度自律的最大动力来自于他孜孜不倦的兴趣和好奇心。三十而立之后，他开始对工作有了新的思考：「可以不用再为了钱而工作了，我workjustforfun。」所以，只要是真心喜欢的技术和知识，就不在乎牺牲私人时间。所以，回到开头的问题，拥有持续学习能力的人都有哪些共同特点？从几位主人公身上我们发现，他们都对自己的现状存在不满，这种焦虑会促使他们保持更高的自我要求，然后就是一步一个脚印的执行力了。善于利用时间不断进取的人，最终都会成为时间的朋友。（为保护候选人隐私，文中人名均为化名）