硅谷工程师的4个等级

　　SnapChat CEO斯皮格尔（EvanSpiegel）前阵子说的那句话到现在还到处被全球乡民疯转，如果你还没有看过，可以参考一下：“我是一个年轻、受过教育的白人。我非常非常的幸运。而人生是不公平的。因此，如果人生是不公平的——努力工作根本不是重点，重点是知道这个世界运作的法则。”（And life isn’t fair.So if life isn’t fair–it’s not about working harder，it’s about working the system.）

　　这个23岁以前就（算是）白手起家的大富豪说的没有错，就像一篇塬出于中国网民的长文《寒门再难出贵子》所说的：

　　“努力是需要有方向的，需要有指导的，如果在一个错误的思维指导下，也许累死你的努力换来的就是一个只能餬口微薄收入。”

　　是的！努力是需要有方向的（本篇重点真的不是叫你去找个富二代或是有钱人嫁了/娶了XD），摸清楚游戏规则与方向后的努力才能开外挂，才能事半功倍，让我们先从软件工程师开始讨论吧！

　　谈到工程师，你可能以为只要是阿宅又会写程序，就是程序设计师了，其实，笔者在这裡工作了几年后，发现在硅谷，软件工程师以等级来说，可以分为以下几种：

　　会写些code的

　　会修别人写出来的尸体的

　　会搞些软体架构，又会带人的，以及最后的

　　投入大型ApacheProject开发的。

　　在硅谷，这几个等级的工程师能力跟待遇相差很大，但是差距最大的部分，其实是机会。很多搞不清楚这几个等级的程序猿们，会花上一辈子的时间在第一种与第二种工程师间徘徊，尽管工作非常努力，也很努力学习新的技术，很多时候却感到时不我予，等到年纪大一点了，拼不过年轻小伙子，自然慢慢就被淘汰掉了，给外人造成工程师做不老的错误印象。

　　所以一旦你踏进软件工程师的领域，你只能咬着牙，一关关打上去，这就是你必须面对的伟大航道。

　　会写些code的

　　尽管很多人会说念资工系没有用，或是非资工系也会写程序等等…，在硅谷这裡，念资工系还是比较吃香，不然你自己去Facebook找人的网页，SoftwareEngineering部分，看看有几个职缺不需要BSorMSdegreeinComputerScience？

　　（好玩的是，这裡99%的一流公司不会只想要征硕士，跟***那种很假的大公司感觉很不一样）

　　或者说你之前也有听过可以半路出家写程序，比如说去参加GeneralAssembly课程出来直接拿高薪等等的这种说法。我自己没有遇过半路出家拿高薪的那些人，但是就我所知，如果你不是资工背景出来的，之前也没有写程序的相关经历，通常需要帮公司作“无偿实习”来累积你在市场的经验与人家对你的信任，然后才能正式当上全职的软件工程师。

　　硅谷公司虽然相对比较不重视学历，但是你还没有经验或是作品集证明自己之前，他们也是很在意出身的。相反地，在你工作叁五年后，你没有累积经验而只提出身，就慢慢会让大家看不起了。

　　还有一个很直接的方法确认你是不是真正的软件工程师，你去找一个当地的猎头，问他是不是愿意帮你推荐你的履历，如果他肯的话，你就100%是了。

　　不管你是怎麽做成软件工程师的，总之，你工作是在写些Code的，就算是了。

　　会修别人写出来的尸体的（Debug别人的Code）

　　一般而言，能够做到修改别人的尸体（写坏的程序，但是不包含回家作业XD），大概就有资格叫做资深（Senoir）工程师了。

　　写code简单，改自己的code简单，但是修改/修正别人的code其实就不容易了，尤其是那种一点都不写注解的XD。你不仅要熟稔他使用的语言与技术，还要参透他思考逻辑与盲点，比自己自干要困难很多。

　　以现在软体专案的规模，你一定要跟人合作，你当然可以请写那段code的人自己去维护自己写出来的那段程序码，但是万一这个人生病/请假/摆烂/离职了怎麽办呢？产品与专案还是要继续走，于是“会修别人写出来的尸体的”能力就显得非常重要了。

　　基本上，到了这个等级，你Linkedin的信箱渐渐的就会有很多猎人头的留言，留职缺，希望找你去面试，只要你学校学的那些资料结构与演算法还算熟稔，面试的氛围也掌握得很好，年薪谈到大于十万美金应该不是问题。

　　会搞些软体架构，又会带人的

　　稍微有点sense的软件工程师就知道“作Amazon”与“做出Amazon网站”的差别，而这差别，正是定义这等级软件工程师的最大因素。

　　（这裡说的Amazon，指的是Amazon购物网站，不是AWS）

　　“作Amazon”与“做出Amazon网站”最大的差别在于服务的规模（scale），200个用户跟2，000万个用户所需要的科技与演算法完全不一样。

　　拿商品推荐系统这个简单的功能来说吧，我们假设你有专属的推荐演算法，当顾客登入网站的时候，你必须要用推荐演算法算过你所有的库存商品，来推荐顾客可能会喜欢的产品，推高购物网站的营收。

　　假设你目前有1万个商品，在你有200个用户时，你只要算200万次，一台好一点的机器可能就可以处理了，但在你有2千万客户时，你至少需要算2千万x1万=200，000，000，000次，这还不包括接下来排序所需要的运算，你要怎麽设计这个系统？

　　假设你使用100台机器来处理，其中有几台运算时错赛了，你要怎麽办？你的结果会不会受到影响？还有，你当然不能在顾客登入时才当场算，因为这样绝对来不及，那麽你要怎麽储存这些每晚重新运算过的结果？如果Amazon想要把网页的产生时间压在几毫秒下，你只能把这些结果存在记忆体，而不是硬碟中，那你要怎麽设计与设定这个大型的记忆体系统（假设我们用memcached）？