半年前，我亲历失业挑战，写了博客文章《35岁失业步伐员现身说法》记载当时心境。已往的泰半年，我思索最多的还是关于中年和怎么开启第二职业，抽闲把重要感想记载下来。35+对我意味着什么
我今年36岁, 工作了16年，35岁前后更换了两次工作，对我来讲体会最深的是：
- 薪酬与职位的双重挑战：随着年龄增长，已经拿到或者盼望更高的薪资，但市场中符合这一薪资水平的高级职位稀缺。加之，新角色往往陪同着更重的KPI与工作压力，远没有年轻时轻松跳槽的那份洒脱。
- 赶鸭子上架做管理：我更愿意安安悄悄的深耕技术，但上司并不同意，必须把你推到管理岗位，老板期许明确，若仅限于技术贡献，比你便宜的候选者多的是。
- 难言稳固：真正的稳固建立在行业、公司及个人地位的三重稳固之上。一旦失衡，便要再次面临妥协忍受或启程的抉择。
第二职业的启航：自主与深耕
失业期间的沉思，促使我重新审阅自我价值与职业蹊径：
- 独立探索的价值：我有比较全面的工作履历（全栈、架构、产品都做过），但这些履历并不能在我没有工作期间转化为实质收益，脱离公司我一无所有，这引发了我探索独立运用技能开发新径的决心。
- 知识和履历的沉淀：我参与过很多产品和项目，许多项目立项时候我都意得志满，但现在回头看，大概只有在项目完成时候会有短暂的成就感。但长期来看，我自己什么也没留下，缺乏个品德牌与焦点优势的积累。我希望将工作履历与个人发展举行融合，形成独一无二且可连续的竞争力。
第二职业的方向：优化与策略类算法
我主导过比较多的智能工厂产品，面对到两个比较大的题目是:
- 创新困境：现在的软件市场非常饱和，单纯靠叠加功能很难有效提升竞争力。好比说今天你开发一个新功能, 竞品一两周就能复制出来, 更何况我们自己开发的好多功能, 都是在复制其他家产品的根本上。
- AI应用的挑战：也寄希望于使用AI等新技术带来厘革，但在实施过程中碰到了不少题目，一是数据的收集和质量，这个在ToB的生产制造业并不像想象中那么容易; 二是最终模子的准确度瓶颈, 如果不能达到绝对准确度, 更多只能起到参考或演示作用, 并不能对客业务产生真正的价值。
但在这期间中，我们使用优化和策略类算法做的几个项目却出乎意料的取得了很好的效果，拿做过的项目举例:
- 排产优化：用几十秒时间就办理了已往排产计划组长琢磨二三个小时的题目，而且排挤的效果更优。
- 低本钱办理方案：使用极小代价办理了电路板设计布局题目，而客户的数据科学家团队还一直在考虑怎么用AI中的强化学习方案办理这个题目。
- 小改善大价值：办理了一个国外项目产线设备生成和AGV综合调理的题目，把产能节奏提升了14%，对于客户来讲14%不但单是个数字，而是实打实每个月几百万美元的效益提升。
- 分班：分班算法是朋友保举的一个项目, 只管之前没有做过相关的, 但考虑到办理题目思路是类似的, 就尝试了下, 最终不仅完备的满足了客户的需求, 而且在效果准确率上超出了客户的预期, 算法可以达到的0.01级，也超过市面上的同类产品的0.1级。
第一个算法产品
同时在客户项目根本上我也封装和推出了第一款算法产品：分班算法（网址，Nuget包下载，示例步伐）后续目标和计划
三十而立，四十不惑。当你已经站在35+这个节点上，反而没有了抱怨和喟叹，因为知道这些都是无味的内耗，只有一条路，刚强自己的方向和走下去。接下来的几个重要目标：
- 开发第二款算法产品：目前，我正开发第二款算法产品，它聚焦于排产领域。我第一阶段重要是把之前项目中做的比较通用的场景和办理办法提炼出来并封装为相对通用的算法。
- 挖掘算法的更多场景：生活中不乏会议日常安排、医院就诊流程、红绿灯控制等日常场景，它们看似寻常，却常常隐藏着效率提升的空间。我相信各界正在连续优化，但在某些时刻，我们还是可以明显看到效率欠佳的地方。希望可以或许挖掘这些隐匿的场景，借助算法的渺小调优，催化出广泛的效率跃升。
- 扩大算法影响力：在“AI”风靡的今天，其光环之下也难免陪同着诸多噪声和过度炒作，谈智能必谈AI，办理方案必带AI，仿佛AI成为了包治百病的灵丹妙药。但在当下，我更倾向于关注那些可以或许切实办理题目标优化与策略类算法。偶然，低调而精准的算法工具反而才是那把办理题目标钥匙。我致力于提升这类算法的可见度和证明它们在办理现实题目上的不可替代价值。
最后，非常感谢各人的阅读，如果各人有什么想法和发起，接待留言或加微一起探讨。
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