平凡的大多数第158章 断尾求生转型的阵痛与无声的清洗

时间在吴迪夜以继日的伏案学习和日复一日的平稳工作中再次悄然滑过大半年。

这大半年对吴迪而言是内在世界剧烈重构与外在环境持续恶化的双重奏。

曾经那个关于跳槽的模糊念头在经过几个月的知识浸泡和残酷的市场审视后终于凝聚成一个清晰而决绝的决定——转行。

他对自己所处的行业进行了一次冷酷的解剖。

他所从事的软硬件结合领域确实与他大学专业一脉相承也曾让他在职业生涯初期享受到了一定的专业红利。

但时移世易这个领域发展日趋平稳甚至可以说有些僵化。

技术迭代速度相对缓慢市场格局基本稳定巨头林立留给个人发挥和快速成长的空间已然不多。

更关键的是行业的整体薪资天花板清晰可见这与他因女儿教育而日益增长的经济需求以及内心深处对个人价值的更高期待形成了无法调和的矛盾。

他仿佛看到自己未来十年的轨迹：在现有的轨道上缓慢滑行或许能凭借资历混个类似“资深专家”的头衔但实质性的突破和收入的显着提升希望渺茫。

这条跑道似乎已经能看到终点而且终点处的风景并非他心之所向。

“必须换一条跑道。

”这个结论带着破釜沉舟的意味在他心中轰然落定。

既然要换就要换到最具活力、未来想象空间最大的赛道上去。

他的目光毫不犹豫地锁定了那个席卷全球、充斥着无数可能性与财富神话的领域——人工智能（AI）。

这个决定意味着巨大的挑战。

他需要几乎是从零开始构建一套全新的知识体系。

AI领域博大精深涉及数学基础（线性代数、概率论、微积分）、机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等多个分支。

这对于一个早已远离学术、习惯了工程实现逻辑的“老”程序员来说不啻于一次知识层面的脱胎换骨。

但他没有退缩。

目标一旦明确所有的努力便有了方向。

他调整了学习计划将绝大部分精力投入到AI相关的开发技能上。

他的书桌一角堆起了《深度学习》、《Python机器学习实战》等厚厚的中英文书籍；他的电脑里安装了TensorFlow、PyTorch等主流框架以及Jupyter Notebook等实验环境。

学习的过程远比之前接触云原生或大数据时更为艰难和抽象。

那些损失函数、梯度下降、反向传播、卷积神经网络等概念如同天书需要他付出极大的耐心和毅力去反复咀嚼。

他跟着网上的课程从最经典的MNIST手写数字识别开始一步步搭建简单的神经网络模型。

看着屏幕上随着迭代次数增加而缓慢下降的损失函数曲线他体会到的是一种原始的、攻克难关的喜悦。

他不再满足于“了解”而是追求“理解”和“应用”。

他尝试用学到的模型去解决一些实际的小问题比如利用公开数据集预测房价趋势或者写一个简单的程序来识别图片中的猫狗。

过程充满了挫折：数据预处理繁琐而容易出错模型调参像一场无休止的迷宫游戏硬件算力的限制常常让训练过程变得无比漫长。

无数个深夜他对着屏幕上莫名其妙的报错信息抓耳挠腮或者因为模型效果不佳而陷入自我怀疑。

身体的疲惫是显而易见的但他的精神世界却因为这种高强度的、面向未来的挑战而保持着一种奇异的亢奋。

他感觉自己仿佛重新回到了大学时代为了一个明确的目标而心无旁骛地汲取知识。

这种“生长”的感觉极大地缓解了因现实停滞而产生的焦虑。

他知道自己正在做正确的事哪怕前路漫漫。

就在吴迪埋头于自己的“二次修炼”时他所处的职场环境正以一种冷酷而不可逆转的方式发生着深刻的变化。

这种变化他早有预感但当它以如此清晰和密集的方式呈现时依然让他感到阵阵寒意。

部门的工位上年轻的面孔越来越多如同雨后春笋。

他们大多是刚毕业或者仅有一两年经验的应届生脸上带着未经世事的朝气和对未来的无限憧憬。

他们思维活跃敢于表达对最新的技术趋势如数家珍虽然经验尚浅偶尔会犯一些低级错误但那股子冲劲和学习能力是吴迪这类“老人”无法比拟的。

而与新面孔涌入形成鲜明对比的是老面孔的悄然消失。

起初是坐在吴迪斜对面、比他年长几岁的老张。

老张技术扎实为人憨厚是部门里公认的“老黄牛”。

一天下午他被HR叫去谈话回来后脸色灰白默默地收拾个人物品。

大家心照不宣没有人多问。

后来隐约听说是“组织架构调整”“岗位优化”。

接着是负责测试组的王姐一位四十多岁、在公司待了十多年的女员工。

她以家庭原因为由“主动”提交了辞职报告。

但吴迪知道王姐不久前还曾在茶水间抱怨过孩子上学费用高压力大。

所谓的“主动”不过是体面一点的驱逐。

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