非科班，进入美团做推荐算法是怎样的体验

作为一名从toB业务转行到美团做推荐的非科班新人算法工程师，这里分享一下入职4个月以来的一些生活状况与感受。

新人日常

上午9点的闹钟起床（由于租的地方距离公司只需步行3分钟就可抵达，所以早上稍微睡个懒觉），一般情况下10点左右到达公司（如果早上再睡晚一点可能10点半左右到公司，最近晚上睡地比较晚，作息不太规律）。

到公司之后，打开AB测试报表，看一眼之前上的实验效果如何，指标涨了的话心情会很开心，如果跌了就要分析原因，调整迭代思路。

到工位之后，在咖啡机上买一杯巧克力牛奶，把水壶装上暖暖的白开水，拿出从家里带过来的面包，简单地吃了个早餐，在吃早餐的过程中捋一下今天要做的一些事情，用wiki做个记录。

上午的工作一般会比较轻松，会做一些实验效果数据分析、模型上线、hive任务开发等工作快到中午的时候，会开始点外卖，天气好的话偶尔会跟同事去附近的餐厅吃。

吃完饭之后，要是手上暂时没有特别紧急的任务，会回到家里休息午休到2点左右再来公司，如果手上还有一些比较紧急的开发任务，就会在工位上趴着睡一会儿再继续工作。

下午2点到3点：写一下上线记录的wiki，对实验数据集、特征重要性程度进行分析，根据迭代思路建立新的样本生产任务或者离线模型。

下午4点到5点：思考论文中的一些idea，与mentor讨论下一步的迭代方式，基于新的迭代思路开始hive任务开发或者修改模型代码。

下午6点左右：开始点外卖或者跟同事一块儿去附近的餐厅吃，吃完饭之后要是晚上没有技术分享或者其他紧急的任务，会跟组里的几个喜欢健身和跳舞的同事去附近的公园锻炼+学习hiphop&house舞蹈（我主要是为了锻炼身体，跳舞的动作还是挺笨拙的hhh）。

晚上7点半左右回到工位上：继续白天未完成的开发任务，与同事讨论迭代过程中遇到的一些问题；看看代码、论文或者技术博客。

晚上9点半左右：如果没有上线任务的话差不多就可以回家了，8点之后下班会有30块餐补打到工作餐账户上。

回家之后如果没有紧急的开发任务就可以洗漱睡觉了，睡前一般会刷一下技术类的公众号或者知乎，最后刷一下微博、小红书再睡觉，一般12点半左右放下手机睡觉。

新人培养

美团的新人培养机制还是非常全面的

首先是封闭式入职培训，没有疫情的时候是线下进行，时长4天，在酒店进行。这段时间你会接触到来自不同事业部、不同岗位类型的小伙伴，所有参加培训的同学被分为几十个组，每组10个人，培训的主要内容也是上课和玩游戏。通过线下培训能够接触到不同事业部的优秀同事，跟他们成为朋友，扩展自己的人脉资源。

然后，对于每一个应届的校招生都设定了一个三年的培养课程，课程会根据岗位类型分为技术通道和非技术通道，对于课程中的每一个环节都会有人去跟踪你的完成进度，督促你完成每个阶段的课程。技术类通道除了有很多公司内部的先进技术分享课程之外，还有业务知识的培养，以及沟通基本功和写作基本功的培养。

最后，进公司之后会给每一名校招生都分配一位导师，每个导师会给他带的校招生制定一份详细的培养计划，具体到以周为粒度，并且根据培养计划定时给校招生分配任务。导师除了在工作上给予你很多帮助和咨询，是你的引路人之外，也会非常关心你的工作状态和生活状态，会不定时地找你聊天，倾听你对工作的感受以及自己的一些想法，帮你调整工作节奏，使你能够快速适应当下的工作。

部门层面

我们部门主要是做推荐算法，有主要做前沿研究的同事，他们的okr主要以论文指标为准，他们的学术成果也会被放到实际业务中检验；也有主要做业务的，偶尔有空才做一些前沿研究。

我就属于做业务的，新的模型、算法之类主要靠自学，大组会让新入职的同学每周轮流进行一次技术分享，我所在的小组组长要求我们每两周就一个专题进行技术分享：每个人精读两篇论文，在周会上进行分享讨论。

部门的氛围还是很好的，我属于从toB业务算法转行到推荐算法，而且所学专业还是非计算机类的，从刚开始来的时候很多东西都不懂，一周只能完成一项任务，对上线的流程也没有一个很清晰的了解，到现在已经能够接受并行化工作，且对数据的运作机制和业务都有了一个较深的了解，这些都离不开导师、同事以及学城里文档的帮助。

此外，部门偶尔也会有同事组织秋游和桌游活动，给大家的生活增添色彩。

生活福利

美团的价值观里包含“勤俭”，所以福利相对来说也会比较简单。

公司维度：额外的商业保险+免费的白开水+晚上8点后下班的30块餐补（可以通过餐饮费发票报销的方式提现）+晚上9点后下班打车免费+节日礼品

部门维度：不定时的团建活动，形式包括轰趴和聚餐。

下图是我们所在的办公楼，属于分布式办公，所以并没有很高的大楼