失业潮让女硕士在小红书上崩溃痛哭，她却从没在方向选择上努力过

　　最近有一位女硕士，在自己小红书的账号上失声痛哭，失业潮让她连续 4 个月找不到工作，她快崩溃了。
　　为保护当事人隐私，本图片经过 Midjourney 重新生成。
　　这段长达 4 分钟的视频，大致讲什么事情呢？
　　她自认为是一个非常努力和上进的人，最早是专科，随后专升本，考研到硕士研究生毕业，计算机技术专业，主攻人工智能方向，学图像算法，最后她就业方向选择做数据开发。
　　据她介绍，她有多段数据仓库岗位的实习工作经历，去过北京的金融公司，也去过北京的小米，都是实习，时长几个月 -- 说明最终都没能留下来。
　　令她痛哭崩溃的不是这个，而是她随后找工作，哪怕岗位要求是 1 年以内的数据岗位，都直接拒绝她。
　　她明确表示实习岗位也是数据，并且她已经掌握了一些基础技能，面试官拒绝她都不带理由的，因此她不知道缺失在哪里，不知道该往哪个方向努力，4 个月没找到工作，岗位被陆续关闭，机会越来越少……
　　这段视频在新浪微博上被传得到处都是，但我去小红书翻原博，视频早已被删除了，而且她本人的账号也不是大 V，因此我判断这可能是一个真求职者，而不是炒作。
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　　要知道，她究竟为什么失声痛哭？
　　是没找到工作吗？是的，但不全是。
　　找不到工作的人很多，她认为像她这样努力又上进，没做错什么事情的人，应该能找到一份工作，才算是合理的剧本。就算没找到工作，那至少要知道一个方向吧，哪个方向可以努力，缺哪个方面的技能，她努力去补不好吗？
　　典型的学生思维。
　　当然，这并不意外，毕竟她也只是多了一些实习的经历，但仍然是学生。
　　学生思维就是考题，学校定一个方向，一个无比确定的方向 - 考纲。她沿着这个方向，努力，然后通过考试，过关，她就晋级了。
　　社会不是这样，其实没有明确的方向，理论上，你想干嘛就干嘛，没有人限制你。哪怕你本科北大毕业的，你出去卖猪肉，没问题，只是违反大众的共识，但没有哪个法律规定，北大毕业的不能去卖猪肉。
　　你看出来了吗？
　　学生时代，学校会帮你划定范围，指明方向，你沿着路去就对了，而且你必须沿着路去，你才能过关。
　　进入社会，只为你划定底线，法律限制的你不能做，你要做的，必须符合法律框架，完了。至于你要做什么，无所谓，国家不管你，爸妈不管你，她就急哭了。
　　为什么这个视频被广泛传播？因为她代表着一群人，从学校切换到社会，突然找不到方向的一群人。
　　既然这是一个广泛的问题，不妨我借用这个女孩的案例，好好分析分析，并在 末尾给出实际的转型求职方案 。
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　　在我们出品的《转型派·职业转型实操指南课》里，第一篇，讲了《该不该职业转型，知己也要知彼》。说白了，给自己职业定位，就三件事：
　　第一，了解自己；第二，了解社会；第三，取交集。完了。逐个来看。
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　　第一，她要重新认识自己
　　我要问的第一个问题是，她受到的学历教育，究竟有多少价值？
　　她的起点是专科，却没有和大多数专科生一样早早进入社会，而是自考本科再到研究生，说明努力和上进，并且是在专科的学习环境里杀出来的，尤其难得。
　　但，硕士研究生在社会上是什么情况？太多了，有些热门企业招聘，硕士研究生成为门槛都不够，门槛还必须加上第一学历要是 985 或 211 大学的本科。
　　所以，专升本的硕士研究生，仅仅刚刚摸到「可以参与面试」的门槛。
　　第二个问题：她的实习经历，究竟有多少价值？
　　实习有两个作用，一个是贴金，一个是真学到什么技能。
　　贴金吧，她说的「北京某金融公司」不算，「北京小米」可以做做文章，可惜她没留下，说明实习不够优秀。
　　学到什么技能呢？她说得很勉强，说也会一些基础，说明基本不会。
　　第三个问题：她自身的优势在哪里？
　　肯定不是学历，专科起点，就意味着学历完全不能拿出来面试；也不是学术，毕竟，硕士研究生谈什么学术呢？
　　至少，她的优势一定不是上面说的两个方面，而在其他方面，这个我们待会儿挖掘。
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　　第二，她要重新了解社会。
　　第一个问题，数据方面的岗位，到底需要什么人？
　　这里有一个基本认知，数据是近几年经济放缓后，才被人们重视，并且视为一种「生产要素」。原因很简单，人口红利没了，应用层面的大干快上不增长了，于是只能通过挖掘数据，精耕细作，来创造新的增长。
　　一个刚刚兴起的领域，从事这项工作的人，一定是优中选优。必须绝对优秀的人，才能在这种新技术领域，开展基础性的技术工作，开荒。
　　这就好比应用层，很多年前，应用开发是绝对的高薪。时至今日，各种技术基础设施成熟了，技术框架完善了甚至内卷了，因此应用层的技术岗位也开始分化了：
　　互联网大厂的应用技术开发，拿高薪；软件经销商小微企业，甚至也会有程序员，做简单代码甚至无代码开发，薪水就是一般白领的工资了。
　　这位女博主自己说，她的室友，还能找到 Python 开发的工作。
　　说到底，这是一个社会需求与概率的关系，需求大，概率就高；反之就低。
　　这跟能力有关系吗？女博主不是也学会了一些基础技能吗？哪怕真的学会了，哪怕数据岗位真的需要一些做基础技能的岗位，那又怎样，需求量少，优中选优的同时，还有一个关键：
　　数据的保密和安全。
　　这就是潜规则，数据开发类岗位，企业一般倾向用内部工作多年的自己人，反正社会上也没多少真的懂的，招聘到合适的人成本也很大，不如自己培养。
　　你看，数据岗位的明规则和潜规则，让这位专升本的女硕士实习生能找到工作的概率，几乎看不见了。
　　第二个问题：「你应该从哪个方向努力」这种问题你应该去问谁？
　　注意，我现在还没回答她，应该往哪个方向努力，这个我在末尾说。首先是一个初始认知，这种问题的答案在哪里？
　　在面试官那里吗？对，面试官应该知道，但面试官为什么要告诉你呢？面试官没有义务告诉求职者，你应该往哪里努力。
　　在硕士研究生导师那里吗？导师会给你指条明路，要不你继续在我的公司来「帮忙」吧，这是你师娘这个月包的新鲜饺子，你先拿去吃，满足了吧。
　　那怎么知道？
　　去问真正从事数据开发的职场人。这个叫职业访谈。当然，前提是你能找到他们，并且他们愿意分享。嗯，菠萝转型派对社群里有。
　　另外，问问实战派的职业咨询师。注意，要是实战派的。怎么区分呢？有些职业咨询师会教你看清内心的定位和优势，有用但没什么大用，无法给你实际的 IT 行业数据方向的职业指导。嗯，菠萝转型派对的产品和服务，就是实战派。
　　4 个月找不到工作，第一个原因当然是经济大环境，第二个原因，是你从没在方向选择上努力过。
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　　第三，将自己的职业定位和社会的需求取交集
　　现在，我免费送给这位女硕士，一个真切务实的求职转型方案。擦干眼泪，不要哭，你的努力和上进，是能够在社会里兑换价值的。
　　我先说一个总原则：
　　避开纯粹的技术岗位，考虑技术应用岗、或技术服务岗。
　　纯粹的技术岗位，是留给学历好、稳定、有技术能力的应聘者，而且按照历史统计概率，这种岗位一般男性居多（无性别歧视）。
　　然而，这种技术岗位的人，一般工资很高，时间很值钱，所以企业就会给这群人配上各种支持和服务团队，帮助核心技术人「打下手」，做一些（对技术人而言）边角料、但实际又很有价值的工作。
　　这些工作，就是你这种努力、上进、形象不错的女硕士，捡漏的好工作。体面，而且也有上进的空间。
　　好，原则解释完了，现在我就给出 两个落地职位方向 ：
　　1、人工智能的数据标注方向。
　　你不是喜欢数据吗？那就去最火热的、刚融资的 AI 人工智能公司，有钱、有前途。
　　你专升本的务实，加上女硕士的高学历，形象和沟通都不错，很容易就升上管理岗位，管理谁呢？
　　管理本科和专科的这些一线人士，你从那里一路爬上来，你应该了解他们，因此管理他们会相对容易。
　　2、AI 或数据公司的市场营销，或销售服务岗。
　　你的崩溃痛哭视频，出圈了。这是偶然，但也蕴藏着一份必然，说明你很可能有市场传播的潜力。
　　你对数据方向执着的兴趣，以及你的技术实习经历，让你比很多市场岗位和销售岗位的人，更懂技术。因此，你更容易在市场、销售服务岗位获得小优势。
　　好了，我简直把 1 对 1 职业转型咨询的核心内容都说出来了，谁叫你这么火呢？谁叫你这么努力和上进呢？嗯，我们都是同样的人。
　　: end )