从汉学博士到转码之路
立正: 大家好,欢迎回到《课代表立正》。今天我们请来了魏慧学姐,学姐你来给大家做个介绍吧。
魏慧: 大家好,我是魏慧,我的英文名字是 Wei Manfredi。我是90年代来到美国的,早年是来读 PhD,专业是 Asian Studies,文科的。后来转到了 CS(计算机科学),然后就待下来了。
立正: 读书的时候就转 CS 了?
魏慧: 对。因为我是浙大毕业的,毕业后留校。大家都知道,在学校要升的话必须有 PhD,所以我那个时候觉得学校蛮不错的,想出来拿个 PhD 再回去。结果待了半年就换了。
立正: 为什么就变了呢?
魏慧: 其实也很有意思。我专攻的方向其实是诗歌研究,我的老师是台湾人。他很好奇地问我:“你真是想做这个学问,还是有别的想法?”我说就算我真想做学问又怎么了?他说你要真做汉学研究,不一定要来美国,去欧洲、新加坡、台湾或香港可能更好。如果就是想看看世界(Explore the world),他建议我干脆不要学这个,直接转码。
立正: 哈哈哈,真是个好建议。
魏慧: 是啊,那是1996年。我问大家如果不学这个做什么比较好,很多人建议去做会计,因为工作稳定且不用说话,那个时候我很内向。还有人建议 Computer Science,也是一样的理由:稳定、不用说话。我心里想蛮好的,就选了 CS。
立正: 放到时代背景里,1997年刚好是网景(Netscape)起来的时候。
魏慧: 对,刚有 PC,刚刚起来。我还记得那时候上网还要那种“嘀……噔噔噔噔”拨号的声音。我最早的工作是在一家很大的引擎公司 Cummins Engine。它是做重型卡车引擎的,我的工作是 Embedded Engineering,主要做 Simulation(仿真测试)。最牛的是我以前连自行车都不会修,但在两个小时之内,我可以把整个引擎拆开再装回去。
早期职业生涯与“无畏”的心态
魏慧: 之后我就觉得不行,互联网时代开始了,Web 网页就像今天的 AI 一样。我跳到了咨询公司,专门做热门技术。那时候叫 ASP page,非常新。后来我转到了旧金山湾区(Bay Area),大约是2000年前后,正好赶上淘金潮。
立正: 最恰当的时候到了最恰当的地方。
魏慧: 地理位置(Location)太重要了。虽然我没有淘到金——每个公司都承诺了上百万的股票,但没一个成功的——但我学到了最有价值的东西:Fearless(无畏)。
很多中国学生到了美国特别怕失去工作,怕失去现有的东西。但我因为频繁跳槽,尤其是转到湾区时几乎每半年换一个工作,我发现其实没什么所谓的“失去”,随时都可以找到新工作。我经常跟孩子说,人一辈子有几个东西非常重要,其中之一就是底线思维。当你重复经历过几次底线,就什么都不怕了。
立正: 确实。我刚工作时也特别怕出错,后来资深同事告诉我:“你出次错试试。”我马上就懂了。
魏慧: 对,每半年换工作,你会被逼着往更高的层次走。我学习最快的方法就是把你放到那个环境里,发现人家对你的期待在那儿,你就不自觉地在那个层面上行动了。不是等我准备半年再过去,而是你必须在那儿,不知道也得知道。
快速弥补差距与观察力的培养
立正: 怎么能很快看到差距(Gap)并弥补它呢?
魏慧: 我是一个好胜心很强的人。比如在一个团队里,有人表达得特别精到,我就会想:为什么他能把事情理得这么顺?你看几遍以后,自己也能重复了。
立正: 大多数人可能觉得看几遍也没法重复,比如看奥巴马演讲。
魏慧: 奥巴马那个差距太大了。你要看身边的人,看比你稍微好一点、可触及(Achievable)的人。我以前有个同事,写程序非常快,他的方法是先写了再说,测出问题再改。而我以前是想写到完美再测试。那时候还没有 TDD(测试驱动开发)的概念。我发现他虽然不是科班出身,但速度比我们快得多。我就学他的招数。
很多人好胜心强就变成了竞争,这没必要。更重要的是 Intellectual Honesty(诚实面对知识)和谦逊,能看到别人的长处。
立正: 很多人会用宏大的叙事掩盖战术上的懒惰,或者只在擅长的地方发力。
魏慧: 确实。我发现一些中国同事喜欢用批判性的眼光看人,说“这个人不行”。但如果你能换个心态,看到别人的长处并学到手,你不就赚到了吗?我容易看到别人的长处,是因为我是转行的,没有那种“我是专家”的 Identity(身份包袱)。
管理层的核心价值:四两拨千斤
立正: 学姐在 Google 的 Title 是 Chief Architect,之后在麦当劳是 VP of AI and Data,现在在 IHG(洲际酒店集团)是 SVP。这已经是华人在职场的天花板了。你以前说过你拒绝做管理层?
魏慧: 对,年轻时觉得管理层没本事、说空话,到了一定程度就没用了。现在想法完全不一样。管理层的精髓是四两拨千斤,是 Leverage(杠杆)。你要让几千人心往一处想,理解你的愿景并执行,这是非常不容易的。
立正: 做技术的同学往往觉得把东西做出来最牛,但“做什么”其实更重要。
魏慧: 没错。第一是愿景,第二是让大家精准地合力往前推。这种 Leadership(领导力)的水准就像架构一样,好的架构东西加上去不用重做,这种高低只能你自己经历了才知道。
大厂的局限性与打螺丝的幻觉
魏慧: 我在 Visa、Nordstrom、Lululemon 都待过。我学到的一点是,大厂虽然技术强,但往往非常局限。你在里面可能只负责小小的一块,像打螺丝。哪怕是万吨巨轮上的螺丝,它依然只是个螺丝。
立正: 大家容易有一种幻觉,觉得产品有很多人用,自己的影响力就大。但实际上你可能没有 Decision Power(决策权)。
魏慧: 没错。在大厂待过的经验很重要,因为它给你自信,让你“吃过见过”。但之后你得问自己:你喜欢确定性还是不确定性?你喜欢做任务还是做结果?AI 以后做任务会做得很好,但负责结果需要面对不确定性。
如何成为公司不可或缺的 Go-to Person
魏慧: 我有一个习惯,我不想被认为是 Optional(可有可无)的。我可以不是领导,也可以不是最好的员工,但必须有一个东西是别人搞不定、一定要来找我的。我要成为那个 Go-to Person。
立正: 这个定位非常重要,它决定了你的议价权。
魏慧: 比如年轻时,我把数据库的 Query 练到最极致、最有效率。系统跑得慢了,大家都会说“去找 Wei”。虽然我不去爬职场阶梯,但我成了不可或缺的那个螺丝钉。
再比如我现在的团队里,有人 PPT 做得特别好。PPT 的价值不在于美观,而在于目的性强、能推动关键决策。老板听了能放心决策,这就是一种很强的能力。还有人特别能干“杂事”,能比你多想前一步,这种人我也愿意提拔。
职业转折点:从 Lululemon 到 Google
魏慧: 职场最重要的节点是 Lululemon。我进去时是 Director of Architecture,当时公司正处于转型期:没有线上生意,也没有国外市场。我们每做一个东西,利润就翻一倍,非常过瘾。
我从架构带到战略规划,再带到工程团队。我进去时股票40块,走的时候400多块。那段时间我成了业界有名的架构师,Google 也来拉我。Google 当时想做 Vertical Cloud(垂直云),比如 Retail Cloud。虽然我不想离开 Lululemon,但觉得机会难得。
在 Google 干了两年多,主要是向大企业 C-level 解释 Google 技术的优势。后来我们定义了 Big Bets(大赌注),其中一个是 Google Distributed Cloud。因为零售业有实体店,实体店总有断线的时候,分布式云就成了核心基础设施。
传统企业的等级制与文化冲突
魏慧: 后来我去了麦当劳,因为我想看到我的用户。但在传统企业工作蛮痛苦的,文化冲突很大。
第一,传统企业怕犯错,一定要测试到完美才敢上线;而互联网公司是试了再说。第二,中西部传统公司等级感(Hierarchy)非常强。CEO 有专机,身边有保卫。而在西海岸,大老板往往不把自己当回事。
立正: 这种等级制是不是很压抑创新?
魏慧: 非常压抑。他们怕 Debate(争论),要么同意要么闭嘴。但工程师出身的都知道,不争论怎么知道谁对谁错?
还有就是在印度建 GCC(全球协作中心)的经历,让我很痛心。园区里像殖民地一样漂亮,园外全是垃圾和贫困。那种贫富差异和对生命的漠视让我受不了,所以最后我跳到了 IHG。
IHG 的愿景:数字孪生与智能化转型
立正: 酒店行业在 AI 时代有什么机会吗?
魏慧: 酒店行业非常老旧,甚至比不上机场的自动化。你住10次酒店,他们可能都不知道你是谁。我觉得这个行业 Ready for disruption(等待颠覆)。
IHG 是全球第三大酒店集团,我们的策略是做“智能化酒店”。第一是数字化,把酒店、客户和流程都做成 Digital Twin(数字孪生)。第二是用 Agentic Workflow(代理工作流)在数字孪生之上做智能化。
比如,预见性(Anticipatory)服务:我发现你的航班晚点了,自动发信息告诉你房间已备好,不用急着 Check-in。这种温暖的服务需要实时的信号。我们可以用 AI 在数字孪生上做异常检测、诊断、建议和行动。
AI Native 团队的建设与 Unlearn
魏慧: 现在 AI 写的代码已经占到 80% 甚至更多,所以我不需要大团队,我需要的是 Architect 或 Conductor 类型的人。
立正: 现在招人最看重什么?
魏慧: 第一看 Mindset。如果你把自我价值绑定在写代码的质量上,你很难接受 AI 写得比你好。你要愿意 Unlearn(忘掉旧习)。
立正: 软件工程的很多原则需要改变。以前代码贵,所以要复用、要模块化;现在代码便宜了,很多逻辑可以重写。
魏慧: 没错。传统公司最难的是让工作了二十年的人 Unlearn。我们要创造一种“魔术感”,让他们看到 AI 的力量。我现在的团队分三个方向:Platform and Tooling(基于 Google Stack)、Engineering and Delivery(人机协作团队)、以及 AI Lab(快速原型和大学生轮岗)。
立正: 为什么会有 AI Lab 招大学生?
魏慧: 因为他们不需要 Unlearn。他们每天都会给我带来冲击:“这也行?他居然做出来了!”这三块我都在招人,从工程师到 VP 都要。
立正: 好的,谢谢学姐的分享!希望今天的内容对大家有启发。
魏慧: 谢谢立正,下回见。
📌 文中提及的人物和组织
人物: 魏慧, Wei Manfredi
公司/组织: Google, McDonald's, Lululemon, IHG, Nordstrom, Visa, Cummins Engine
产品/模型: Gemini, Retail Cloud