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七月的北京，太阳跟下火似的，林未攥着刚打印出来的入职通知书，站在“云启科技”大楼前，手心都有点出汗。
这栋楼她在网上见过无数次玻璃幕墙反射着蓝天，门口的LOGO亮得晃眼，是国内互联网圈数一数二的“大厂”。林未从名牌大学计算机系毕业，毕业设计做的“个性化推荐算法”拿了校级金奖，面试时又当场解了面试官抛出的三个技术难题，才总算挤破头进来，进的还是核心业务部门“智能推荐组”。
“林未是吧？我是张涛，你的直属领导。”
刚进部门办公区，一个穿格子衬衫、戴黑框眼镜的男人走过来，伸手跟她握了握。这人看着三十出头，头发有点油，说话时眼神总飘向别处，没什么精神头。林未后来才知道，张涛在云启待了五年，一直卡在“高级工程师”职级，没做出过什么拿得出手的项目，全靠资历混到个小组长。
张涛领着林未走到一个靠窗的空位，桌上堆着前同事留下的杂物，还落了层灰。“你先自己收拾下，”他丢下一句，转身就往自己工位走，走了两步又回头，“对了，入职首周不用做复杂的，先熟悉下业务这是近三个月的用户行为数据，你整理成表格，标清楚每天的UV、PV和停留时长，周五下班前给我。”
林未拿起张涛递过来的U盘，心里有点犯嘀咕：整理数据？这活儿本科生实习就能干，跟她面试时聊的“算法优化”差了十万八千里。但转念一想，毕竟是新人，先熟悉业务也正常，就没多问，挽起袖子开始收拾工位。
办公区里特别安静，只有键盘敲击声和偶尔的低声讨论。林未一边擦桌子，一边偷偷观察左边工位的男生对着屏幕皱着眉，好像在调代码；右边的女生对着Excel表叹气，估计是数据出了问题。她刚把杂物扔进垃圾桶，右边的女生突然“哎呀”一声，手里的鼠标拍在桌上。
“怎么了？”林未忍不住问。
女生抬头，露出张圆圆的脸，脸上还带着点沮丧：“数据异常了，上周三的用户停留时长突然掉了20%，我查了半天也没找到原因，明天就要跟产品部汇报，这可怎么办啊。”
林未凑过去看了眼屏幕，Excel表里的数据曲线确实在周三那天突然往下拐了个大弯。“你查过那天的推荐内容吗？”她问，“会不会是推荐的内容类型太单一，用户看腻了？”
“没查过这个，”女生愣了下，“我以为是数据统计错了，一直在核对埋点。”
林未想了想，说：“要不我帮你看看？我之前做过类似的数据分析。”
女生眼睛一亮，赶紧把电脑挪过来：“真的吗？太谢谢你了！我叫苏晓，是产品经理，负责咱们组的需求对接。”
林未接过鼠标，先调出那天的推荐内容日志，发现从周三早上开始，APP首页推荐的全是“职场类文章”，其他类型的内容几乎没出现。“问题应该在这儿，”她指着屏幕，“算法把职场类内容的权重调得太高，导致内容太单一，用户刷两下就不想看了，停留时长自然就掉了。”
苏晓一拍大腿：“对啊！我怎么没想到这个！之前张涛说算法没问题，让我只查数据统计，害得我白忙活半天。林未，你也太厉害了吧，刚入职就看出问题了！”
林未被夸得有点不好意思，刚想说“只是碰巧”，就看见张涛从远处走过来，脸色不太好看。苏晓赶紧压低声音：“别让张涛看见，他不喜欢下属多管闲事。”
林未赶紧把电脑还给苏晓，低头继续收拾工位。张涛走过来，扫了眼苏晓的屏幕，又看了看林未：“林未，数据整理完了？没让你干别的吧？”
“还没，刚收拾完工位，准备开始弄。”林未赶紧说。
张涛“嗯”了一声，没再多问，转身走了。苏晓冲林未做了个“鬼脸”，小声说：“张涛就这样，怕下属比他厉害，你以后小心点。”
林未心里“咯噔”一下，没敢多接话，拿出笔记本电脑，插上张涛给的U盘，开始整理数据。
数据量确实不小，近三个月的用户行为数据，光Excel文件就有十几个。林未一边整理，一边忍不住琢磨这些数据里藏着不少信息，比如用户在不同时间段喜欢看什么内容，周末和工作日的行为差异有多大，这些都是优化推荐算法的关键。可张涛只让她整理成表格，根本没提分析的事。
整理到第三天，林未实在忍不住了。她发现现有算法有个明显的漏洞：不管用户之前看了多少同类内容，算法还是会一个劲地推，比如用户看了一篇“美食教程”，接下来首页全是美食内容，很容易让用户产生审美疲劳。这也是导致用户停留时长忽高忽低的主要原因。
林未想起自己毕业设计做的“动态权重调整模型”，或许能解决这个问题。她犹豫了半天张涛只让她整理数据，没让她碰算法，要是自己偷偷做模型，会不会被骂“越权”？可一想到苏晓说的“张涛怕下属比他厉害”，又觉得要是不证明自己，以后可能永远只能干整理数据的活儿。
“不管了，试试再说。”林未咬咬牙，决定下班后留下来，自己搭模型试试。
晚上八点多，办公区里的人差不多都走光了，只剩下林未和几个加班的同事。她打开自己的算法模型代码，把云启的用户数据导进去，调整参数，跑了一遍又一遍。中途遇到个小问题，不知道云启算法的基础框架，她想起苏晓说过自己对接算法需求，就给苏晓发了条微信，问能不能给份算法框架文档。
苏晓很快回复：“框架文档张涛不让外传，但我记得大概结构，我发给你，你别说是我给的。”
林未拿到框架结构，很快解决了问题。一直忙到凌晨十二点，模型终于跑通了用这个模型优化后，用户停留时长的预测准确率比现有算法提升了12%，而且能根据用户的浏览历史，动态调整推荐内容的类型占比，避免内容过于单一。
林未看着屏幕上的结果，心里特别激动，赶紧把模型结果和优化建议整理成文档，保存到电脑里。
周五下午，部门开周会。张涛先汇报了上周的工作，大多是些“数据正常”“需求推进顺利”的套话，没提任何问题。接着是其他同事汇报，也都是些常规工作。轮到林未时，张涛摆摆手：“林未刚入职，没什么好说的，数据整理好了就行。”
林未犹豫了一下，还是站起来：“张涛，我整理数据的时候，发现现有推荐算法有个漏洞，可能导致用户停留时长不稳定。我试着搭了个优化模型，准确率提升了12%，想跟大家分享下。”
办公区里一下子安静下来，所有人都看着林未，张涛的脸色瞬间沉了下来：“林未，我让你整理数据，没让你做算法优化吧？你刚入职，懂什么算法？别瞎折腾。”
“我不是瞎折腾，”林未赶紧说，“我用近三个月的数据做了测试，模型确实有效，能解决内容过于单一的问题。”
“你说有效就有效？”张涛冷笑一声，“算法是部门的核心，不是你一个新人能随便碰的。坐下，别耽误大家时间。”
林未还想再说，就看见会议室门口走进来一个女人，穿着干练的职业装，气场很强。苏晓赶紧小声说：“是总监李曼，咱们部门的大领导。”
李曼刚走进来，就听见张涛的话，笑着问：“怎么了？新人有想法？我倒想听听。”
张涛没想到李曼会突然来，赶紧站起来：“李总，没什么，林未刚入职，对算法不太懂，瞎提了个建议。”
“不懂才要多听嘛，”李曼走到会议桌旁，看向林未，“林未是吧？说说你的想法，别怕错。”
林未定了定神，打开自己的笔记本电脑，把模型结果投到屏幕上：“李总，各位同事，我发现现有算法存在‘过度推荐同类内容’的漏洞，比如用户看了某类内容后，后续推荐的全是同类，导致用户疲劳。我搭了个‘动态权重调整模型’，能根据用户的浏览历史，实时调整不同类型内容的推荐权重，避免内容单一。用近三个月的数据测试，用户停留时长预测准确率提升了12%，后续停留时长的稳定性也能提高。”
李曼凑到屏幕前，仔细看着模型结果和数据对比，时不时点头：“这个思路不错，针对性很强。现有算法确实有内容单一的问题，我们跟产品部提了好几次，都没找到好的解决办法。林未，你这个模型能不能再细化下，比如结合用户的性别、年龄做差异化调整？”
林未没想到李曼会这么认可自己，赶紧说：“可以的！我之前也考虑过差异化调整，只是还没来得及细化。要是需要，我这周末就能完善。”
“好，”李曼笑着说，“那这个任务就交给你，下周三部门例会，你再给大家详细汇报下细化后的方案。张涛，你配合下林未，给她提供需要的数据和资源。”
张涛脸上一阵红一阵白，勉强挤出个笑容：“好，李总，我会配合的。”
周会结束后，李曼特意走到林未身边：“林未，好好干，云启就需要你这样有想法、敢尝试的年轻人。有什么困难直接找我。”
林未赶紧道谢，心里又激动又有点忐忑。苏晓跑过来，拉着她的胳膊：“林未，你太牛了！连李总都夸你！张涛刚才脸都绿了，哈哈！”
林未笑着说：“多亏你给我的算法框架，不然我也搭不出模型。”
“跟我还客气什么，”苏晓说，“以后咱们就是盟友，有什么事互相帮衬。对了，晚上我请你吃饭，庆祝你首战告捷！”
林未刚想答应，就看见张涛在远处盯着她们，眼神冷冰冰的。她心里突然有点不安刚才在会上抢了张涛的风头，以后张涛会不会给自己穿小鞋？
苏晓也看到了张涛的眼神，拍了拍林未的肩膀：“别担心，有李总撑腰，张涛不敢怎么样。再说，咱们靠实力说话，怕什么？”
林未点了点头，心里却明白她在云启的职场之路，从这一刻起，已经不只是“做好工作”那么简单了。她看着窗外渐渐暗下来的天色，攥了攥拳头：不管以后遇到什么，都要靠实力站稳脚跟，不能让别人看扁。
晚上跟苏晓吃饭时，苏晓又跟她聊了不少部门的事张涛五年前靠一个小项目升了高级工程师，之后就没做出过什么成绩，去年本来有个晋升经理的机会，因为没拿出像样的项目，被别的部门的人抢了，从那以后就更怕下属比他厉害；组里之前有个很厉害的算法工程师，提出过几个不错的优化方案，都被张涛压下来，最后那工程师受不了，跳槽去了竞品公司。
“所以你以后要小心，”苏晓说，“张涛肯定会给你使绊子，你最好多留个心眼，重要的工作成果记得留证据，别被他抢了功。”
林未听得心里发毛，却也更坚定了“靠实力说话”的想法。她知道，在云启这样的大厂，只有拿出真本事，才能不被欺负，才能实现自己的价值。
吃完饭回到出租屋，林未打开电脑，开始细化自己的模型。她知道，下周三的部门例会，不仅是展示自己的机会，也是跟张涛的第一次“正面较量”。她必须做好万全准备，不能出任何差错。
窗外的北京灯火通明，林未的电脑屏幕亮着，映着她专注的脸。她想起白天在云启大楼前的心情，想起李曼的认可，想起苏晓的鼓励，心里充满了干劲。她不知道未来会遇到多少困难，但她知道，自己已经迈出了第一步。