選擇比努力重要——這句話是錯的。

生命中只有1%的選擇有意義，它決定了我們生命的構態，如工作，定居地，伴侶等。對於其他99%的選擇，對錯與否，無關痛癢。

很不幸地，在工作近三年半後，我又要面對一次生命中1%的選擇——找工作。

記得在2015年初，我剛入職第一份工作的時候，總結了自己找工作的經驗，並發表成文。其中的核心思想就是選擇工作的三要素：行業，公司和職位。

行業和公司決定個人的成長速度和收益，職位決定未來發展方向及在公司內受重視程度。

時至今日，從最近找工作的經歷中，我在原本的加入底層邏輯和頂層理論，完善了這個決策模型。

這個模型的核心思想是，從個人對事業的底層需求出發，了解所處行業和公司發展，做出決策。

我願意花時間完善這個模型的原因有三個。

第一是隨著年齡增長，決策成本越來越大。當初剛畢業時還是個小夥子，一人吃飽全家不餓，所以只要有一份有前景的工作都願意全身心投入。隨著時間推移，每一次職業轉換的成本會越來越高，轉變好，則會實現躍遷，若是妄動，不僅老本不保，甚至有可能跌的更慘。

第二是在工作三年後，在就業市場上的選擇越來越多，而在眾多選擇中，如何識別出最好的機會，也需要一個有指導性的模型。
第三是把職業和生活規劃的合一。大多數人看得清眼前看不到未來，往往低估了長期風險而高估了短期收益。

我大學學的是土木工程，畢業後便轉了互聯網。有天晚上我和老婆聊天，說起如果我繼續土木行業的工作會是怎樣的一番情形，推演下來，卻細思極恐，不僅不會遇到現在的愛人，甚至自己的生活也會一團糟。不值得的工作所帶來的危害遠遠不止每日八個小時，它會在方方面面摧毀你的生活。這些年來，除了學到的知識技能，帶給我最深影響的，是與優秀的人共處，在言論自由的環境裏暢所欲言，在高速增長的行業裏適應變化，而這些因素卻不曾在任何職業指導裏被提及。

正是這些思考，在失業的時間裏，逐漸面目清晰，逐漸脫胎成形。

回歸模型本身，我想先從底層需求講起，然後說說關於行業風口的Alpha和Beta理論，最後談談找工作。

底層需求：

（為什麽這個圖看著這麽像Airbnb logo~原諒我放蕩不羈的畫風）

底層需求亙古不變，不必思考時代的變遷——所以 從工業時代提取出來的分析方式，在信息時代同樣適用。

一個傳統意義上的理想工作是三個因素的交匯，喜歡，能力和收益。

我喜歡做什麽？這是最重要的問題。

對職業的熱愛永遠被低估。喜歡與否，都是你個人的事情，沒人會關心。於是大家聊天時，有人會問公司發展，職位頭銜，薪酬福利。但極少有朋友會問你，在這份工作中，你最喜歡什麽？

日久天長，最怕從眾如流，忘了本心。

如之前所說，一份厭惡的工作不僅會浪費你一天八小時，甚至會毀了你下班後的心情。壞情緒具有傳染性，在工作中的暴躁與沮喪，會影響到家庭和社交生活。也許你對待家人不再有耐心，甚至久久難以從自怨自艾中走出來，讓家庭氣氛也愁雲籠罩；也許你周末喪失了活力，不再想和朋友們歡聚一堂，甚至有意無意躲避著社交。你從未意識到，工作占據了你的白天，但是工作的情緒占據了你全部的生活。

喜歡是一個動態的概念，它既和天×××息相關，也被成就感和正反饋深深影響著。換句話說，喜歡也可以後天培養。因此，我們喜歡的不該是一項具體的工作，這會限制選擇範圍，我們要深究的是情緒背後的成因。

例如，一個工程師剛剛被提拔成為經理，現在他需要更多的時間指導團隊而並非獨自寫代碼。如果他能意識到，他所熱愛的是創造本身，那麽職能的變化只是從個人創造到帶領團隊一起創造。每一次與團隊成員的溝通並非是無意義的對話，而是目的明確的指向“團隊創新”的目標，通過尋求共性，他會更快地適應新角色，並從日常工作找到成就感。

最好的情況是，找一個自己喜歡的工作，若不然，便努力讓自己喜歡上已有的工作。

你能做什麽？尋找你和喜愛的工作間最佳匹配，這個無需過多解釋。

你將得到什麽？有形的是工資福利，無形的是技能發展，團隊氛圍和工作地點。

這裏重點說一下工資，團隊和地點。

在多數人的認知裏，工資的計算方式是將工作年限對標同等級就業市場工資的均數，而實際上，真正的計算方式是：

工資=個人不可替代度 + 市場（公司）需要度

個人不可替代度是Alpha，市場（公司）需要度是Beta，兩者加在一起，就是公司願意給你的投資（工資），這一部分將在解釋頂層理論時詳說。

如果將工作年限化作X軸，工資化作Y軸，那麽這兩者的關系將是一條向下開口的拋物線。類似下圖。

我對這張圖片不太滿意的部分是它的頂點在45~50之間。在信息時代，頂點的位置將會更偏向左側——普通人的巔峰年齡會到來更早，而之後個人價值在職場上則會隨著年齡而貶值。預知變化，擁抱變化，實現變化是對互聯網從業者的能力要求，而年輕人在這三件事上更具優勢。一個普通人需要做的，就是在到達職業頂點之前，努力從超越“老鼠賽跑”並進入“快車道”。（詳見《窮爸爸，富爸爸》）

團隊氛圍，往往事後才能覺察。感謝互聯網的存在，讓信息的傳遞越發透明。如果我對在矽谷的科技公司感興趣，可以用Blind或Glassdoor去看內部員工的評價評分，在中國則可以用脈脈。匿名的設計，使得平臺上的信息大概率是真實的。小概率帶節奏的發言，仍需使用者具有一定鑒別能力。需要留意的則是公司工作強度、公司文化、內部員工向心力（大家是否相信公司願景）、獎金發放、公司融資情況等等。

工作地點，年輕人在工作早期對地點的認知是模糊的，而人到中年因為家庭牽絆，會對地點有更多的要求。從宏觀角度觀察，地點對人潛移默化的塑造至關重要，因為缺乏衡量標準，人會低估其影響。安替老師在《同儕壓力》中的兩句話曾讓我印象深刻：

“你來北京前五年，就認識了你一生所有的敵人和朋友。”
“我在北京的朋友、以及在波士頓的朋友，是我這一生無法墮落的底線。”

這一方面說明地緣決定了你認識朋友的質量，反過來也決定你的質量；另一方面也說明作為人才和資源集聚的地方，你來北京，很快把未來和你競爭的所有人都遇到了。作為產業聚集地，即便有一天跳出公司，在北上廣的人才也更容易更快地找到工作。把眼光打開，不僅聚焦在眼前的公司，也要看到整個產業和城市對你未來的影響。

了解這個三要素的工作底層模型，可以讓我們更明確地將能力轉換成理想的產出和回報，並從中尋找出自己的喜好，在長期的職業跑道上作出更順應心意的計劃。

市場周期性

加入周期性概念的緣起，是因為看到了戴雨森在知群的一場演講——《在非線性增長的世界裏如何選擇》。

世界的發展是非線性的。第一次工業革命奠定了英國歐洲霸主的地位，卻也使得他們在二次工業革命的技術發明後，沒有在短時間內進行大規模普及，反而被美國趕超。在中國曾經風頭無兩的四大門戶網站，卻在移動互聯網轉型中落後，只有騰訊憑借微信拿到移動端社交流量入口，躋身BAT。每一波大趨勢來臨時總會帶動一批新公司的崛起，卻也因為舊有價值網的束縛，難以在新時代跨越非連續性的斷層期。

人的發展也是非線性的，在我們有生之年，所將經歷的技術顛覆及變革將是父輩的數倍，這也意味著，我們面對的不確定性，也將是超越前人的。戴雨森用了資本收益的概念，來更直觀地解釋非線性對我們的影響。

資本定價公式：收益= Alpha + Beta

「Beta 是你的市場收益，你進入一個市場之後隨波逐流就能獲得的收益。
而 Alpha 就是你跟這個市場所有的競爭者相比，你個人的超額收益。
簡單來講，Alpha 就是你比別人強，Beta 是你比別人選得好。」

讀這篇文章時正值我思考職業生涯的下一步。資本定價的公式如同深夜明燭，瞬間點亮我迷思中的星星點點，將我對職業規劃的思考放到了一個更寬廣的坐標系去觀察。我對這個公式的思考三點：

首先，個人收益為Alpha和Beta之和，而不單單是個人努力（Alpha）。許多人會誤將周期性紅利當做個人成就，故而將階段性成功經驗套用在不同周期不同市場上，在新的變化中折戟沈沙。分清哪部分是Alpha，哪部分是Beta能夠幫助我們更客觀的審視自己，也能幫我們揚長避短，審時度勢。

舉兩個和前公司有關的例子，一個是關於我的，一個是關於我老板的。

我2015年1月加入公司的時候，公司還不甚有名，知曉公司的大眾寥寥無幾，公司口碑的爆發期則在2015年5月中旬左右（見下圖）——當然要感謝營銷運營的同事們。

　我當初加入的時候僅是以本科畢業生外加三段相關實習經驗，而在2016年後同樣職位入職的同事卻背景光鮮，有投行的分析師，也有咨詢公司的初級顧問。對同樣職位的人才要求越來越高是公司逐漸壯大且持續進步的表現。我自忖若是以2015年的簡歷申請2016年公司同樣的職位，絕無可能被選上。我當時能進入公司，除了小部分能力原因，大部分要依賴於一個超前的選擇。超前選擇既是因為我對信息敏感，也是因為我作為應屆畢業生對不確定性帶來的風險相對鈍感，忍受力更強。而我從這段工作經歷所獲得的收益，在最早期，更多依賴了“選擇”，即市場給我的Beta，而非個人的Alpha。

再說個關於Alpha的事情。前公司被合並後，大部分同事都都選擇了跳去和之前工作類似的公司或性質相同的職位。我在新加坡的兩個大老板，都是歐美MBA，且在投行被“折磨”過。待業後，雖然受到其他公司力邀，但兩人還是選擇和公司的前創始人一起創業，在東南亞開展地產相關的投資業務。

當你生於或工作初始就進入一個大周期時，你往往會意識不到周期的存在。在互聯網行業越發光鮮亮麗的今日，我依舊認為在投行、咨詢及金融行業出身的人才，會在市場上保有相對高的價值。這些行業已跨越許多周期依舊存在，而它們所培養通用的技能及高標準下的高素質人才，依然會被各行各業需要。類似我的兩位老板，他們可以在共享出行火爆時加入，通過持有早期股權而獲得一定程度上的財務自由，在市場波動時，也有能力選擇繼續回歸投資——一個超高的Alpha在某種程度上是能夠抵抗Beta的波動性的。

其次，Alpha不是孤立的，它是橫向與其他競爭者相比較後的系數。也許你很牛逼，但是如果你身邊的人都和你一樣甚至比你更牛逼，那麽你的優勢壓根不存在。這就是為什麽我將收益同時解讀為

工資=個人不可替代度 + 市場（公司）需要度

當你決定展現優勢時，記得展示你與其他競爭者最不同的優勢，它可以來自你不同經驗的組合，也可以來自你與眾不同的願力；同樣，當你選擇一個市場開拓時，同時記得瞄一下同一跑道上的各位競爭者，他們將決定在一個長期的競賽上，你最後能夠分到多大的餡餅。一個100倍大且增速為10%的市場上，有1萬個競爭者，或在一個10倍大且增速50%的市場上，有100個競爭者，究竟該選擇哪個賽道，想必一目了然。

最後，關於Beta的判斷一定主觀的，而我們要理解並承擔其風險。從現在回望過去中國20年互聯網發展史，10年房價漲幅，以及5年中比特幣價格陡崖式激增，每個人都能侃侃而談說出許多道理。但是當一個人確切地立足當下，向未來張望時，又是漆漆茫然的。

面對新市場的風險，一般有兩種選擇。一是情況如我當初，因為沒有生存壓力所以也就沒有顧慮，輸也沒什麽可輸的，贏則一本萬利，所以可以義無反顧的all in。當然，我們需要對市場的周期設定一個回報時限，畢竟把所有籌碼都下註Beta，如果市場趨勢不如預期，要及時抽身止損。

二是利用《黑天鵝》裏說的可選擇權（Optionality)，用可控的資源，承擔有下限可以接受的風險，萬一選擇對了，則是上限極高的回報。天使投資就是典型例子，在同一賽道上投多家公司或者持續投資一個創業者，因為額度小入場早，承擔風險也小，但只要一家公司能夠上市退出，得到的回報是成百上千倍的。在職場上，最近大火的知識付費也是極好的例子。例如《得到》上的講師，本身已經是各自行業中的大牛，在知識付費這一波浪潮中將已有知識轉換成節目，如果《得到》沒有做起來，大家損失的僅是幾百個小時的時間投入，而大火後，則是每年幾百萬的被動收入。

總結一下，三因素模型（喜好、能力、回報）從一個傳統的角度匹配個人能力與期望工作，而市場周期性的概念則是提供一個頂層視角，幫助我們意識到世界及個人都是非線性發展的，而面對不確定性時，個人又改如何做出選擇。

最後，回歸具體的決策模型本身，依舊是行業、公司和職位。

決策模型

行業

對行業的判斷是三者裏最難以客觀判斷，卻也是影響最大的。

遺憾的是，並沒有一個合適的模型可以去量化對行業的選擇，大部分時候需要自己去做調查，與行業內人聊天以及憑借經驗判斷。

我在知乎長期關註著一個問題——如何看待大量土木從業者轉行？

我雖然土木畢業，但是實際並未有深度的工作經驗，僅僅的一次實習，大部分時間也是建模計算，沒有長時間在工地呆過。因此我對本專業從業者的工作狀態及心裏想法十分好奇。

土木建設是一個典型的受宏觀政策影響的行業。

城市化進程加速及寬松的貨幣政策帶來了2003~2013年土木行業的“黃金十年”，2008年的四萬億更是導致土木行業吸引了海量的資本資源及人才，也同時為產能過剩埋下了伏筆。2015年後中央提出去產能後，土木行業的日子變得極其難過，雖然“一帶一路”將部分內需轉為外需，但是也導致大部分土木人才不得不背井離鄉謀生。

這期間的種種變化，沒有人能預料到。而土木工程又是一個極其專業、狹窄、垂直的行業，越是工齡久，越難以跨行，而人也只能如扁舟般在時代的巨浪裏隨波逐流。或許，提前思考未來計劃，同時量化目前生活狀態對風險承受度，是面對巨大波動時的一劑防範。

公司

互聯網打破了地域的限制，卻也形成了嚴重的馬太效應，在同一賽道的競爭者們，最終只會有前三甚至前二活下來。從最初的團購網站百團大戰到新進的共享單車百色爭艷，百團大戰僅存美團而共性單車領域也只有橙黃藍三色；2017年初的小風口共享充電寶和無人貨架，轟轟烈烈的媒體宣傳過後卻是無以為繼的運營慘況。

每當一個新的風口出現，資本的趨利和互聯網的流量玩法往往使得一個本該盈利的行業短時間內集中噴湧，榨幹市場盈利空間；中小玩家融資困難，現有商業模式難以維持生存，註定慘淡收場。

有一些朋友會向我尋求職業咨詢，其中一個常見的問題是，去大公司還是小公司？其中應屆生尤多。在這種情況下我一般都推薦去大公司。倒不是我對創業公司有偏見，而是從問詢者角度給出的建議。一般這樣問的人，說明他有三種狀況：

他不想創業。創業做的是九死一生，逆天改命的事情，不是意誌堅決難以堅持，而一般真正想創業的人也不會來詢問找工作方面的事情。
他沒有思考清楚。真正想清楚的人不會問去大公司還是小公司，他們有自己的決策模型，而咨詢別人也是偏信息化的問題，比如公司發展、職業發展和市場現況等。直接向別人尋求建議的一定是既沒有深入思考過自己需求，也缺乏現實經驗的。
他對長期規劃是模糊的。如果長期規劃清晰，短期內的決策會很容易做出。

基於此，我一般都推薦他們去大公司。

大公司的培訓和內部流程更加專業化和標準化，在職業早期，會對人的職業素養和專業化培養更有幫助，而且有大公司品牌背書，即便將來出來換到別的公司也會更加容易。

職業

不同賽道的公司各有基因偏好。

大家常常說的，百度的技術，阿裏的運營，騰訊的產品，就是說明了BAT三家各自不同的特點。這是由賽道驅動力決定的。電商、內容、社區以及O2O都是運營驅動的，這也是O2O這波創業者許多是阿裏出身的原因；工具和社交是產品驅動，而類似AI這種深科技則必然是技術驅動的。了解公司驅動力，可以更好的幫助我們規劃職業發展，選擇能賦能自身優勢的公司加入。

同時，有部分職業對公司規模有一定需求。比如數據科學家，如果矢誌在這個領域深造的朋友，則必然要選擇擁有海量數據的公司，且有業界大牛帶領，在這樣的雙重束縛下，恐怕最後圈定的範圍也只剩超級獨角獸級的公司了。

從行業看公司，從公司看職位，也是我再度找工作時的行動方法。我會在自己感興趣且與過去經驗相關的行業裏，選出頭部的三家公司，然後通過與人交流或者查詢資料的方式進一步了解，並審視自己是否勝任。通過這樣的方式尋找，不僅高效，且更有針對性。

總結

失業三個月，焦慮一個月，休息兩個月。

剛失業的時候有突然脫離組織的孤獨感，花了一個月的時間和各路朋友交流，一方面排解低落的情緒，一方面也是借機了解其他行業在東南亞的發展。後兩個月就想開了，身心紓解，在家休息，不亦樂乎。

借此機會也感謝這段期間給予我幫助的朋友。許多幫助卻來自許多素未謀面的朋友，有微信群裏熱心的大神，有神交已久的知乎朋友，也有因之前文章被認可而新加的好友。希望自己將來有機會把這份善意也傳遞給別人。

程序員該如何選擇工作以及如何做好職業規劃？