萧箫 鱼羊 发自 凹非寺
转载自量子位

他叫张霁，1993年生于湖北，最近以入选华为「天才少年」计划被人熟知。

因为27岁的他，拿到了华为最高201万的年薪offer。

一开始被认知，他是华中科技大学博士毕业生、8篇顶会论文作者，实习成果就让巨头腾讯感到真香。

但随着更多采访深入，张霁更多经历也开始为人所知。

原来，如今的「天才少年」，出身属实算不上好——生于湖北人均收入垫底的小城咸宁通山，高考不算如意（*），靠着自律、不屈、勤奋和自驱力，才完成了今日的高光。

所以张霁也说，「我只是个普通人」。

此外，这个「普通人」还有让人更为咋舌的选择，在这次毕业“求职”中，华为的201万年薪并非最高offer，因为还有企业给他出价360万。

但张霁最终还是选择了华为，「因为志同道合」。

关于这个「天才少年」，背后有一连串宝藏经历。

科研实力「TOP PhD」

张霁在博士生涯期间，发表在顶会的论文有8篇。

从论文选题来看，张霁的目标非常明确，研究方向主要在数据库和磁盘故障优化两方面。

而这8篇论文，每篇都发表在顶会或顶级期刊上。

一起挑几篇看看：

1、《An End-to-End Automatic Cloud Database Tuning System Using Deep Reinforcement Learning，采用深度强化学习的端到端云数据库自动性能优化系统》

这是一篇腾讯与华中科技大学合作的论文，是张霁在腾讯实习期间进行的研究。

论文首次提出了云数据库自动性能优化系统CDBTune，可以在缺少相关经验数据训练的情况下建立优化模型，为用户提供在线自动优化数据库性能的服务。

性能调优结果首次全面超越数据库专家，大幅度提高了数据库运维效率。

这篇论文被2019年ACM SIGMOD（Special Interest Group on Management Of Data，数据管理国际会议）收录，是数据库领域具有最高学术地位的国际性学术会议。

2、《AlphaJoin: Join Order Selection à la AlphaGo》

这是一篇数据库查询优化方向的研究。

论文采用AlphaGo用到的蒙特卡洛树搜索，将之用于数据联结选择，提出了一种AlphaJoin的技术，实验成果超越了当时最前沿的相关研究。

论文被2020 VLDB收录。作为数据库领域三大顶会之一，VLDB有着与SIGMOD同样的地位。

3、《Tier-Scrubbing: An Adaptive and Tiered Disk Scrubbing Scheme》

这是一篇有关磁盘扇区错误的研究。

这篇论文设计了基于LSTM的自适应清理控制器的分层清理方案，用于预测解决磁盘扇区错误，进一步提高清理效率，提高存储系统的可靠性。

论文被存储行业顶会FAST 2020（18th USENIX Conference on File and Storage Technologies ）收录。

4、《Minority Disk Failure Prediction Based on Transfer Learning in Large Data Centers of Heterogeneous Disk Systems》

这篇论文，是关于磁盘故障方向的研究。

论文提出了一种基于迁移学习的、名为TLDFP的方法，用于预测磁盘故障。与同样基于迁移学习的两种最新方法相比，这种方法超越了SOTA，降低了额外的维护成本。

论文被TPDS收录（IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems）。作为中国计算机学会推荐的计算机系统与高性能计算领域的3个A类顶级期刊之一，TPDS的分量不可小视。

而另外的4篇论文，也已经被ATC 2018、DAC、ICPP 2019、NEDB等顶会收录（文末附论文地址）。

这样的实力，无疑是TOP PhD的水平。

不过，张霁本人在接受媒体采访时说，自己也并没有什么过人之处。以自己的体会，首先要对自己的选择做一个规划，然后一定要坚持，要有信心，不要轻易放弃。

另外，取得成绩后，要戒骄戒躁，沉下心来，盯紧下一个目标，每个阶段都要提升，要持续学习，让自己持续进步。

比如，据《长江日报》报道，张霁的第一篇论文发表其实并不顺利，先后被拒绝了6次才最终发表。这个过程中，不可避免的是反复的修改，反复的自我督促。

你会在一次次失败中找出问题所在，继续坚持，这就是收获。

实习期间项目落地

科研实力强劲，张霁的实战履历也很亮眼。

2016年，张霁进入华中科技大学武汉光电国家实验室攻读博士，师从周可教授。

据《长江日报》报道，在张霁正式进入实验室的前一年，周可刚好和腾讯成立了联合实验室，于是不久就把他派到了腾讯实习。

2015-2019年实习期间，张霁获得国际和国内专利7项，研究成果获得腾讯公司2016、2017年度杰出贡献奖，2019年度卓越运营奖。

据虎扑网友、张霁师弟透露，张霁的许多成果都是在腾讯实习期间完成的，不仅在学术上是顶会级别，在工业界也是能真正落地的研究。

事实上，张霁开发的很多系统已经上线，为腾讯节省了大量成本。

这位网友认为，这样经过验证的将AI落地到工业界的能力，正是华为这种工业界龙头企业十分看重的。

2019年10月，张霁出国，在全美排名第一的应用数学研究机构——纽约大学库朗数学研究所进行了半年的访问学习。

拒绝360万年薪，选择华为只为“志同道合”

2020年，张霁博士毕业。

但据《长江日报》报道，因为科研项目比较多，他基本上没有刻意找工作，甚至没有主动投递简历，都是企业或者高校联系他。

阿里、腾讯、IBM、海信和两家初创公司纷纷抛出橄榄枝，其中一家给出的年薪甚至高达360万元。

但张霁自己觉得研究方向和华为比较匹配，加入华为就可以和一群志同道合的人做自己想做的事。

于是，在经历简历筛选、笔试、初次面试、主管面试、若干部长面试、总裁面试、HR面试7轮严苛选拔之后，张霁拿到了华为「天才少年」最高档offer。

在接受澎湃新闻采访时，张霁表示：

最近华为在国外受到一些所谓“制裁”，我希望自己能够把所学所用在华为最困难的时候发挥出来，尽自己最大能力去做一些有意义的事情。如果有可能，咱就尽力帮助华为渡过一些难关。

薪资完全不考虑是不可能，但是我不会太看重，毕竟我能够放弃更高的薪资。我更看重公司能够给我提供一个研究的平台、空间，让我能够更长远看这些事情。

这样的主见，与张霁父母从小的教育或许也不无关系。

据《长江日报》报道，张霁坦承父母对自己的影响特别大，并且非常尊重他的选择和独立思考。

无论什么事，做还是不做，爸爸妈妈都不会给我做决定。

其实，各个公司给出的薪资水平，也侧面反映了张霁拿到201万年薪并非幸运，而是一种实力积累下的「必然」。

「华中科技大学研究生」官方发文中就提到：

拿到华为「天才少年」offer的那一刻，他们无一例外地并没有太多惊讶。

无数个平凡的日子才造就了今日的不平凡，一切不过是水到渠成的事情。

而他们的价值也远非简单能用金钱衡量，那些熠熠闪光的可贵品质，本身就已是无价之宝。

也正如网友所言，最令人羡慕的是，从薪资角度来说，华为的201万只是张霁的一个普通选择。

而这种“选择”的权利，正是张霁从「三本」武昌理工学院，到「985」华中科技大学，一路以来一步一个脚印，以踏实的努力和过硬的成果为自己争取来的。

在知乎热议中，有这样一个匿名评价，或许可以给更多真正的普通人带来勉励和劝诫：

高考只是人生一个重要的路口，从长远角度看又是一个微不足道的路口，一个人只要目标清晰，意志坚定，知道自己去哪，无论走了多少弯路，最终都能接近自己的目标。

而大部分普通人是没有这种意志的，总是沉浸在投机和短期享乐中不可自拔，只有羡慕别人的份。

所以，张霁取得的结果可能只是“个例”，但他肯定会激励更多人。

我辈楷模，张霁是也。

部分论文传送门：

https://dbgroup.cs.tsinghua.edu.cn/ligl/papers/sigmod19-cdbtune.pdf

https://www.usenix.org/system/files/atc20-zhang-ji.pdf

https://ssc.io/pdf/tierscrubbing.pdf

http://jizhang.pro/papers/dac2020.pdf

https://ieeexplore.ieee.org/document/9057467

https://ssc.io/pdf/montecarlo.pdf

https://www.researchgate.net/publication/334692133_Transfer_Learning_based_Failure_Prediction_for_Minority_Disks_in_Large_Data_Centers_of_Heterogeneous_Disk_Systems

https://ssc.io/publication/alphajoin-join-order-selection-a-la-alpha-go-vldb-phd/

参考链接：

https://www.cnbeta.com/articles/tech/1011347.htm

https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_8579439

http://jizhang.pro/#Publications

https://mp.weixin.qq.com/s/INNltpCJjvvs_-2km2Ot3Q

zhihu.com/question/411105868

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