众所周知:

科技公司,尤其是硅谷的科技公司,

在员工薪资上都出手很大方。

而在这些硅谷科技公司中,

又有一个公司特别突出。

它,就是Netflix。

到底有多突出呢?来感受一下:

(图片来源:知乎)

(图片来源:知乎)

(图片来源:知乎)

再来看看美国求职网站Salary Project Blog提供的数据:

Netflix软件工程师的平均基本薪资

$325K—$600K/年,中位数$380K/年

居然是Google、Facebook

程序员薪资的2倍多...

不过有的小伙伴可能会说:

Netflix工资高,还不是因为没有股票,没有奖金….

没错,Netflix和Google、Facebook等FLAG公司不一样,一般不给员工发股票。

但即便如此,同样是拥有2-5年工作经验的程序员,在Netflix的总年收入是340K,在Facebook是257K(暂且不考虑股票有可能带来长远价值),Netflix还是高了不少。

没错,Netflix也没有年终奖这一说。

不过这主要是因为,Netflix认为公司所有员工的能力和水准,都应该达到能拿最高一档奖金的水平,因此按照同行最高一档奖金的标准来发工资

美国的网友们对于Netflix为程序员开出如此高的价码,并没有采取“酸”的态度,而是大写的respect

“那些Netflix的程序员得到了他们应得的”

“Netflix观影这么流畅都是他们的功劳,

公司在他们身上花的每一分钱都值了”

....

(图片来源:Reddit)

(图片来源:Reddit)

那么,Netflix的程序员,到底创造了多少辉煌?

据统计,目前Netflix全球用户高达1.2亿人,美国本土订阅用户已经超过有线电视;高峰时段Netflix占据北美互联网1/3的带宽,市场占有量肉眼可见。

(图片来源:Tableau)

去年艾美奖,Netflix更是拿到112项,将获得108项提名的HBO赶下提名数量最多的宝座。

除了电视和移动端,Netflix还在冲击大荧幕:

Netflix自制电影《罗马》斩获4个金球奖,并提名了今年的奥斯卡金像奖!

同时,Netflix还加入美国电影协会,成为协会里唯一一家“硅谷血统”的技术公司。

看看协会其他成员公司: 迪士尼、华纳、环球、福斯、派拉蒙、索尼.....

你也许想问,Netflix的这些成就跟程序员有什么关系?

Netflix每一个“吸粉”产品,都离不开背后强大的技术支持

01 | 每一个高清流畅大片都由算法支撑

你有没有想过,为什么在Netflix上的观影感受那么好?为什么那么流畅?那么高清?

大多数流媒体公司都会根据用户的网络带宽来决定传输的画质,Netflix也是如此,每一个视频都要做多个不同画质、不同压缩程度的视频文件来支持。

但是问题来了,若使用同一种encoding技术,把《流浪地球》和《小猪佩奇》都压缩到同一带宽标准,效果是完全不同的。前者画质将遭遇严重损失。

于是Netflix的算法小组花了4年时间来重新coding这一切。

他们摒弃了统一粗暴的一刀切,而采用精细化处理,每一部片子都会用到不同的算法。Netflix的工程师愿意做到多精细?他们认为即使是同一个剧集,每一集都是不同的,每一集都应该有自己的encoding。

在他们的努力下,每位用户在观影时不仅节省了20%的带宽,还提高了画面的质量。

今天,你观看的每一部高清流畅的大片,都“淌着”这些工程师诚意的“血汗”!

02 | 算法+数据,颠覆内容生产方式!

Netflix的大数据和优化推荐算法,已经被津津乐道多年。随着订阅用户的持续增长,Netflix也掌握了越来越多的数据(包括观影内容、观影设备、观影时间等等),并以此为出发点进行个性推荐和自制原创内容。

在内容生产方面,Netflix用大数据拍“大数剧”,该公司挖掘了大量有关其订阅用户口味的数据,借此确定哪些节目可以投资;

在内容分发方面,Netflix利用推荐系统,帮助用户“无脑”挑片。

就连用户点进Netflix首页后看到的所有剧集预览图(thumbnail),都是为他们量身定制的。

(同一部剧,每个用户看到的预览图都不一样)

针对每一个剧集,Netflix都会有一个数据库(Metadata),收录视频的每一帧。然后数据库再根据Visual、Contextual、Compositional这三个准则对每一帧截图的质量进行排序。

最终通过A/B testing挑选出高质量的、最有可能被用户喜欢的一帧作为预览图。

在推荐系统几乎是所有IT公司获取利润的来源的今天,会推荐算法的程序员,都是各公司争抢的人才

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