第164章 十字路口的丈量与旋转木马上的喘息（1/2）

日子像被设定好程序的钟摆，在幼儿园、菜市场和家这三点构成的轨迹上，稳定而重复地摇晃着。转眼间，吴迪全职“居家”的第一周，已然接近尾声。这种脱离了组织框架、完全由自我意志驱动的生活，逐渐褪去了最初的新奇与失重感，沉淀出一种独属于当下的、带着些许疲惫的充实节奏。

每天清晨，他依旧准时醒来，生物钟的惯性依旧强大。送走林薇，再牵着女儿软软的小手，将她安全送达幼儿园那个充满童声童趣的天地。随后，他通常会先去一趟菜市场。清晨的市场充满了鲜活的生命力，水灵灵的蔬菜还带着露珠，鱼虾在充氧泵下活蹦乱跳，小贩的吆喝声、主妇们的讨价还价声交织成一首热闹的生活交响曲。吴迪混迹其中，学着岳母的样子，仔细甄别食材的新鲜度，在心里默默计算着性价比。他从最初的手足无措，到如今也能像模像样地挑拣几样家常菜，与相熟的摊主点头寒暄几句。这个过程，让他重新真切地触摸到了生活最原始、最滚烫的脉搏，仿佛回到了没有孩子前，他买菜做饭的日子......

回到家，关上房门，世界便瞬间安静下来。他将采购的食材归置妥当，然后便一头扎进书房，开启一天中最为专注的“修炼”时光。那些练手的小项目，已经从最初的电影评论情感分析，拓展到了更复杂的领域。他尝试搭建一个简单的推荐系统，模仿电商网站，根据用户的历史浏览数据推测其可能喜欢的商品；他甚至开始啃一些计算机视觉的硬骨头，学着用开源框架处理图像，进行基础的物体识别。

然而，随着实践的深入，他越发感到自身知识体系的局限与市场真实需求之间的鸿沟。那些小项目更像是实验室里的理想化模型，干净的数据集，明确的目标，与工业界中动辄tb、pb级别的海量、杂乱、充满噪音的真实数据，以及复杂多变的业务场景相比，如同溪流之于江海。

这种认知上的焦虑，驱使他将更多的时间投入到对招聘市场的深入研究上。他不再泛泛地浏览ai相关的职位，而是开始有针对性地筛选，重点关注那些要求三到五年经验、偏向工程落地和应用的中高级岗位。他打开一个个招聘链接，像解剖麻雀一样，仔细研读每一份职位描述（jd）。

“熟练掌握tensorflow、pytorch等至少一种深度学习框架，并理解其底层运行机制……”

“有扎实的python编程基础，熟悉numpy、pandas等数据科学库，具备良好的代码规范和工程化能力……”

“熟悉至少一种主流云计算平台（aws\/azure\/gcp）的ai服务，有模型部署和运维经验者优先……”

“具备良好的业务理解能力，能将业务问题转化为技术方案……”

“有强烈的责任心和团队协作精神，能承受一定的工作压力……”

每一条要求，都像一道清晰的刻度，丈量着他与目标之间的距离。薪资范围一栏那些动辄三四十万、甚至更高的数字，固然诱人，像远方的灯塔闪烁着光芒，但旁边罗列的一条条具体技能要求，却如同横亘在前的暗礁，冰冷而现实。

他不再满足于“知道”或“了解”，而是开始根据这些具体的要求，去“专研”那些被频繁提及的“技能点”和“插件”。他发现很多岗位都强调“模型部署”和“云计算平台经验”，这恰恰是他的知识盲区。于是，他暂停了手头的一个nlp项目，转而注册了主流云服务商的免费试用账号，开始跟着官方文档，一步步学习如何将训练好的模型打包成docker镜像，如何利用云服务提供的工具进行部署和在线推理。这个过程充满了各种报错和配置难题，他不得不花费大量时间在搜索引擎和技术论坛上寻找解决方案，常常为了一个权限配置问题折腾半天。

同时，他也意识到自己在数据预处理和特征工程方面的实践经验仍然薄弱。真实世界的数据远非公开数据集那般规整。他找到一些开放的、更接近真实业务场景的数据集（比如带有缺失值和异常值的用户行为日志），尝试进行清洗、转换和特征提取，这个过程枯燥且繁琐，却是一切模型效果的基石。

学习不再是漫无目的的涉猎，而是变成了围绕着一张无形的“技能地图”进行的精准填空和攻坚。压力无形中增大，时间显得愈发不够用。他常常在书房一坐就是三四个小时，等到脖颈僵硬、眼睛酸涩地抬起头时，才发现已近中午。林薇发来的提醒吃饭的消息，成了他强制休息的闹钟。

简单对付一口午饭，下午的时间往往在继续钻研和接女儿之间被快速分割。他感到一种前所未有的紧迫感，仿佛身后有潮水在追赶，必须争分夺秒地为自己堆砌起足够高的堤坝。

就在这种高强度、快节奏的自我鞭策中，周末悄然来临。

周六早晨，阳光明媚，秋高气爽。连续几日的伏案学习让吴迪有些精神疲惫，他看着在屋里跑来跑去、精力旺盛的小悦宁，一个念头闪过。

“薇薇，今天天气这么好，我们带宁宁去游乐园吧？”吴迪提议道，语气里带着一丝想要从代码和算法中暂时逃离的渴望。