高度内部化技术栈锁死谷歌人！一个 bug 逼麻省理工精英逃离“金手铐”：离开谷歌，我的技能就作废了

作为工程和创新的前锋，谷歌长期以来都是竞争对手重点“挖人”的对象，这一点至今仍未改变。随着硅谷 AI 人才争夺战不断升温，谷歌采取的一种竞争方式是大规模回聘前员工。

据 CNBC 报道，2025 年谷歌招募的 AI 软件工程师中，大约有 20% 是“回流员工”，即离职后又回归，这一比例相比往年明显上升。谷歌薪酬负责人 John Casey 表示，专注 AI 的软件工程师之所以被谷歌吸引，主要原因在于公司雄厚的资金实力以及开展前沿 AI 工作所必需的强大计算基础设施。

谷歌拥有庞大的前员工资源池，尤其是在 2023 年初经历了史上最大规模裁员之后。当时，母公司 Alphabet 裁撤了 1.2 万个岗位，员工总数减少约 6%。那一轮裁员发生在高通胀和加息引发的市场下行背景下。此后，谷歌仍持续进行滚动裁员和买断计划。

Maddy Zhang 就是谷歌前员工资源池的一员，不过她是主动离职，而非被裁员，实际上，谷歌裁员也让她非常担忧的工作。近期，在参加“A Life Engineered”节目中，她谈到了自己离开原因：官僚主义和高度内部化的技术栈。

外媒报道，过去一年里，谷歌明显变得更加激进，加快了产品发布节奏，即便产品尚未被认为“完全成熟”也会选择上线。同时，公司在全范围内削减官僚流程，通过员工买断计划，以及裁撤超过三分之一的小团队管理岗位来精简组织架构。但在 Maddy 的描述中，我们依然能看到谷歌在与 OpenAI 等竞争中，历史沉疴带来的一些束缚。

我们翻译并整理了这次对话，并在不改变原意基础上进行了删减，以飨读者。

当福利变成束缚

主持人：Maddy，你辞去了大多数人梦寐以求的谷歌工作。为什么会做出这个决定？

Maddy：刚开始启动离职流程时，我也经常问自己这个问题。说实话，入职谷歌时，我从没想过会离开。我当时非常开心，现在也依然很爱这家公司。但随着职业发展到一个阶段，我开始思考下一步该怎么走。对我来说，继续留在谷歌已经不是最合适的选择了。

我离开主要有几个原因。首先，谷歌确实是家很棒的公司，但内部有很多流程、层级和官僚主义。很多在我看来相对安全的决策，需要经过层层审批，推进速度很慢，往往要花几个月的时间。你之前也在大厂待过，应该能理解。相比之下，我更希望在一个决策链路更短、行动更快的环境里工作。

第二个原因是，我所在团队使用的是高度内部化的技术栈。这意味着我多年积累的技能，一旦离开谷歌基本就没用了。这让我有些担心，如果哪天不得不突然离开，我是否还能胜任其他公司的工作，顺利通过面试拿到 offer。出于对长期职业发展的考虑，我希望能接触更通用、更符合行业标准化的技术。

最后一个原因，可能不是最主要的，但你也能想到，谷歌以及很多大厂的员工在职时间都不算长。我离开的时候，很多朋友都已经走了。我是那种很信任朋友和他们直觉的人。所以我想，既然陆续有朋友离开，他们肯定有充分的理由。我和他们交流后，就更坚定了离职的想法。

主持人：你加入谷歌前后，对它的认知有落差吗？

Maddy：入职前我对谷歌已经有个大概的了解，但可能没真正体会到实际情况是怎样的。你听过"金手铐"这个说法吗？

主持人：听过。

Maddy： 我对谷歌的整体情况其实早有心理准备，但真正进入之后，才切身体会到所谓的“金手铐”。公司提供了非常好的福利和便利，健身、吃饭、社交几乎都可以在公司完成，这种生活方式让人很容易把全部生活重心都绑定在公司上，也因此更难离开。

比如我刚入职时，连一支笔都没有。有一次团队搞团建活动，我需要写点东西，只能先静音、关掉摄像头，开车两分钟去谷歌办公室拿了支笔再回来。我真的在很大程度上依赖公司的设施和福利。

我觉得这是公司有意为之的。谷歌很希望员工的整个生活都围绕办公室、同事展开，这本身不是坏事。我在那里的时候也确实非常开心，但后来我意识到，我应该试着在这个年纪变得更独立一些，找到自己的人生方向，过上不那么依赖雇主的生活。

高度内部化的技术栈

主持人：通常有人问"谷歌工作怎么样"，大家都会立刻说起福利，但很少有人提到那里的工程文化。我还听到很多人说，他们的工作本质上就是配置内部工具。你的经历是这样吗？

Maddy：可以说是的。先说明一下背景，谷歌有很多内部技术栈和内部工具。我个人在谷歌搜索团队工作，前端不用 React 或 Angular 这类主流框架，用的是一些在外部基本用不上的内部工具。所以我大部分工作都是为谷歌这套特定的技术栈做配置。

我觉得谷歌很多团队都是这样的。显然谷歌也有安卓这样的开源项目，但不管是好是坏，谷歌有很多工程效率团队，他们开发的功能都非常适配谷歌内部的需求，为此投入了大量人力、写了很多代码。所以谷歌的员工自然会倾向于使用这些内部产品来加快自己负责功能的开发进度。

但这也是为什么我觉得在谷歌把东西投入生产环境，比在其他一些大型科技公司更难：因为所有东西都高度内部化了，如果你想把某个东西开源或者发布出去，需要做很多调整。所以我觉得把产品投入生产需要更多步骤，这是谷歌文化有意为之的，因为他们更倾向于内部解决大部分事情。

主持人：如果你说的“投入生产”是指你写的代码能上线供用户使用，那实际情况怎样？你在谷歌期间，写的代码有多少最终上线了？

Maddy：我先后在两个功能团队工作过，所以我写的大部分代码其实都有服务到用户。

主持人：听你的描述，包括节奏、流程偏慢和官僚主义严重，再加上大量内部工具、技术栈不太通用。那你还会推荐想进大厂的人去谷歌吗？

Maddy：我还是会推荐。只是对我个人来说，我当时所在团队的推进速度不太符合我的预期。但谷歌内部团队差异很大，尤其是一些后端团队，整体节奏其实要快很多。

我之前在搜索相关的健康团队，后来又去了广告团队。广告团队的节奏就非常快，我们非常强调实验。确实有审批流程，但我们是被允许拿一小部分用户流量来做调整实验的，然后通过数据指标判断是否继续推进。

这意味着我其实写了很多代码。当然，其中不少代码最后没有进生产，因为实验结果显示用户不太喜欢。但我很认可这种方式，因为它能通过实时数据和用户反馈，帮助我们不断打磨产品，让用户真正用得更舒服。

被逼一把才会“快”起来

主持人：你觉得谷歌的迭代速度和竞争力怎么样？未来几年，谷歌在搜索领域或者大型科技公司中还能保持领先地位吗？

Maddy：我个人还是觉得可以的。但我得说，像 OpenAI、Perplexity、Anthropic 这样的公司，确实给谷歌带来了很大的竞争压力。谷歌的搜索产品非常出色，在很长一段时间里几乎处于垄断地位。具体算不算垄断，还要看司法部的裁决。不管怎样，谷歌在搜索领域长期占据主导地位。随着 OpenAI 推出 Atlas 等产品，竞争确实变得激烈了。

但我想说的是，一旦谷歌把某件事认定为业务重点，就会迅速投入大量人力和资源，推进速度会明显加快。我有不少朋友在 Google 的 AI 团队，他们现在的节奏真的非常快。也正因为这样，我仍然认为 Google 具备很强的竞争力。

不过问题在于，比如 Transformer 明明是谷歌先提出来的，但他们并没有率先做出 ChatGPT 这样的产品，反而是等到竞争对手做出来之后，才意识到必须追平甚至超越。所以我觉得，正是这种健康的竞争，才会逼着谷歌更快创新。至于未来会不会一直这样，还需要时间来验证。

主持人：听起来就像是，没竞争的时候他们不太会逼自己，但一旦有对手，就会立刻提速。你会押注他们加速这一点。

Maddy：是的。一旦 Sundar 和高层明确表态说这是优先级事项，事情推进得就会非常快。我现在其实挺喜欢 Gemini 的。不过我也试用过早期的内部版本，说实话，它一开始在打磨程度上，确实不如当时的一些其他模型成熟。

一次 bug 带来的离职决心

主持人：决定辞去这个“理想工作”的转折点是什么？

Maddy：说实话，很多人都会偶尔有这种念头，比如“要不要看看外面的机会”“要不要跟猎头聊聊”。但我整整好几年都只是想想而已，并没有真的行动。直到有一次，一个非常偶然的系统 bug，让我在某个工作日突然失去了公司内部系统的访问权限，持续了好几个小时，而我的同事都没有任何问题。

那一刻我真的慌了，心想是不是被裁了。更巧的是，我当时正要去跑步，结果那次跑出了我人生中最快的一次成绩，因为压力实在太大了。

但在跑步过程中，我反而感到了一点点释然。我意识到，如果这种“突然失去工作”的情况随时可能发生，那我其实应该提前做好准备，至少了解一下外面的机会。正是这次偶发的 bug，让我从“偶尔想想要不要走”，真正变成了投简历、和猎头沟通、进入面试流程。可以说，就是这件小事把我推了一把。

主持人：很多人其实都知道自己该看看外面的机会，但只要现状还算舒服，就很难真的迈出这一步。通常真正的触发点，往往是愤怒或者某个让人受不了的瞬间。而你这个更像是被狠狠“踢了一脚”，比如突然登不上系统。顺便说一句，被裁的时候就是这样，邮箱登不上，系统进不去，会让人有一种被整个组织抛弃的感觉。

Maddy：是的，这既是幸运也是一种隐患。对我来说，我喜欢团队，也喜欢同事和经理，整体体验很好，如果继续待下去，我可能也会过得很开心。但正因为这样，我反而在思考下一步职业发展时变得有些安于现状。这确实是一把双刃剑。

主持人：你似乎很擅长在竞争激烈的地方脱颖而出。你毕业于麻省理工学院，能进麻省理工可不容易。本科期间你还做了六份实习，后来进了谷歌。谷歌这件事之后，你申请了十几家公司。我们来聊聊这次找工作的经历吧，有没有什么印象深刻的事？

Maddy：在这次找工作之前，我已经四年多没参加过面试了，所以完全不知道会遇到什么情况。过程中发生了一些挺有意思的事情，我印象最深的有两次。

第一次是面试一家做基础模型的公司。在最初的技术面里，我正在写一个 Python 实现，突然面试官说他要处理线上值班的事情，怀疑出了事故，让我等一下。他直接静音去处理问题，我就继续写代码。等他回来后跟我说，他们的模型整体挂了，谁都没法调用。我自认为挺幽默地顺口说了一句：“那至少我不是用你们的模型来作弊这场面试。”他笑得还挺夸张的，我当时还想，说不定这能帮我加点分。反正这件事我一直觉得挺好笑的。

第二次是面一家大厂，做的是那种很典型的 LeetCode 风格题目。做到一半时，面试官突然消失了。我当时没一直盯着屏幕，自己对着空气讲了好几分钟后才发现他完全没反应。切回视频一看，会议里已经没人了。我当时真的有点慌，心想是不是我哪里表现得太差，对方直接退了。后来联系了招聘方，才知道是他们整个办公室停电，所有人都被踢出了会议。我等了挺久，他也没再回来，最后是 recruiter 进来跟我解释情况，重新安排了面试。

这两次经历让我意识到，不管你准备得多充分，有些事情就是不可控的。但只要心态好，事情往往还是会往好的方向发展。

主持人：他给你过了吗？

Maddy：第一个过了，第二个因为面试中途中断，没有足够的评估依据，所以只能重新面试。

主持人：你面试了十二家公司，拿到了多少个 offer？

Maddy：大概四个。

面了 12 家公司，拿到 4 个 offer

主持人：对于正在找工作，尤其是想进大厂的人，你有什么建议吗？

Maddy：首先，这确实是个“数量游戏”。虽然我的履历看起来还不错，但我被拒绝过的次数真的有好几百次。年轻的时候我很害怕被拒，总会反思是不是自己不适合做软件工程师，甚至怀疑要不要干脆去干点完全不相关的事情。但现在我意识到，大多数拒绝都不是针对个人的。

可能是我那天状态不好，也可能是对方有更合适的候选人，或者只是一些完全不可控的因素。明白“被拒绝并不代表你不行”，无论是作为工程师还是作为一个人，这一点真的让我更敢去尝试，敢去投一些原本觉得自己进不了的公司，也因此获得了更多机会。

主持人：我觉得这一点非常重要。没有人会把自己的拒绝经历写在简历或领英上。就算是 Maddy 这样有麻省理工和谷歌背景的人，也被拒绝过无数次。

Maddy：我之前还专门拍过视频讲这个。我大一找第一份实习前，被拒绝了很多次，才拿到第一个机会。

主持人：所以你的成功秘诀，其实就是不断 All in？

Maddy：是的，与其自己先否定自己，不如让公司来告诉你“你不合适”。

主持人：现在裁员频繁，AI 带来很多不确定性，你觉得在这样的环境下，求职者还能做些什么来提高成功率？

Maddy：第一点是，看到岗位就尽早投。现在竞争非常激烈，市场对雇主更有利，一个岗位可能很快就会有大量申请。别指望招聘方一定会看完所有简历，很多时候只看前面一部分。所以哪怕你觉得简历还没完全打磨好，也比投晚了、根本没人看要强。

第二是内推，但要用对方式。真正有关系的同学、前同事内推非常有用，但不要随便找陌生人内推。很多公司会问推荐人和候选人的关系，如果你们根本不熟，其实帮不上忙。但如果是靠谱的人脉，真的可能决定 recruiter 会不会点开你的简历。

主持人：那在准备方面呢？还在刷 LeetCode 吗？

Maddy：是的，还是得刷。虽然大家都不喜欢，但它确实是绕不过去的门槛。有些公司开始尝试允许用 AI 辅助，但目前还在试点阶段，很难说怎么准备。刷题的时候，不要只看答案，要真正理解、自己敲一遍、跑一遍，确保内化这些思路。我以前犯过的错误是，看懂答案就算了，结果下次遇到变形题又完全不会，所以 LeetCode 真的很有必要。如果是中高级岗位，系统设计也非常重要。

主持人：你当时是在职状态下准备和面试的，时间是怎么安排的？

Maddy：说实话，非常辛苦。但那段时间正好公司节奏放缓，我就用碎片时间学习，比如下班后刷题、看系统设计视频。我还和几个同样在找工作的朋友组成了“互助小组”，互相做 mock interview。对我来说，对朋友有承诺，比只对自己负责要有效得多。

主持人：那你是怎么管理自己的精力的？毕竟你有一份全职工作，还要在工作之外准备这些事情。

Maddy：首先，我是个软件工程师，说实话我们也没什么生活（笑）。我当时的心态是：这只是暂时的。要么我拿到一个满意的 offer，要么没有，那我就先停一停，过一阵子再试。所以这种“阶段性投入”的想法，让整件事没那么难熬。

另外，也有人说我天生精力比较旺盛，这可能也帮了点忙。再加上我前面提到的，有朋友一起准备真的会好很多。如果完全一个人扛，其实会挺孤独的，有一个支持网络非常重要。

大厂工作的“冒名顶替综合症”

主持人：我们聊聊“冒名顶替综合征”吧，你怎么定义它？

Maddy：我对冒名顶替综合征的理解是，你会觉得自己之所以走到现在的位置，不是因为能力，而是一路“蒙混过关”。你会觉得自己不如身边的同事、不如朋友，总觉得迟早有一天会被人发现其实你不属于这里，然后被“踢出去”。这是我从小到大一直在和它斗争的一种感觉。

主持人：那你怎么看这个问题？

Maddy：我一直身处在一群非常聪明的人中间。我去过 MIT，做过很多实习，后来又进了 Google，这反而让我长期都有这种不安感。但后来我慢慢学会了应对。

刚进谷歌的时候，我总是看到朋友们在做很酷的项目、成长飞快，而我觉得自己跟不上。但在和朋友、导师聊过之后，我意识到一个很重要的事实：人们只会展示自己最好的一面。大家很乐意说自己做了什么厉害的项目、拿了什么奖、升了什么职，但很少有人会公开讲自己的失败。

如果你只能看到别人的成功，却对自己的失败了如指掌，那这种比较本身就是不公平的。一旦我意识到这一点，就明白了：无论一个人在公司里看起来多成功，或者在网上多风光，他们背后一定也经历过很多失败，只是没被说出来而已。

一直盯着自己的失败、拿它和别人的成功比，只会适得其反。更好的做法是，接受失败的存在，建立一个支持你的圈子，和别人聊他们是如何走出失败的，这样你才能慢慢走出来。

主持人：你刚开始新工作的时候，还有冒名顶替综合征吗？

Maddy：当然有。公司里有太多聪明又优秀的人了。作为新人，我经常会想，如果自己成长不够快，经理会不会觉得我不会写代码。这些念头我肯定有过。但我现在有一个很好的支持系统，有很多人帮我适应和成长。我在这家公司也待了一段时间了，回头看，当初真的有很多人愿意帮忙。

而且从统计上来说，女性更容易受到冒名顶替综合征的影响。所以公司里有女性工程师社群，会办相关的分享和工作坊，听到别人类似的经历，会让你意识到：原来不是只有我一个人这样想。我刚进大厂的时候又正好赶上疫情，那时候支持系统和导师都不太完善，很难找到人倾诉。但现在不一样了，我有很多可以学习的人，也开始带一些 mentee，去帮助他们应对自己的冒名顶替综合征，这种感觉就像一个完整的循环。

你没意识到自己已经准备好的晋升

主持人：我们聊聊绩效和晋升吧。在谷歌有没有什么让你印象深刻的经历？

Maddy：有一件事我非常感激，就是我在谷歌的第一次晋升。其实当时我自己并不觉得已经准备好了，是我的经理主动帮我争取的。

在晋升周期开始前，她问我有没有考虑过这次申报。我当时直接说，我原本打算下一轮再说。但她告诉我，她觉得我的材料已经很扎实了，建议我直接试试，就算这次没过，下次再来。

主持人：你这个经理真的很好。但如果遇不到这样的经理，你的建议就是：在觉得“还没完全准备好”的时候，也可以先站出来争取？

Maddy：在谷歌，晋升材料非常详细，包含很多代码样本和工作成果。我当时做的一件事是，去问已经晋升过的同事，能不能把他们的材料给我看看，作为参考。这样我就能对照看看，自己的材料是不是大致在一个水平线上，有没有明显的短板。

另外，公司也有一个“差距分析”的模板，涵盖领导力、技术复杂度、社区贡献等维度。我和经理一起填这个表，明确还差哪些能力、还需要做哪些项目，这对判断是否适合申报非常有帮助。

主持人：你是在疫情前毕业的，履历从外人看非常亮眼。那对于非科班、自学出身的人来说，还有机会进大厂吗？

Maddy：绝对有。谷歌里我认识的大多数朋友，并不是来自所谓的“名校”。有人从社区大学转学，有人背景很普通。而且随着职业发展，学校的重要性会越来越低。学校更多只是帮你迈出第一步。真正工作几年之后，没人会在乎你是哪个学校毕业的。

当然，在当前市场环境下，名校背景确实更容易敲开第一扇门。但我想说的是，我在谷歌见过的工程师，不管来自哪里，都非常优秀，也都配得上那个位置。

AI 对工程师的影响

主持人：你现在在一家科技公司做高级工程师，也在 Instagram 上创作内容，未来你想成为全职内容创作者或网红，还是继续做高级软件工程师？

Maddy：我还是希望成为一名更高级的软件工程师。内容我也很喜欢，但工程师永远是第一优先级。我本身是个风险厌恶型的人，如果完全靠算法吃饭，会让我非常焦虑。所以我更喜欢两条路一起走。

主持人：那如果你能稳定赚到比做软件工程师还多的钱呢？你会考虑转型吗？

Maddy：说实话，我个人还是不会。我也必须坦白讲，我真的很喜欢写代码，也很喜欢那种 9 点到 5 点的工作状态。就满足感来说，我觉得两件事一起做，反而是最让我开心的。

我觉得麻省理工的教育让我形成了一种思维：如果我没有被“过度占用”，就说明我哪里做错了。就是那种“身边所有人都在做很多事情，一旦我有空闲时间反而会不适应”的感觉。我上一次真正意义上“什么正事都不干”的假期还是大学的时候，在两段实习之间。结果我整个人直接“发疯”，大概一个半星期都不知道该怎么生活。

主持人：有什么大家都在谈论，但你希望他们闭嘴的话题吗？

Maddy：那种“为了说 AI 而说 AI”的讨论吧。我觉得现在大家什么都想往 AI 上套。确实有很多很酷的应用，但有时候就是硬把 AI 塞进根本不适合的地方。

主持人：那你觉得五年后，软件工程会发生根本性的变化吗？

Maddy：100% 会。其实从我毕业到现在，软件工程已经变化很大了。我是 ChatGPT 出现之前、很多事情发生之前毕业的，又正好卡在疫情前。我觉得软件工程依然会有工作，但很可能会更偏向“如何用工具”“如何写 prompt”，而不是单纯写代码。

主持人：那有没有什么你觉得大家应该认真讨论、但现在却讨论得不够的话题？

Maddy：我觉得虽然大家在聊 护栏和 AI 安全，但整体上还没有被放到足够高的优先级。比如前段时间，好像有人只靠 prompt，就从某个产品里套出了别人的银行信息，这显然非常不行。

他们就是直接通过界面 prompt，让模型把别人的银行信息“吐”出来了。所以我觉得这里存在一个平衡问题：一方面是模型能力越来越强，另一方面是需要足够严密的安全边界。这些公司当然都在讨论，但我觉得普通的软件工程师群体可能还不够重视。

主持人：你觉得 AI 最大的威胁是什么？

Maddy：对我来说，最大的威胁不是“AI 能做多少事”，而是我们越来越难区分现实和 AI 生成内容。比如 2022 年的时候，AI 生成视频一眼就能看出来。但现在，即便我刻意去看，也常常分辨不出来。这在政治、选举、司法上都非常可怕，你不知道一个政治人物到底有没有真的说过那句话。再比如语音克隆，现在只需要几秒钟的声音，就能伪造出你家人给你打电话。我知道有些公司在做水印，比如 Sora 之类的模型，但在现实世界中，现在依然很难判断什么是 AI，什么不是。

主持人：有没有什么 AI 工作流是真的帮你提升生活质量的？

Maddy：做内容的话，我会用一些工具来帮我结构化思路，比如把一堆零散想法丢给模型，让它帮我整理成框架，这以前手工做真的很累。个人项目方面，我也在用 Cloud Code、Cursor 之类的工具，可以很快搭东西，把精力更多放在“想法”而不是实现细节上。

原文链接：

https://www.youtube.com/watch?v=7FKNmNYAP-4