产品策划、用户研究、AI训练、售前支持……近年来，越来越多文史哲背景的毕业生进入互联网“大厂”。每年，复旦大学也有不少文史哲学子入职头部互联网企业，用经历证明：专业从来不是职业发展的枷锁。他们如何突破专业壁垒？在复旦的求学经历又如何为职业发展赋能？

　　探索能力边界：“两年三年的坚持终会看到成果”

　　从2018年入校，游丰硕在复旦中国语言文学系度过本硕7年时光，入职的是腾讯会议产品策划岗位。

　　本科低年级时，游丰硕曾跟着中文系和书院的导师研读文学经典、整理方言材料，并参与了望道项目，培养了基础的文科科研思维。

　　大三、大四时，游丰硕在中文系语言学实验室开始参加专业实验，在华山医院康复科开展病理语言学项目，积累了扎实的数据收集与处理能力。

　　这些经历，为游丰硕之后的“大厂”实习埋下伏笔——在字节跳动实习时，他运用语言学知识制定语音合成的发音标准，使模型音色和韵律更贴近自然表达；在哔哩哔哩实习期间，他参与了直播AI字幕、音乐生成等功能的建设和探索。

　　“复旦丰富的课程资源和自由选课的氛围，让我能突破专业限制。”游丰硕说，本专业既有各类基础性课程，又有诸多跨学科、交叉融合的课程；此外，他还主动选修了其他学科的课程，如生科院开设的脑科学概论课程。

　　游丰硕认为，每个专业都有自己的独特优势。语言学专业训练令他受益终身：结构主义背景下的思维方式，有助于拆解复杂问题；对细微差异的分辨能力，让他能更精准地理解不同的业务场景；统计学和批量数据的处理能力，使他在面对非结构化数据挑战时游刃有余。

　　对未来希望入职互联网企业的学弟学妹，游丰硕建议，可以积极寻求校友帮助“内推”，同时主动拓展自身能力，把目标拆解成可执行的小步骤，“两年三年的坚持终会看到成果”。

　　培养“认知灵活性”：“自我学习能力是持续进化的核心动力”

　　黄旻，2022级复旦历史地理研究所硕士，入职的是京东科技，从事人工智能产品的售前技术支持。从本科的交通土建工程专业到硕士研究历史地理学科，再到跨界进入互联网大厂，他的经历诠释了“认知灵活性”在成长过程中的意义。

　　2024年春末夏初，黄旻参加了上海大学生数字素养提升训练营。在为期一个月的培训中，他参观美团智能指挥中心、上海大数据中心，聆听专家主题讲座，完成物联网与AIoT相关作业，在概念层面建立对科技行业的基础认知。

　　“比起具体技能，打开思维认知更重要。”黄旻发现，非技术背景者想进入互联网行业，核心在于快速学习能力——遇到不懂的专业术语概念，就通过大语言模型等工具层层拆解，从基础定义延伸到行业应用，这种“链式学习法”让他在短时间内快速积累行业知识。

　　跨界并不容易。“我从2024年春天开始找实习，找了整整三个月。期间我每天都在投简历，快到夏天时才找到一份实习。”在面试过程中，黄旻常被质疑：专业不对口，技能不对口。但通过提前研究岗位需求、用既往经历证明学习能力，最终打动了面试官。

　　“职场求职与学校考试不同，它没有标准答案，关键是让面试官看到你的学习潜力。”黄旻建议，“保持对新兴领域的敏感度。学校提供的双学位、暑期项目都是跨界跳板，自我学习能力是持续进化的核心动力。”

　　人文与技术双向赋能：“把本专业学深、学精，是跨界的底层支撑”

　　在复旦研究了10年哲学，外国哲学专业博士毕业生马赛知远入职小红书hi lab人文智能实验室，从事大语言模型的后训练工作。

　　从2015年起，马赛知远跟随导师，研究人工智能哲学与分析形而上学。他介绍，学术研究中看似抽象的理论，其实可以直接应用于大模型的后训练工作——模型对齐与优化过程中，哲学中的认知论、伦理学思维也能帮助更好地理解人类偏好，让AI回答更具“人感”。

　　2022年底，大语言模型掀起热潮，马赛知远一边撰写博士论文，一边自学Python、开发小产品，积极参加“第八届通用人工智能大会”等会议，与计算机领域老师进行交流。

　　市面上主流的大语言模型产品，大多都缺少“人味儿”，难以真正做到“情感接入”。马赛知远选择入职hi lab团队，正是看中该团队对“人文训练师”的定位——需要能赋予AI以人文素养的人，让模型不仅懂技术，更懂人类的情感与文化。

　　“先把本专业学深、学精。”马赛知远表示，哲学培养的批判性思维、系统性分析能力是跨界的底层支撑。在校期间，他充分利用学校资源。“文科学生不要局限于人文领域，学校的暑期计划、小学期课程都是接触新领域的窗口。”

　　（来源：复旦大学官方微信公众号）