林晨想了想，決定先聯絡那位演算法工程師。理由很簡單：技術人之間更容易溝通，而且對方如果認可他的技術能力，內推的意願會更強。他點開對方的主頁，看到簡介裡寫著：“T廠AI Lab量化組，專注於高頻交易模型。喜歡爬山和打羽毛球”。
有共同愛好，是個不錯的切入點。
林晨斟酌了十分鐘，寫下一段私信：
“王工您好，我是林晨，一名有10年開發經驗的工程師。最近半年專注於AI量化領域，自主研發了一套多市場投資系統，並在GitHub上開源了相關框架。看到您在T廠AI量化組工作，非常敬佩。我注意到貴部門正在招聘高階AI演算法工程師（量化方向），我的技術棧和專案經驗與崗位要求高度匹配，不知能否請您幫忙看看簡歷，如果合適的話希望能獲得一個內推機會？冒昧打擾，非常感謝”！
他附上了GitHub主頁連結和簡歷PDF，點擊發送。
等待回覆的時間格外漫長。
林晨強迫自己把注意力轉回投資系統。港股下午四點收盤，美股晚上九點半開盤，中間有五個半小時的空檔期。他開啟系統監控面板，檢查今日的交易記錄：A股做了兩筆網格交易，盈利八百多；港股的一隻ETF觸發了止盈條件，獲利一千二；美股盤前暫時沒有訊號。
資金彙總欄顯示，三個賬戶總資產21.7萬，其中本金18萬，盈利3.7萬。加上之前累計的盈利，整體收益率確實超過了20%。這個成績放在私募基金裡不算頂尖，但作為一個完全自主研發、從零起步的系統，已經足夠證明他的技術實力。
手機又震了一下。
林晨迅速抓起來，是脈脈的訊息提醒。他點開，心跳不由得加快。
那位王工回覆了：“GitHub看了，專案不錯。PyTorch-Quant的程式碼結構很清晰，文件也寫得詳細。你那個多市場系統的架構圖能發我看看嗎”？
有戲！
林晨立刻從電腦裡找到系統架構圖的Visio檔案，轉換成PNG格式發過去，同時補充了一段文字說明：
“這是系統的整體架構。資料層透過多個API介面採集行情和基本面資料；特徵工程層做了標準化和時序對齊；模型層目前主要用LSTAttention，正在嘗試Transforr；交易層實現了A股、港股、美股的自動下單；風控層有即時監控和熔斷機制。所有模組都容器化了，用K8s排程”。
五分鐘後，對方回覆：“做得挺紮實。特別是跨市場風控那塊，很多創業公司都沒考慮這麼細。簡歷我看了，專案經驗確實符合我們組的需求。不過T廠的面試難度你應該聽說過，五輪技術面，每輪都要寫程式碼，還有系統設計和演算法推導”。
“我明白”。林晨打字，“這半年我一直在刷LeetCode，也系統複習了機器學習理論。如果能有面試機會，我會全力以赴”。
“行，我給你內推。你把郵箱發我，我走內部系統提交。不過有幾點要提前說清楚：第一，內推只是保證簡歷能被看到，不保證透過篩選；第二，如果進入面試流程，我會是你的內推人，但面試官是隨機的，我影響不了結果；第三，T廠的薪資結構是base+年終獎+股票，總包可能達不到你之前期望的120萬，但成長空間很大”。
“明白，非常感謝”！林晨立刻回覆。
“不客氣。技術人互相幫助應該的。你的GitHub Star數比我剛進T廠時還多，保持這個勢頭”。王工最後發了個加油的表情，“內推提交後，HR會在1-3個工作日內聯絡你。祝好運”。
對話結束。
林晨靠在椅背上，長長地撥出一口氣。書房窗外，夕陽正緩緩沉入深圳灣的地平線，海面上泛起金色的波光。遠處騰訊濱海大廈的玻璃幕牆反射著晚霞，那棟樓裡，有中國最頂尖的AI團隊。
他站起身，走到陽臺。秋風吹在臉上，帶著微涼。
半年了。從被裁員那天的茫然失措，到自學AI的挑燈夜戰，再到投資系統從無到有。這一路走來，每一個深夜的程式碼，每一次失敗的除錯，每一篇啃完的論文，都像一塊塊磚石，鋪成了通往今天的路。
現在，門開了一條縫。
他能推開嗎？
手機又響了，這次是蘇婉打來的：“老公，晚上想吃什麼？樂樂說想吃你做的紅燒排骨”。
“好，我這就去買菜”。林晨的聲音裡帶著笑意，“對了，有個好訊息。T廠的內推，拿到了”。
電話那頭沉默了兩秒，然後傳來蘇婉輕柔卻堅定的聲音：“我就知道你可以。不管結果怎麼樣，你都已經很棒了”。
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