她们的开发者故事：90后误选专业入对行 酷女孩霸榜开源NO.1

　　据有关数据显示，在中国，STEM(科学、技术、工程、数学)专业只有30%的学生是女性，这一现象在人工智能开发者群体中似乎也不例外。

　　少数就意味着弱势?No!

　　HackerRan2019年度女性开发者调查报告中指出，Z世代的女性开发者们不仅学会编程的年龄逐渐提前，甚至在某些编程语言上比男性的表现更出色。

　　女性开发者们用实际经历和成果印证着这些结论。在国内首个开源开放、功能完备的产业级深度学习平台百度飞桨上，就有不少“程序媛”们在AI代码的世界里让梦想生根、开花。不分年龄、无论背景，她们释放着热情与专业，用技术为自己代言。

　　从“语言”到“机器语言” 90后女生误入专业选对行

　　7年前填报高考志愿，王肖填满了语言类的专业，只留了一个位置给计算机，出乎意料，她偏偏被录取到了这个“唯一”里。

　　虽然阴差阳错进入计算机专业，但王肖感觉自己的学习越来越如鱼得水。本科毕业，王肖凭借优异的成绩顺利保研至中科院信息工程研究所，继续研究计算机网络安全方向。入学时，恰逢人工智能风头正起，她开始关注、思考，发现自己一直感兴趣的“语言”在AI领域里别有一番天地。

　　兴趣使然，王肖和机器自然语言处理(NLP)相遇了。啃着框架语言、敲着代码，实践经验不足和算力资源不够等问题，曾让王肖一筹莫展，直到学习开设的《深度学习》这门课程上了解到了百度飞桨和AI Studio学习与实训平台，如虎添翼的她一头扎进技术的海洋里，听课、琢磨模型、成为开发者，实习、参加比赛、成为飞桨开发者技术专家(PPDE)，拿下了好几个NLP竞赛的冠军，从几个人的实验室走向十几万人同频在线的现场从容地进行技术分享。

(图：王肖直播分享中国人工智能大赛·个人赛冠军方案分享)

　　成为开发者后，王肖欣喜地发现，和她志同道合的女生越来越多。曾经在企业实习过的NLP部门，女生的人数比当初增加了好几个;参与的女性开发者活动里，许多热忱的姐姐经常分享开发心得，在她提问时送上细致妥帖的帮助。

　　“女性普遍有更好的语言表达沟通能力，对文字的理解、语言上的审美都有独特的优势。这也是我选择自然语言处理的原因。”尽管取得了很多不错的成绩，但让王肖最有成就感的，是没有再错失自己心爱的语言——“虽然我没有选择语言专业，但我能结合兴趣特点与行业方向，勇敢地选择机器自然语言处理方向并坚持做下去。”

　　无问西东、一路开源 霸榜冠军的“双面人生”

　　顾茜没刻意地想过争第一。

　　身边的人眼里，她的性格稳当踏实。在家乡读完本科又留在当地工作，进入了传统行业的一家国企一干就是八年多，拥有六年基层工作经验。

　　作为开发工程师，顾茜意识到企业的数字化转型离不开数据在产业应用中的关键作用，有意识地去进行了培训和学习。2018年的一次公司培训，她很快被机器学习的有趣和实用吸引了，自此踏入AI开发者行列。

　　这之后，顾茜的另一面好像被点燃了。丰富的基层工作经验让她十分熟稔工业质检场景中的流程细节，日常工作里围绕业务的多面需求更是成为她开发中最主要的“灵感缪斯”。顾茜一边累积工作中的思考，一边学习国外的机器学习经典论文书籍跟着搭环境、跑代码。

　　飞桨和AI Studio成了她的开发好搭档，她也开始把自己尝试做的开发项目分享到AI Studio上：语音合成、视觉检测、时间序列预测、数据分析……半年多时间，她陆续完成了70多个项目的开发与开源，从曾经在飞桨开发者技术专家(PPDE)群里提问咨询的“潜伏者”，变成了一名热情地为其他开发者解疑答惑的达人，并且在AI Studio项目达人推荐榜上持续高居第一。

　　“登高望远”，顾茜很看好未来人工智能在传统制造业实际场景中的广泛应用。她觉得自己拿到的第一并不完全代表学术技术能力，但让她看到了制造业应用场景迁移的可行性。“如果还在已有范围内发展，只能是不断内卷。”顾茜决心将接下来的精力投入到将AI算法落地和产业应用中去。

　　在众多男性开发者中“杀出重围”霸榜第一，顾茜虽然保持着谦逊的态度，却也很有底气地表示：不同性别的开发者在能力上并没有巨大的差异，女开发者也有属于自己的那份优秀。

　　顾茜很欣赏的一位技术大咖是百度技术委员会主席吴华，后者在国际妇女节来临之际也向女开发者们提出了自己的建议：“做开发者本身就是一件很酷的事情，坚守初心，大胆尝试和创新，不断开阔视野，终将有所成。”顾茜在这条路上，正在无问西东地往下走。

　　代码要优雅，生活要从容：开发者“前辈”的新课题

　　与王肖和顾茜不太一样，作为有近十年人工智能技术研发经验的前辈，Eva不仅身兼技术研发、团队管理、PPDE等数个角色，还不得不抽出精力来维持家庭与工作的平衡。

　　虽然早先在微软亚洲研究院有了语音方向的经验和积累，但Eva硬是跳出舒适圈，在六年前加入了一家专注AI的中国公司，Eva希望能在新天地里探索更多想做的新方向。很快，她就遇到了一块难啃的“硬骨头”。在当时，研究深度学习分布式训练的人较少、资料也不多，Eva只好在指导人的带领下，靠自学探索，慢慢成为专家，为公司技术和业务团队提供有力支持。

　　类似这样“升级打怪”的经历多了，Eva也逐渐成长为一名独当一面的技术团队负责人。团队涉及多个AI技术方向、支持多个项目和公司业务部门，协调内外部各种平衡成为Eva工作的重心。语义计算、分布式训练、推荐算法、国产硬件……每个技术项目的背后，都有Eva从各个角度进行的大量思考和权衡。

　　除了在工作中不停权衡，Eva还面临着许多女性在职场上更需要权衡的问题：工作与家庭。极其繁忙的工作中怎样抽出时间陪伴孩子、照顾家庭?对此，Eva表示，“虽然女生要考虑生育和育儿对工作的影响，但积极沟通获得支持，能够协调好工作和家庭的关系，兼顾两端也是可能做到的。”

　　身为一名leader，Eva比其他人都希望女开发者的优秀被更多人看到。“之前部门举办技术竞赛，全部门只有两个女生能做。女开发者心更细，沟通能力也更好，这些在涉及情感倾向性的AI技术项目中是特别重要的能力。”

　　首位获得诺贝尔奖的女性科学家玛丽·居里为科研事业奋斗终生，她曾说过一句话：“在科学上重要的是研究出来的‘东西’,不是研究者的‘个人’”。

　　在国际妇女节来临之际，百度集团副总裁、深度学习技术及应用国家工程实验室副主任吴甜作为人工智能领域女性科技工作者的代表，在参与联合国开发计划署与联合国妇女署共同发起的“HERstory：科技遇见她”倡议活动中也寄言， 女性在当前职业发展中，并不需要刻意强调与凸显性别带来的优势或劣势，更应把注意力放在扩展自己所关注领域的边界上，专注于攻克难题、承担责任、发挥价值、作出贡献，自然也就是个人最好的成长。

　　性别不应成为限制的枷锁，更不应成为评判的准绳，这些百度飞桨开发者技术专家里的玫瑰色身影，正用自己的故事为科技的发展添墨加彩。技术和进步是开源永恒的主题，相信更多的女开发者们会以女性独有的勇敢、坚毅与智慧，创造更多技术的奇迹。

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