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夕阳职位，SP求职真实心境

Thu, 16 Apr 2026 00:00:00 +0000

2025年第二季度，我做了一个决定：不再找SAS Programmer的工作。

像告别。是那种你早就知道该走了，却一直站在原地不肯迈脚的告别。站了很久，久到腿都麻了——然后你迈出去了，迈完的那一刻，腿还是麻的，但人轻了。

人轻了之后，是空落落的。

一

我写了五六年代码。2023年秋天，才开始稍微看一点SAS——不是因为我热爱这门语言，是因为招聘JD上写着"必须熟悉SAS"。

以前不是这样的。

以前SP招聘，写过R和Python，那SAS和SQL肯定没问题。逻辑是一样的，语法可以学。这是招聘者的潜台词：我们要的是编程能力，不是特定语言的熟练度。

后来人多了。

人一多，门槛就变了。写过R和Python？不够。必须写过SAS。有没有项目经验？没有？那不好意思，下一个。

我理解这种筛选逻辑。当供大于求，用人单位当然挑最顺手的。

但理解归理解，接受归接受。

开始学SAS的时候，心里其实有点别扭。不是为了学新东西——学新东西我从来不抗拒。是为了迎合一个我并不认同的筛选标准。

这种感觉，像是被迫去考一个含金量存疑的证书。

（证书这种东西，有用的时候是通行证，没用的时候就是废纸。）

其实更早的时候，种子就已经埋下了。

2021年，第14届中国R会，线上。MSD的张亦龙做了一个presentation，讲的是用R做临床研究报告和提交。那时候我坐在屏幕前，心想：原来这件事已经有人在做了。不是学术讨论，不是概念验证，是真的在用R做提交。

但我没有当回事。

（人总是这样，听到了信号，却选择性地忽略。）

二

FDA在2025年8月更新了eCTD技术规范9.3版，新增支持.rds、.rdata、.rda等R数据文件格式，允许.zip打包R包提交。PMDA在2025年3月确认接受R用于申报。EMA正在探索使用SAS和R进行审评分析。

以前R脚本要转成.txt才能提交。现在不用了。

这意味着R正在获得监管认可。SAS在监管提交领域的垄断地位，正在被打破。

R Consortium在2023到2025年间牵头了三个FDA试点项目——Pilot 1、2、3——验证R提交方案。三次都成功再现了。

强生用SAS+R混合策略完成了FDA提交——SAS生成ADaM，R生成表格输出。为了保证审评者能重现R环境，他们在ADRG里加了安装脚本和renv.lock。勃林格殷格翰更激进，启动了跨部门的SAS向R迁移，用生成式AI把约20万行SAS宏代码翻译成R。CRO们开始搭建R基础设施，培训员工，建立社区。

JPMA 2024年的调查显示，约59%的公司在临床编程中已经用上了R。

这是行业层面的转型信号，而2021年那个presentation，原来不是信号。是预言。

（预言这种东西，听到了是运气，听到了不当回事是宿命。）

技术替代这件事，说快不快，说慢不慢。

SAS不会明天就消失。它有几十年的积累，有稳定的用户群，有完整的验证框架。FDA的指南也没有强制要求R，只是提供了技术支持。

趋势是清晰的。

R生态中涌现了{metacore}、{admiral}、{xportr}这些专用包，用于CDISC SDTM/ADaM构造。tidyverse的管道式编程在数据清洗重塑方面灵活直观。开源社区的力量，正在把SAS的护城河一点点填平。

SAS还在依赖DATA步、PROC SQL和自定义宏。不是说这些工具不好——是说，当R社区用元数据驱动的自动化流程替代手动操作的时候，SAS的工作方式看起来越来越像是在用算盘对抗电子表格。

更关键的是生成式AI。

SAS Institute的研究报告指出，大型语言模型能理解自然语言规范，输出符合要求的SDTM/ADaM编程代码。实际案例已经演示了LLM辅助完成SDTM映射、ADaM推导逻辑编写和标准表格输出。

重复性很高的规则性编程工作，正在被自动化工具覆盖。

这意味着SAS Programmer这个岗位的核心价值，正在被重新定义。从"编码者"变成"验证专家"或"数据科学家"。而如果你本来就会R和Python，这个转型反而更容易。

Atorus甚至专门开了Academy，帮SAS程序员学R。培训需求旺盛——这说明市场已经在动了。

但为了求职，我不得不迎合一个正在失去垄断地位的技术栈。替代这种事，落在一个具体的求职者头上，就是一个具体的失意。

因为劳动力市场还是保守的。数据也很有意思。

美国SAS程序员平均薪资约9万美元，中位数也是这个数。经验丰富者可达13万美元以上。看起来还不错。

但从2018到2028年，SAS程序员岗位预计会下降约7%。行业对多语言技能的需求增加。

招聘广告越来越关注数据可视化、机器学习、Python/R语言及云计算技能。SAS技能仍有市场溢价，但这个溢价正在被稀释。

中国市场更戏剧化。SAS宣布退出中国，可能影响近500人。国产替代方案（如启维QiviData）开始推广。

PPD/Thermo Fisher在PhUSE年会上分享过他们的经验：初始时几乎没有R基础设施和流程，于是引入RStudio、搭建集中R环境、组织内部"R马拉松"——从零开始，一步步培养团队R能力。他们的结论是，R采纳需要系统的变革管理：领导支持、清晰愿景、持续培训与社区支持。

一家CRO从零搭建R基础设施。这本身就是信号。

（有时候你看到的是行业趋势，有时候你看到的是自己的处境。两者叠加在一起，看得格外清楚。）

三

2025年4月，老父心梗发作，住了ICU。

找工作这件事，突然就不重要了。

不是说不急。是说不出来急。人在ICU外面坐着的时候，脑子里转的不是JD和面试题，是监护仪上的数字和医生的脸色。

那几天我反复想一个问题：如果我现在还在为SAS Programmer的面试刷题，我坐在ICU外面会是什么心情？

大概会更焦虑。不是因为面试本身，是因为我知道自己在为一个不认同的方向投入时间，而这些时间，本可以用在更重要的事情上。

我反而更确定了。

不是那种"大彻大悟"的确定。是那种在医院的走廊里坐了几天之后，对什么事情重要、什么事情不重要，有了一种不需要思考的直觉。

SAS Programmer的求职，不重要。

（但有些事情，不重要了之后，并不意味着其他事情就变得重要了。只是优先级重新排列了。）

不敢想象，前阵子刚重温了一遍《转角遇到爱》，那部剧我中学时候看过一遍，大学时候又看过一遍，每次看都觉得自己还是个小孩。突然大家就说徐熙媛去世了。我在SNS留下五个字：晚安，俞心蕾。

角色是假的，但看剧时那些下午是真的。

有些人是音乐，有些人是空气。

毕业后最认真面试的季度

Wed, 30 Apr 2025 00:00:00 +0000

回忆2024年，多少有点不真实。

8月底，某央企的 HR 打来电话，说恭喜通过面试，体检报告过关就发 offer。我攥着手机在房间里站了五分钟。毕业三个月，终于快要有一个正经工作了——虽然是个放射类药物企业，体检等了一个多月还没下文，但好歹有个着落。

11月初，hc 取消。

那个 HR 的声音我现在还能想起来。先是很职业的恭喜，然后是一段不太职业的沉默，最后是"公司战略调整"。六个字，一场空。

硕士读的是生物统计，论文写的是演化博弈。听起来挺唬人——实际上也确实挺唬人的，唬到秋招投了一圈 SAS Programmer，只捞到两次面试，最后拿了一个实习 offer。GCP 证书到手那天，我还认真地觉得自己要入行了。Good Clinical Practice，药物临床试验质量管理规范，翻译成人话就是：药厂认的实验怎么做，它告诉你。

然后就到了2025年。

一季度大概是我整个求职周期里最动荡的一段。不是投简历投得最多的时候——是内心最晃的时候。放弃了一个方向，不知道下一个方向在哪，每天翻招聘网站像翻一本永远写不到结局的小说。

放弃 CRO 不等于那些东西白学了。临床试验的很多概念——随机化、盲法、偏倚、数据标准化——骨子里都在讨论同一件事：怎样在不完美的现实里，尽可能诚实地回答一个因果问题。这个问题的底层逻辑，放到哪个行业都不会过时。

所以还是把这些准备材料整理了一下。

当时为什么学，学的时候卡在哪，面试官问了什么，我怎么答的——答对的、答错的、答不出来的。流水账。有些事情不记下来真的会忘。

面试不问定义

第一场面试，我把随机化的定义背了一遍。

面试官听完，没点头也没摇头。他问：“一个受试者入组后被分到了错误的组，你怎么办？”

我愣了大概五秒。

不是在考定义。是在考你有没有想过实际操作中会出什么花活。那些课本上读不到的角落——系统出错了怎么办，随机表被人为干预了怎么办，发现的时候数据已经入库了怎么办。

后来学乖了。每个概念后面都挂一个问题：“如果出错了呢”。回答一下就有血有肉了。

临床试验的知识点翻来覆去就那些：随机化、盲法、AE 报告、SDTM、中心效应、脱落率。上过 GCP 课的人都能说上几句。面试官想看的是另一层东西——这些概念在真实世界里长什么样，摔过跟头的人才知道。

书本之外

准备面试那阵子，我花了大量时间啃 ICH E6 GCP、FDA 指导原则、统计方法的推导。这些东西当然有用。

真正让我卡住的，是那些书上没有的问题。

“CRO 现在收缩得很厉害，你知道吗？”

“数据管理员和 SAS 程序员的日常工作差在哪？”

“你做过几个项目？用过什么 EDC 系统？”

书本不会告诉你行业寒冬这件事。书本不会告诉你 SAS 在临床数据处理领域的江湖地位正在被 Python 一点点蚕食。书本不会告诉你，某些 EDC 系统的市场份额直接决定了你要不要花时间学它。

（这个问题我到现在也没有好答案。能说的就是：书本上的东西我可以学，行业经验需要时间——给我时间。）

追问是好事

有些面试官喜欢追着问。追到你答不动为止。

第一次被追到哑口无言的时候，恨不得找条缝把自己塞进去。

后来想通了。追问意味着他在认真听。他想知道你是真懂还是背的。

被问到不会的地方，老老实实说"这个我不太确定"，比硬撑着胡说八道强一百倍。

有一次面试官问我 LOCF 的假设。我答错了。他当场纠正了——但没有露出那种"又来了一个背书的"的表情，而是说了一段话：“这个问题，很多做了好几年的统计师都不一定答对。你能往这个方向想，说明你动过脑子。”

那场面试后来有了下文。

（当然也可能只是他比较善良。）

理论是加分项

面试官有时会扔一些开放性问题。

“多中心试验最大的挑战是什么？”

为了追剧（Binge on My Own Terms）

Thu, 29 Aug 2024 00:00:00 +0000

答辩那天，同届学生其他人都是委员会全票通过，只有我拿到一张弃权票。老板跳槽后没有出席，倒也省了看他脸色的麻烦。

没有什么仪式感。打包，退宿舍，回家。

汕头六月的太阳毒得很，晒得人无处可逃。毕业前没找到工作，金三银四投出去的简历像石沉大海。

总得做点什么。

摆摊卖红豆冰，跟朋友一起买了辆"倒骑驴"，批发了一大袋红豆和一次性杯子。我妈听说我要去摆摊，沉默了几秒钟，说，也好，总比在家里躺着强。

理想很丰满：烈日炎炎，路人挥汗如雨，来一杯冰镇红豆冰，透心凉。现实很骨感：我这个人太i了，有人走近摊位的时候，恨不得把头埋进冰桶里。眼神对上就开始紧张，话到嘴边变成含糊不清的几个音节。每天就是找个树荫坐下，手机打开，一边投简历一边乘凉。红豆冰自己喝掉了大半。

朋友问摆摊怎么样，我说挺好，就是有点热。他没追问，我也没多说。

可能难以融入社会是在逃避创伤。三年下来，老板是自由的，我们是自由的奴隶。导师的责任心差一点，但至少是个好人——这种评价本身就很荒谬。知识结构合理成为永远实现不了的目标。学院教授们一味施压，美其名曰为论文盲审着想，却没人愿意听我怎么答怎么辩。

倒也不是一无所获。学会了伪装。

我需要一个缓冲期。一个不用说话、不用见人、不用解释自己为什么还找不到工作的空间。

追剧。

最近为入手一年的电视盒子升级一个新系统，试了两三个固件，总算把安卓TV升级到满意的版本。可能是WiFi模块不太兼容，网速一直有点慢。微妙的是，每一次改动路由器的设置，机顶盒就自动关机重启。

于是，还没怎么追剧，盒子就因为一次次“断开”和“连接”崩溃了。不会焊板，只能默默承受。

昨晚，拿着手机开始逛京东和淘宝。没错，我准备干脆物色一台新的智能电视。一直对市面上的智能电视没信心——广电备案过的能有什么好产品。家里一直是一部日货外接机顶盒的组合，十年依旧扛打。如今才知道，40寸以上的品牌电视，已经找不到一台非智能的机器了。

失业多年没有收入，实在是难下剁手决心。

翻墙倒柜，掏出了去年刚刚换掉的前任机顶盒，却因为卡得无法忍受，而又将其收起。

今日，学习事毕，对着平板上播放的综艺节目，索然无味。感慨畅享大屏之体验一去不返。又是拿起手机，浏览起了智能电视论坛，寻觅一部物美价廉的替补机顶盒。技术傍身（有一点点动手能力），只要是重新烧录后可以开机的，大抵会考虑低价购入，将就使用。

意外之喜，看到号称系统老顽固的前任机顶盒，竟然也有可以使用的自制固件。

工具齐全，开始实操。初次试验，莽莽撞撞。错选版本，中途重置。重振旗鼓，慎之又慎。

终于，功夫不负有心人。

在这个晚上，前任机顶盒的不离不弃，为我重新实现了在电视机上收看节目的小确幸。

感恩美好生活。