衆所周知：
科技公司，尤其是硅谷的科技公司，
在員工薪資上都出手很大方。
而在這些硅谷科技公司中，
又有一個公司特別突出。
它，就是Netflix。
到底有多突出呢？來感受一下：
（圖片來源：知乎）
（圖片來源：知乎）
（圖片來源：知乎）
再來看看美國求職網站Salary Project Blog提供的數據：
Netflix軟件工程師的平均基本薪資
$325K—$600K/年，中位數$380K/年
居然是Google、Facebook
程序員薪資的2倍多...
不過有的小夥伴可能會說：
Netflix工資高,還不是因爲沒有股票，沒有獎金….
沒錯，Netflix和Google、Facebook等FLAG公司不一樣，一般不給員工發股票。
但即便如此，同樣是擁有2-5年工作經驗的程序員，在Netflix的總年收入是340K，在Facebook是257K（暫且不考慮股票有可能帶來長遠價值），Netflix還是高了不少。
沒錯，Netflix也沒有年終獎這一說。
不過這主要是因爲，Netflix認爲公司所有員工的能力和水準，都應該達到能拿最高一檔獎金的水平，因此按照同行最高一檔獎金的標準來發工資。
美國的網友們對於Netflix爲程序員開出如此高的價碼，並沒有採取“酸”的態度，而是大寫的respect：
“那些Netflix的程序員得到了他們應得的”
“Netflix觀影這麼流暢都是他們的功勞，
公司在他們身上花的每一分錢都值了”
....
（圖片來源：Reddit）
（圖片來源：Reddit）
那麼，Netflix的程序員，到底創造了多少輝煌？
據統計，目前Netflix全球用戶高達1.2億人，美國本土訂閱用戶已經超過有線電視；高峯時段Netflix佔據北美互聯網1/3的帶寬，市場佔有量肉眼可見。
（圖片來源：Tableau）
去年艾美獎，Netflix更是拿到112項，將獲得108項提名的HBO趕下提名數量最多的寶座。
除了電視和移動端，Netflix還在衝擊大熒幕：
Netflix自制電影《羅馬》斬獲4個金球獎，並提名了今年的奧斯卡金像獎！
同時，Netflix還加入美國電影協會，成爲協會裏唯一一家“硅谷血統”的技術公司。
看看協會其他成員公司： 迪士尼、華納、環球、福斯、派拉蒙、索尼.....
你也許想問，Netflix的這些成就跟程序員有什麼關係？
Netflix每一個“吸粉”產品，都離不開背後強大的技術支持
01 | 每一個高清流暢大片都由算法支撐
你有沒有想過，爲什麼在Netflix上的觀影感受那麼好？爲什麼那麼流暢？那麼高清？
大多數流媒體公司都會根據用戶的網絡帶寬來決定傳輸的畫質，Netflix也是如此，每一個視頻都要做多個不同畫質、不同壓縮程度的視頻文件來支持。
但是問題來了，若使用同一種encoding技術，把《流浪地球》和《小豬佩奇》都壓縮到同一帶寬標準，效果是完全不同的。前者畫質將遭遇嚴重損失。
於是Netflix的算法小組花了4年時間來重新coding這一切。
他們摒棄了統一粗暴的一刀切，而採用精細化處理，每一部片子都會用到不同的算法。Netflix的工程師願意做到多精細？他們認爲即使是同一個劇集，每一集都是不同的，每一集都應該有自己的encoding。
在他們的努力下，每位用戶在觀影時不僅節省了20%的帶寬，還提高了畫面的質量。
今天，你觀看的每一部高清流暢的大片，都“淌着”這些工程師誠意的“血汗”！
02 | 算法+數據，顛覆內容生產方式！
Netflix的大數據和優化推薦算法，已經被津津樂道多年。隨着訂閱用戶的持續增長，Netflix也掌握了越來越多的數據（包括觀影內容、觀影設備、觀影時間等等），並以此爲出發點進行個性推薦和自制原創內容。
在內容生產方面，Netflix用大數據拍“大數劇”，該公司挖掘了大量有關其訂閱用戶口味的數據，藉此確定哪些節目可以投資；
在內容分發方面，Netflix利用推薦系統，幫助用戶“無腦”挑片。
就連用戶點進Netflix首頁後看到的所有劇集預覽圖（thumbnail)，都是爲他們量身定製的。
（同一部劇，每個用戶看到的預覽圖都不一樣）
針對每一個劇集，Netflix都會有一個數據庫(Metadata)，收錄視頻的每一幀。然後數據庫再根據Visual、Contextual、Compositional這三個準則對每一幀截圖的質量進行排序。
最終通過A/B testing挑選出高質量的、最有可能被用戶喜歡的一幀作爲預覽圖。
在推薦系統幾乎是所有IT公司獲取利潤的來源的今天，會推薦算法的程序員，都是各公司爭搶的人才。
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