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成功的项目管理可以定义的项目目标:在一定时间内、在一定成本内、在要求的性能或技术水平下、高效有力地运用可分配机制资源、被客户所认可。

要实话实说,永远不要向管理者和团队隐瞒那些事关重大的问题:没有人喜欢意外情况,其他人可能帮助你一起解决问题。承认问题的存在,对其产生的后果有正确的看法,以最诚恳的方式迎接挑战。信息尽量透明,打通沟通渠道,通过沟通频度说明事情的重要性,前紧后松,做难而正确的事情。最近使用传统项目管理流程来梳理智能网联相关的需求(基于历史沉淀的数据,结合工程师和行业规范),通过快速迭代实现对既有知识的规整,肯定不能说是传统的V模型,毕竟新兴行业的需求不太可能是一开始就完全清晰的,敏捷故事,确定的先行,这可能才是正确的解决之道。项目经理需不需要懂业务,需不需要懂技术,我觉得需要懂些—懂了至少是没坏处的。身在人工智能时代,处在智能网联大战略背景下,使机器向人一样去决策,数据分析从零到一,通过机器学习去解决现实中的复杂问题。项目经理要了解实际行业和业务中的问题,大概通过什么样的技术可以解决问题,不用太具体,但有大的概念和方法;同时,要了解开发人员日常讨论的术语,比如决策树,随机森林,准确率,recall率,false alarm,pandas,训练集和测试集等概念,常见算法的主题思想。除了项目管理知识体系,还有业务侧智能网联相关领域的知识体系,加上技术知识体系,几大体系都能够互相交融影响,逐步充实完善,成为行业项目管理专家。年度月度周度切换时,一些有依赖性的事项,可以提前做准备,不要等到最后时刻,检查列表或许可以帮到,但“一念之间”还是可能忘记的。比如发布列表,自动化,模块化,提升效率,先进行全流程梳理,输入输出确认好了,pipeline就形成了。创业公司人手有限,经济应该相对拮据,一个人干多个人的活不在话下,能够把重复工作尽量自动化,模块化实现快速需求落地,或者做得更通用些给用户自定义配置。当然,一人多能甚至全栈必不可少,通过定时提醒和检查列表集中处理日常事情,最大化提升团队和个人效率。数据需求,不仅仅是考虑存储大小和时长的问题(当然得知道存储怎样算的),还得考虑不同城市的传输带宽差异(上传带宽尤其贵),计算资源(耗CPU甚至GPU)。搭建一套审批流程,新项目增加资源,调配资源,都需要工作流支持,特定场景可能需要对应技术团队单独评估。通过不同沟通渠道的信息输入,将知识整理得有条理,整合过程中势必有很多疑问,在不断的询问和回答中得到答案,然后发给相关干系人反馈,最终形成一份sign-off的文档。形成一系列guideline和routine的跟进事项后,后续定期迭代,抓重要紧急问题成立任务工作组TF,确保跟进事项落地。最近观察到公司资深项目经理的输出,比如能够减少某类日志的输出,说明背景和数据量,说明大家沟通的长中短期解决方案,各个方案的利与弊,推荐的方案,读下来决定非常丝滑。可以多看看相关同事整理的文档和会议纪要,为什么TA能够那么优秀,其文如其人。当然写得也有艺术,毕竟有时候一句话,不同的人有不同的理解,甚至同一个人在不同阶段都会有不同的影响。一个刚刚获知自己有较好绩效的同事vs.一个获知绩效不如预期的同事看到同一问题,短期内的积极和消极都能够感受得到,需要谨慎应对,面对面比文字更有效,毕竟当面撕破脸的有素质人才并不多。

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