转行或者跳槽入职一家新公司,应该如何快速上手工作?

不管是干测试也好或者其它任何职业,没有谁会在一家公司待一辈子,转行不一定,但是跳槽是每一个打工人早晚都会面临的事情,今天就来跟大家聊聊这件事~

入职一家新公司,你应该做什么可以最快速的上手工作?

这个其实挺重要的,就跟相亲一样,第一印象很重要,你的领导或者同事也会给你打印象分,印象好了,才会给你更重要的任务去做,才能成长更快,从而形成马太效应。

一、熟悉测试流程,掌握相关工具或者平台使用

一般不同的公司都会有自己的测试流程管理平台,用来提交测试用例,记录bug,发测试报告等等,这个比较简单,测试一个需求就掌握了。

搞清楚这家公司的发版上线流程,很多公司都有固定的上线时间,迭代周期,很规律,包括上线方式,是开发进行上线还是运维操作。

二、熟悉公司组织系统架构,人员架构。

只要你进的不是创业公司或者外包公司,一家公司都不止一个系统,一般都是按照公司业务划分为不同的系统,然后每一个系统,都有开发,产品和测试。

你要弄清楚,公司主要有哪些系统,大概在做什么业务,尤其是跟你们这个系统关联的上下游系统,一定要知道。这些之后做联调测试,肯定会频繁打交道。

其次,要尽快认识周围同事,并处理好关系。不然,发现bug,知道提给前端还是后端但是找不到是谁,岂不是很尴尬......

三、熟悉系统业务,尽快上手测试并独挡一面

不管公司是以自动化测试工程师的title还是测试开发的title也好,把你招进来,前期肯定都是从业务测试干起的,无他,业务都不懂怎么搞自动化,怎么开发测试工具,为团队提效?做功能测试就是最快熟悉业务的最好方式。

一般刚开始,都是有人带一段时间的,会帮你把关质量,甚至给你讲解需求。大家要把握这个机会,一定要多问同事,多问开发,多问产品。

有些同学是包装转行进的公司,总是不敢问,怕被拆穿。完全不需要担心,就是一个老手进了新公司也是要熟悉业务和测试流程的,大家都可以理解的。

还有就是大家在测试业务的时候,一定要关注接口,而不是只关注功能和页面。只有从接口层面理解清楚了,搞清楚前后端系统调用关系,上下游数据流转。这块业务才算是吃透了。

四、通读系统知识库,找源码主动去学习。

大家都是职场人了,没人会像在学校一样,有老师去推着你学习。所以你要想成长更快,就需要主动去学习,去成长。

一般像样的公司,都会一些文档沉淀和知识库之类的,里面有公司的接口文档,业务测试方法,介绍等等,可以通读一遍,不管懂不懂,先知道有这么个东西,遇到问题后当工具书一样去翻阅。

一般公司都会搞自动化测试,但是刚开始又不会让你去接触。你可以跟领导说下,帮你开通代码权限,主动去拉代码进行学习,结合公司业务进行研究。搞懂为什么要做自动化,究竟为团队提升了多少效率。

五、转正述职一定要量化数据和产出

一般公司都会有试用期,转正前要做ppt进行答辩考核,也包括大家在做年终述职报告的时候。一定要量化你的数据和产出。

比如你可以写半年时间或者试用期内测试了多少需求,发现多少问题,保持线上0事故等等。或者编写了多少条自动化测试用例,帮团队回归节约了多少时间,提升了多少效率等等。

以上,就跟大家聊这么多了,反正一句话总结就是入职前期一定要多主动学习,多问就完事了。一般前三个月都是最苦逼的,熬过去就好了。

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<think>嗯,用户现在问的是之前提到的两条工作经历更像是智能物业或者型物业中的哪个岗位。首先,我需要回顾一下之前的对话历史。用户之前询问的是如何将数字化仓储管理和异常检测的工作经历包装成适合转行数据分析、视频监控员或运维岗位的简历。现在用户可能想了解这些经历在物业领域的具体应用,或者想进一步调整简历以适应物业行业的岗位。 接下来,我需要分析数字化仓储管理和异常检测在智能物业中的可能岗位。智能物业通常包括设施管理、能源管理、安防监控、设备运维等方面。用户提到的RFID识别、智能监控系统、异常检测和节能项目,这些都可能对应到智能物业中的不同岗位。 首先,数字化仓储管理中的智能监控系统可能对应物业中的智能安防监控岗位,负责通过物联网设备监控物业内的安全状况,管理进出车辆和人员。RFID技术可以用于门禁系统或资产追踪,提高管理效率,减少人工核查,这和智能物业中的设施管理或安防监控有关。 其次,异常检测中的用电数据分析和节能项目,这明显与物业的能源管理岗位相关。智能物业通常需要优化能源使用,降低运营成本,比如通过分析用电数据来发现异常,制定节能策略,类似用户提到的年省电费23万元,这正是能源管理或设施运维岗位的责。 另外,用户之前提到转行数据分析,尤其是结合视频监控员和运维方向,所以需要考虑这些经历如何与物业中的数据分析岗位结合。例如,物业的数据分析岗位可能需要处理监控数据、能源使用数据,进行异常检测和优化建议,用户的工作经历正好展示了数据清洗、分析和应用的能力。 可能的岗位名称包括智能安防监控工程师、物业能源管理专员、物联网运维工程师、数据分析师(物业方向)等。需要进一步考虑用户的简历是否需要调整术语,比如将仓储管理中的监控系统改为物业相关的术语,如楼宇自控系统,或者将用电异常检测改为能源管理优化项目,以更贴合物业行业的用语。 还要考虑用户是否在申请具体的物业公司位,可能需要根据具体的岗位描述进一步调整关键词。例如,如果申请的是智能物业的数据分析师,可能需要突出数据建模、系统联动、成本节约等经验;如果是运维岗位,则强调设备监控、异常排查、流程优化等能力。 总结来说,用户的工作经历可以对应到智能物业中的多个岗位,特别是与数据分析、监控系统运维和能源管理相关的位。在简历包装时,需要将原有的经历术语转化为物业行业常用的词汇,并突出与目标岗位相关的技能和成果,如数据治理、系统优化、成本节约等,以增强匹配度。</think>结合你的工作经历,这两条内容更贴近智能物业或型物业中的 **物联网运维工程师、能源管理专员、智能安防数据分析师** 等岗位,具体分析如下: --- ### **1. 数字化仓储管理 → 智能物业中的“物联网运维/设施管理”方向** #### **适配岗位** - **物联网运维工程师**:负责物业内智能设备(如门禁、监控、RFID资产标签)的数据采集、系统联动与异常排查。 - **设施管理专员**:通过数据分析优化物业设备(如停车场车辆识别、仓储管理)的运行效率,降低人工成本。 #### **关联性说明** - **核心能力**: - 智能监控系统管理 → 物业楼宇自控系统(BAS)或视频监控平台运维; - RFID识别优化 → 物业资产/车辆数字化追踪(如智能停车场、设备巡检); - 人工核查减少 → 物业运维中的“无人化值守”升级需求。 - **案例迁移**: 将“仓储车辆管理”转化为“物业停车场车流监控优化”,或“RFID商品追踪”转为“物业固定资产标签化管理”。 --- ### **2. 异常检测(节能)→ 智能物业中的“能源管理/设备运维”方向** #### **适配岗位** - **能源管理专员**:分析物业用电、用水数据,制定节能策略(如夜间公共区域照明控制)。 - **设备运维工程师**:通过数据监控预警设备异常(如电梯、空调能耗异常)。 #### **关联性说明** - **核心能力**: - 用电数据清洗与异常检测 → 物业能耗分析(如商业楼宇用电峰谷优化); - 夜间用电申报 → 物业“绿色运维”场景(如非办公时段空调自动关闭); - 年省电费23万元 → 物业企业核心KPI“降本增效”的直接体现。 - **案例迁移**: 将“用电异常”转为“物业设备异常预警”(如配电房负载监控),或从“节约电费”延伸至“碳排放管理”。 --- ### **智能物业岗位的典型需求与你的优势** | **物业岗位** | **需求关键词** | **你的经历匹配点** | |--|--------------------------------------------| | 物联网运维工程师 | 设备监控、数据采集、系统联动 | RFID优化、智能监控系统管理 | | 能源管理专员 | 能耗分析、节能策略、成本管控 | 用电异常检测模型、年省电费23万元 | | 智能安防数据分析师 | 视频数据挖掘、异常告警 | 监控系统与数据识别的结合(可迁移至视频分析)| --- ### **简历包装建议** 1. **术语替换**: - 将“仓储管理”改为“物业设施数字化管理”,“RFID”改为“物联网设备数据采集”; - 将“用电异常”改为“物业能耗优化”或“设备运行健康度监测”。 2. **成果聚焦**: - 强调“物联网数据驱动决策”能力(如:通过数据分析降低物业运维成本); - 突出“跨系统协同”经验(如:监控系统与能耗管理平台的联动逻辑)。 3. **岗位示例**: ```markdown **智慧物业能源管理专员** - 基于物联网电表数据构建能耗分析模型,设计夜间公共区域照明自动关闭规则,年节约电费23万元; - 优化停车场RFID车辆识别准确率至99.6%,减少人工核查75%,支持无人化值守改造。 ``` --- ### **总结** 你的经历与智能物业的 **物联网运维、能源管理、设施数据分析** 岗位高度契合,只需将原有技术场景(仓储、用电)替换为物业领域的高频需求(设备监控、楼宇节能),即可快速适配。重点突出“数据驱动降本”和“自动化替代人力”两大核心价值。
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