一个SAP顾问需求,让我不吐不快……

个人瞎琢磨,难免有偏颇。列位看官多包涵,咱江湖路远,求同存异!

最近两年,有些SAP顾问找到我,咨询要不要学习GTS,GTS需求多不多,GTS顾问的Rate如何……

说实话,国内上GTS的并不多,应该与GR模块需求差不多,但是人天价格还是比较诱人的,毕竟懂的人不多,精通的更是凤毛麟角。

对于SAP FICO/MM/SD顾问来说,GTS学习更轻松点,有点近水楼台的感觉。当然,其他模块的顾问,也不是不可以学习。

去年,我有幸结实一位资深GTS顾问,我们一拍即合,顾问老师一看就经验非常丰富,有底气有自信有和气,我非常喜欢这类顾问。

GTS顾问老师录制的GTS课程架构明了,每个章节逻辑缜密,条理清晰,在众多我合作的那么多顾问老师里面,只有这位GTS顾问老师向学员提供实战指导!

今天的故事也跟GTS有点关系,故事并不长,耐心读完,兴许有点意外收获!故事如有雷同,纯属巧合!

每天不定时地浏览各个群里HR发的SAP顾问需求已经成为我的一种习惯,每天在漫天飞舞的招聘信息中,能够找到与顾问库中正在寻找项目机会的顾问高度匹配的需求并不简单,助力顾问拿到Offer的概率非常小,原因很简单,当你盯上这个需求的时候,也许已经有很多家推荐的顾问正在排队等待面试……

好巧不巧,今天早上刚做到工位上,打开微信,有个GTS的需求很炸眼:远程,GTS高级顾问,英语流利。

偏巧我这里有一位合适的顾问,然后立即同时联系GTS顾问和HR,争分夺秒,也许就耽误那么一下,可能就被其他公司或顾问抢先了!

我对我的顾问充满信心,带着这份自信和从容,跟对方公司HR很快达成一致,估计那位HR也乐坏了,一大早就投怀送抱,不知道这个词合不合适,暂且这么用吧!

按流程办事,先把顾问简历发过去,再发之前我会将顾问个人敏感信息去除,再简历没有通过客户审核通过前,顾问个人的姓名和电话肯定是不能给的!

但是,这次HR仿佛发现什么端倪,细究方知,去年欧洲有一个GTS项目,客户面试过我们的GTS顾问,面试通过了,Rate也谈妥了,不知道什么妖风项目不叫停,后面自然是不了了之。

这个项目,估计大家都忘了,最近客户又启动起来,于是就出现了巧合的一幕,客户还是那个客户,顾问还是那个顾问,客户竟然询问那家公司,询问我们这会GTS顾问还愿不愿意接单,从这一点看,欧洲这个客户还是比较实诚的,国内的客户估计早绕开,自己私下联系了。

我们的这位GTS正好也有时间,一听还是原来的客户,欣然接受!

整个沟通过程,大概持续了1个多小时,就把事情定下来了,但是能不能成,还在等客户的反馈!

关于顾问推荐这个事,我是吃了不少亏,也不知道多少需求最后白忙活一场,就是顾问也找到了,各种条件都谈好了,结果需求被别人捷足先登,所以对于这种ERP顾问需求,响应的速度非常重要。

之前跟大家聊过,朋友圈有位大佬发了一个顾问需求,我刚匹配好顾问,正在跟顾问进行沟通确认时,结果大佬给我回复已经被别人抢走了,时间就是几分钟之内。

高匹配度也至关重要!!

响应速度快没问题,但是如果顾问无法达到客户的要求,那也是没戏。

其次是沟通的效率。简单来说,就是在互信的基础上,快速互通彼此的关键信息,客户和顾问只要满意,中间的利益都好说,千万不要纠结于小利,当然也要有我们处事的原则和底线。

那么多年,我一直坚守跟顾问老师和朋友的合作原则,适当时候也会做一些让步,这种让步更多是出于对他人的理解和共情,长久稳定的互利关系是我们彼此诚信合作的基础。

这个需求谈下来,顾问的rate得到了基本的保障,这样顾问干起来也有动力和支撑。

从rate来看,GTS的人天价格还是不错的,尽管国内这块需求还不是太多,但是总有一部分顾问眼光很犀利,很前瞻,去年和今年陆续有一些顾问找到我要学习GTS,当机会来临时,你可以选择,而不是被选择。

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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