讲真,没见过这么心狠手辣的空降领导!

见字如面,我是军哥!

上周末,我在给一家知名的保险公司做技术管理培训,一位学员分享了他上家公司一位空降领导的案例,我觉得特别典型(避免暴露隐私,文章出现的人名均为化名)。

另外,说起空降领导这事,我在职场上也遇到过两次,之前也写过文章,那真的太恶心了。

于是,今天写上一篇,与你分享,助你避坑~

1、新官上任的“三板斧”

周总来的第一天,就在全员大会上说:“我在华为、阿里都待过,最看不惯的就是安逸文化。从今天起,我们要用狼性文化重塑团队。”

他入职的头二周,做了三件事:

第一斧:组织架构重组

“我看了组织架构图,层级太多了。”周总在会上宣布,“从今天起,取消所有技术经理岗位,实行扁平化管理。”

实际上,他把自己带来的人安插到关键位置,原来的技术经理要么降级,要么转岗去做边缘业务。

第二斧:绩效体系改革

“我们要打破大锅饭,实行361强制分布。”周总推出了新的考核方案,“30%优秀,60%合格,10%淘汰。”

最狠的是,他规定“连续两次C等(后10%)直接解约,不设改进期”。

第三斧:技术路线清洗

“你们现在的技术栈太保守了。”周总指着我们稳定运行三年的架构,“全部换成我带来的新框架,三个月内完成迁移。”

有程序员就问:“新框架的稳定性验证过吗?业务能承受迁移风险吗?”

周总看了他一眼:“不能适应变化的人,本身就是最大的风险。”

我艹,周总这回复牛逼到家了!

2、那些只有老程序员才看得懂的权术

手法一:架空老人

老王是我们团队的技术奠基人,系统里最难的核心模块都是他写的。周总来的第二周,就成立了一个“架构升级专项组”,组长是他带来的人,王工被排除在外。“

老王经验丰富,要多带带新人。”周总在会上说,“你就负责技术传承吧。”

实际上,所有重要决策都不再经过王工。

手法二:选择性问责

线上出了个偶发bug,影响面很小。周总却召开全部门复盘会,让负责该模块的程序员站在台上,详细解释“为什么会在这么简单的地方犯错”。

“我不是要追究责任,”周总最后总结,“但我们要有敬畏心。”

那天晚上,那个工作了六年的程序员更新了简历。

3、真正的狠招:那场“组织优化”

两个月后,周总向高层汇报:“经过深入调研,发现团队存在严重的人浮于事问题,需要进行组织优化。”

他的优化方案包括:

1)合并四个业务组,组长岗位减少三个

2)推行“全员技术测评”,低于70分的进入“观察名单”

3)要求所有35岁以上程序员提交“未来三年职业规划”,评估“与公司发展的匹配度”。

并且测评题是周总亲自出的——全是些偏门的技术细节和架构理论题,跟实际业务毫不相关。结果不出所料:几个比较资深、业务能力最强的程序员分数最低。

他们整天在处理实际业务问题,哪有时间研究那些理论题?

最后的结果自然是十几个人被优化了。

4、如果遇到这种事,该怎么办?

经过这次事件,我总结了几点:

首先,要识别危险信号:

1)比如空降领导第一件事不是了解业务,而是调整组织架构;

2)用所谓“改革”,“优化”等名义进行人员清洗;

3)建立不透明的评价体系,标准随时变化;

4)对不同意见者进行孤立和边缘化。

那就要小心了。

其次,要有保护自己的策略:

比如,让自己在关键业务或技术上不可替代,与价值观相同的同事保持良好关系保持联盟,共同进退。

如果必须离开:

那就体面离开,并保持专业风度。一定要做好工作交接,这是基本的职业操守。并和志同道合的同事保持好联系,说不定以后还可以再成为同事。

最后,做一个总结:

遇到这种“三板斧”空降领导,说白了就是来清洗团队的——换自己人、改绩效、动技术栈,老员工容易被边缘化。 

我们得多长个心眼,早点识别危险信号,平时就把核心技能握牢,跟靠谱的同事抱团。

如果真待不下去,也别撕破脸,好好交接、保持联系。这个圈子其实很小,留一份体面,攒一点人脉,比赌气更重要。

回见~若觉得不错,请点赞或分享,分享给你身边需要的朋友们~

关于我:一个 IT 从业 20 年的互联网老兵,1 号店架构师/前饿了么/贝壳找房技术总监,我叫程军,百度可查,目前一人企业,自由职业者,全网粉丝 20 万 +。

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需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕需求响应动态冰蓄冷系统及其优化策略展开研究,结合Matlab代码实现,探讨了在电力需求侧管理背景下,冰蓄冷系统如何通过优化运行策略参与需求响应,以实现削峰填谷、降低用电成本和提升能源利用效率的目标。研究内容包括系统建模、负荷预测、优化算法设计(如智能优化算法)以及多场景仿验证,重点分析不同需求响应机制下系统的经济性和运行特性,并通过Matlab编程实现模型求解与结果可视化,为实际工程应用提供理论支持和技术路径。; 适合人群:具备一定电力系统、能源工程或自动化背景的研究生、科研人员及从事综合能源系统优化工作的工程师;熟悉Matlab编程且对需求响应、储能优化等领域感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①用于高校科研中关于冰蓄冷系统与需求响应协同优化的课题研究;②支撑企业开展楼宇能源管理系统、智慧园区调度平台的设计与仿;③为政策制定者评估需求响应措施的有效性提供量化分析工具。; 阅读建议:建议读者结合文中Matlab代码逐段理解模型构建与算法实现过程,重点关注目标函数设定、约束条件处理及优化结果分析部分,同时可拓展应用其他智能算法进行对比实验,加深对系统优化机制的理解。
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