CIO职业生涯启示:高薪低就容易吗?

经济衰退让一些高薪高管面临失业挑战,他们需要调整心态并寻找新的职业道路。本文探讨了几个可行的方向,包括进入国企或民企、创业以及跨行业转型。
  有个自己开外贸公司的老板,在受经济衰退影响关闭歇业一年后,准备出来找工作。这一年中,他做足了思想功课,完成了从创业者做回打工者的心理准备,本以为凭自己的经验和人脉,在大公司做个业务经理甚至业务主管应该没什么困难。结果转了一圈后发现,你这里愿意屈就是一回事,人家那里肯不肯接受你的屈就是另外一回事。对大公司35岁左右的部门总监来说,谁愿意找个经验和履历都不在自己之下的人当下属呢?招这样的人进来,谁管理谁呀?

  与这位不幸的创业者有着相同境遇的是一些大公司的前高管们。同样是在这波经济衰退中,一位年薪70万的外资银行被裁高级职员在花了大半年调整心态之后,对周围的朋友说:“有工作机会帮我留意着。”不久就有人传话过来:“有朋友做个咨询项目,需要人手。月薪1万。”前高薪银行家大跌眼镜:“什么?才1万,最少也得2万吧。”本以为心态已经调整到最低线了,跳到残酷的市场浪潮中发现,原来没有最低,只有更低。

  即使不被全球经济形势波及,高薪员工也容易被公司经营状况牵连。一家美资公司为了节约开支,直接就把中国区的总经理裁掉了。据说他一个人的年薪就高达一百多万,抵得上市场部和销售部两个部门所有员工的年薪总和。而他的再就业工程,也随着这两年在华外资企业的阴霾期成了个疑难杂症。这让我想起另一位被裁高管。赋闲在家两年后,拜猎头公司所赐,到另外一家外企的高管层混了几个月后,再次被排挤。如今依然没有职业方向。

  曾经的高薪高管,在年届四十之际一脚踏空后,应该怎么运作自己的职业前程呢?

  向国企、民企挺进。放下身段,与其做足心理准备从原来外企的高管层下降到外企的经理层,还不如把外企的工作经验拿到国企、民企去变现。眼下,外企的管理制度和经验对国企和民企来说还是有价值的,等到更多的人认识到这一点,就连这点经验都开始贬值了。熟谙打工技巧的唐骏正是这条路的先驱。

  创业。利用职业积累满足一下多年来蠢蠢欲动的做真正老大的欲望也是性价比极高的一条道路。好处一,这个年纪再不创业,以后的机会更加微乎可微了。好处二,品尝一下创业之苦,可以让当年拿着高薪的坦然变为虔诚,以后再拿同样的薪水时会增加不少幸福感。同时能够领悟出,原来高薪的人并非一定高能。

  改行。我发现曾经在另一个行业有过辉煌业绩的人在一个全新的领域里更容易引起别人的瞩目,尤其是这个新行业是属于那种梦幻工作时。比如,金融家去内地开香草农场;网络工程师开葡萄酒品鉴课堂;精算师从事幼教行业;等等。当然,你需要准备一个美丽的故事来解释你的转行,比如:生完孩子后,我发现我根本不忍离开他,一刻也不想,索性在家里全职教他,结果发现自己深深爱上了这一行……在改行成功后,这将成为一个动人的品牌故事。

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内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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