IT行业的猪头小队长不好当

本文分享了一个团队领导者面对的日常管理挑战,包括技术魅力展现、员工激励、内部秩序维护、项目竞争等。作者指出,尽管面对繁重的工作,但与复杂的技术工具操作相比,管理团队更显艰难。

看到一个诉苦的帖子,挺有意思的;说出工作的郁闷之处。分享一下,标题是我自己随便加的。

   http://www.iteye.com/topic/1070527?page=4

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我也一直是这么构建团队的,但是我真的不觉得这样能轻松。


你每天需要处理很多人的问题
我自己带着3个核心程序员(有时候是4个),这三个程序员下面带着2-5个应届毕业生。这就是我的团队。

内部的你需要不停地展示自己的技术魅力,领导魅力。好服众。

同事还要有意无意的给手下画饼,而且还要努力去实现一部分饼,让他们知道自己有美好的未来。不要为了一点钱跳槽走球了。

翻来覆去的强调现在工作的重要性,而激发斗志。并想方设法的给丫们某福利。

还要威慑小人兴风作浪,杜绝歪门邪道,勾心斗角。

外部还要担心别的项目组通过你上司挖走你的人。

公司回来新电脑,要去和其他项目组抢……

等等……

而且我在一个流程化的公司这么管理,别人张嘴闭嘴就是。你这是野路子,要正规化管理。
每天真没感觉到轻松,反而感觉到那些对鞋project工具画图表的感觉轻松。而且去给领导汇报的时候,人家是各种文档,各种报表,我就简单带个程序录个视频什么的,真的很苍白啊。

难道这种管理只有PM才能搞,我一个小小的team leader只能完蛋去?
内容概要:本文是一份针对2025年中国企业品牌传播环境撰写的《全网媒体发稿白皮书》,聚焦企业媒体发稿的策略制定、渠道选择与效果评估难题。通过分析当前企业面临的资源分散、内容同质、效果难量化等核心痛点,系统性地介绍了新闻媒体、央媒、地方官媒和自媒体四大渠道的特点与适用场景,并深度融合“传声港”AI驱动的新媒体平台能力,提出“策略+工具+落地”的一体化解决方案。白皮书详细阐述了传声港在资源整合、AI智能匹配、舆情监测、合规审核及全链路效果追踪方面的技术优势,构建了涵盖曝光、互动、转化与品牌影响力的多维评估体系,并通过快消、科技、零售等行业的实战案例验证其有效性。后,提出了按企业发展阶段和营销节点定制的媒体组合策略,强调本土化传播与政府关系协同的重要性,助力企业实现品牌声量与实际转化的双重增长。; 适合人群:企业市场部负责人、品牌方管理者、公关传播从业者及从事数字营销的相关人员,尤其适用于初创期至成熟期不同发展阶段的企业决策者。; 使用场景及目标:①帮助企业科学制定媒体发稿策略,优化预算分配;②解决渠道对接繁琐、投放不精准、效果不可衡量等问题;③指导企业在重大营销节点(如春节、双11)开展高效传播;④提升品牌权威性、区域渗透力与危机应对能力; 阅读建议:建议结合自身企业所处阶段和发展目标,参考文中提供的“传声港服务组合”与“预算分配建议”进行策略匹配,同时重视AI工具在投放、监测与优化中的实际应用,定期复盘数据以实现持续迭代。
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/987bb7a43dd9 VeighNa - By Traders, For Traders, AI-Powered. Want to read this in english ? Go here VeighNa是一套基于Python的开源量化交易系统开发框架,在开源社区持续不断的贡献下一步步成长为多功能量化交易平台,自发布以来已经积累了众多来自金融机构或相关领域的用户,包括私募基金、证券公司、期货公司等。 在使用VeighNa进行二次开发(策略、模块等)的过程中有任何疑问,请查看VeighNa项目文档,如果无法解决请前往官方社区论坛的【提问求助】板块寻求帮助,也欢迎在【经验分享】板块分享你的使用心得! 想要获取更多关于VeighNa的资讯信息? 请扫描下方二维码添加小助手加入【VeighNa社区交流微信群】: AI-Powered VeighNa发布十周年之际正式推出4.0版本,重磅新增面向AI量化策略的vnpy.alpha模块,为专业量化交易员提供一站式多因子机器学习(ML)策略开发、投研和实盘交易解决方案: :bar_chart: dataset:因子特征工程 * 专为ML算法训练优化设计,支持高效批量特征计算与处理 * 内置丰富的因子特征表达式计算引擎,实现快速一键生成训练数据 * Alpha 158:源于微软Qlib项目的股票市场特征集合,涵盖K线形态、价格趋势、时序波动等多维度量化因子 :bulb: model:预测模型训练 * 提供标准化的ML模型开发模板,大幅简化模型构建与训练流程 * 统一API接口设计,支持无缝切换不同算法进行性能对比测试 * 集成多种主流机器学习算法: * Lass...
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