项目经理之修炼(1)——关于要写给谁看的问题

本文探讨了软件项目经理角色的特点,分析了成为项目经理的潜规则,并揭示了这一职位背后的挑战与责任。文中还引用了一个具体的招聘启事来说明对项目经理的要求之高。
从事这么多年的软件项目管理工作,也该奉献一些自己的见解和心得了——老孙的心里话。

要写文章,首先是要搞清楚写给谁看。

哪些朋友一定要看?——开门见山的说,我是写给下面三类朋友的:

1. 想要成为项目经理的朋友;
2. 刚刚从技术转型做项目管理的朋友;
3. 空降到陌生工作环境做项目管理的朋友。

我为什么要选择这些朋友作为我的读者呢?——很简单,他们有三个共同点:

1. 缺乏管理经验或对自己的管理经验缺乏自信;
2. 缺乏人际技巧或对自己的人际技巧缺乏自信;
3. 年纪尚轻。大部分初次成为项目经理的朋友,都是在工作5年左右。也就是说30上下。

理论太高深的我不懂,我也不是学院派的。不过作为一个经验者,给上面三类朋友解解惑还是有自信的。

在当今环境下,想成为一个项目经理其实不很难。因为什么呢?——很简单,潜规则如此。

具体说来,下面三个潜规则,决定了成为项目经理十分简单:

潜规则一、项目管理者必须技术者出身。
这个在理论上不成立的潜规则,落实的非常好。因为你不懂技术,根本领导不了手下技术员。这就是国内IT业的现状,不服不行。

潜规则二、项目经理还算不上公司领导阶层。
虽然公司把万斤重担压在你身上,其实还是没有把你当回事儿。所以,封你一个软件项目经理,公司并不在乎。

潜规则三、项目经理的年龄不能太大。
工作5年就是分水岭。对于核心技术人员来说,给公司干了3-5年,如果公司不给个项目经理当当,那后果……。结果就是,公司要留人,就不得不叫你做项目经理。

于是,在这些规则的潜移默化之下,技术高手们在不知不觉中纷纷完成了变身,笑吟吟地戴上了项目经理的桂冠。

“项目经理”,多么美好的称呼!对众多的技术者而言,“项目经理”就仿佛是圣诞老人,它的到来总是伴随着一连串惊喜:升职、加薪、个人扬眉吐气……。

然而,这些朋友们很可能并没有意识到,在意气风发、前途似锦的同时,巨大的危机也已经悄悄地来到了你的身边……

是的,当你开心地跳起你的踢踏舞时,当你的朋友们为你大声欢呼喝彩时,你已经开始与狼共舞了……

先看看下面的招聘启事吧,这只不过是一家几十人公司的一个招聘广告:

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招聘职位1:软件项目经理

职位描述:
1、带领实施团队完成某软件项目;
2、制定项目计划和实施部署;项目进度、质量及范围管理与控制。
3、负责软件实施过程中与各方的沟通、关系协调与维护;以及实施人员的安排与管理
4、负责了解客户对软件的业务需求及意见,及时反馈、跟踪开发人员解决问题。
5、及时、有效协调资料解决项目实施过程中出现的疑难问题;

职位要求:
1、具备优秀的团队协作精神,良好的沟通能力,有较强的口头/书面表达能力;
2、熟悉企业信息化业务,百万企业信息化项目经验;
3、精通数据库系统和项目管理工具,;
4、熟悉XYZ行业相关业务知识;有财务背景知识,快速理解和学习能力;
5、良好的客户服务意识,负责、敬业、细心。
6、有软件大项目管理经验或N年以上项目管理经历优先;
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那么,让我们看一下这个招聘启事对软件项目经理能力的描述吧:
团队协作精神 ——高
沟通能力 ——高
口头表达能力 ——高
书面表达能力 ——高
IT技术 ——高
XYZ行业知识 ——高
理解和学习能力 ——高
服务意识 ——高
项目经验 ——高

乖乖,如果我把XYZ行业改成铁道部,把帖子改名为铁道部分管IT副部长的公务员招聘,要求怕也不过如此吧。

再看看这个招聘启事对软件项目经理职责的描述:
项目失败 ——你负责
制定计划失败 ——你负责
沟通问题 ——你负责
协调问题 ——你负责
问题解决不了 ——你负责

这么高的要求,果真是在招聘最底层管理人员吗?这么多的责任,果真是那些只有几年技术经验的家伙们所能承担的吗??

大家不免会问:“如果我尽力了,项目还是失败了,公司会谅解我吗?”

不会的!那些似乎已被遗忘的关于项目经理职责的东东,会“啪”地一下在领导头脑中清晰地闪现出来。然后,他会语重心长地说:

“看,这些都是你的责任!”

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内容概要:本文介绍了一个基于Google Earth Engine(GEE)平台的JavaScript函数库,主要用于时间序列数据的优化与子采样处理。核心函数包括de_optim,采用差分进化算法对时间序列模型进行参数优化,支持自定义目标函数、变量边界及多种变异策略,并可返回最优参数或收敛过程的“陡度图”(scree image);sub_sample函数则用于按时间密度对影像集合进行三种方式的子采样(批量、分段打乱、跳跃式),以减少数据量同时保留时序特征;配套函数ts_image_to_coll可将子采样后的数组图像还原为标准影像集合,apply_model可用于将优化所得模型应用于原始时间序列生成预测结果。整个工具链适用于遥感时间序列建模前的数据预处理与参数调优。; 适合人群:具备Earth Engine基础开发经验、熟悉JavaScript语法并从事遥感数据分析、生态建模等相关领域的科研人员或技术人员;有时间序列建模需求且希望自动化参数优化流程的用户。; 使用场景及目标:①在有限观测条件下优化非线性时间序列拟合模型(如物候模型)的参数;②压缩大规模时间序列数据集以提升计算效率;③实现模型验证与交叉验证所需的时间序列子集抽样;④构建端到端的遥感时间序列分析流水线。; 阅读建议:此资源为功能性代码模块,建议结合具体应用场景在GEE平台上实际调试运行,重点关注各函数的输入格式要求(如band命名、image属性设置)和异常处理机制,确保输入数据符合规范以避免运行错误。
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