在大厂做了五年技术管理者，这些思考你有吗？

原创 已于 2025-03-21 09:55:44 修改 · 358 阅读 · 0 ·
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#技术管理 #架构师 #互联网

于 2025-03-21 09:40:52 首次发布

作为技术管理者，以前只是单兵作战或者几个人一起，作为管理者，下面有几十号的兄弟，再也不是单兵作战，需要从思维到做事的方式上都有一些不一样，下面是前段时间几点的思考总结，下面从两个变化、两个素养、两个问题聊下

两点变化

相比一线技术开发、架构师的来给你点变化：我要做，把不确定性变成确定性

两个素养

作为一个技术管理者，需要具备的基本素养：有担当、以身作则

两个问题

是否还需要持续提升技术、是否需要了解所有细节

技术管理面试必问的10大问题及答案解析（含真实案例）
AI天才研究院
04-29 2043
本文针对技术管理岗（技术经理、技术总监、CTO等）面试场景，提炼高频问题并提供系统化解决方案。内容覆盖互联网、科技、金融等行业，适用于中级至高管级别的候选人。通过“问题解析→答案框架→真实案例→高频变体”四步法，拆解每个核心问题；结合管理学理论（如OKR、敏捷开发、情境领导力）与实战经验，提供可复用的应答模型。技术管理：通过规划、组织、领导和控制技术团队，实现业务目标的过程，涵盖技术战略、团队效能、产品交付等维度。STAR法则。
技术人如何优雅地谈薪资？资深HR教你5个谈判技巧
AI天才研究院
06-05 1110
本文专为技术从业者（工程师、架构师、算法岗等）设计，聚焦“跳槽/晋升/绩效调薪”场景下的薪资谈判。我们将避开“套路话术”，从技术人思维出发，用“需求分析-数据调研-价值论证-弹性协商”的工程化方法，教你把“谈钱”变成一场专业的“技术方案评审”。本文从“为什么技术人谈薪容易踩坑”切入，拆解薪资谈判的5个核心技巧（数据锚定、价值论证、结构拆解、压价应对、弹性区间），结合真实案例和技术人熟悉的比喻（如“技术调研”“架构拆解”），最后总结常见问题与避坑指南。市场基线。
万字长文详解技术管理者如何画业务大图？
热门推荐
LoveSummer
11-16 2万+
今天的话题，以几个遇到的人和事作为开始吧。第一个故事，是关于去年社招遇到的一个非常可惜的候选人。工作 3 年，技术能力扎实，在一家小公司负责一个业务的核心系统，因为感觉日常工作没办法让自己成长，所以来阿里试试。整个面试过程只能用非常可惜来形容，因为他的技术方面都算过关，可是问到他自己过去做的业务时，给出的回复却差强人意，没办法从宏观视角上给出公司业务的整体形态，也没讲清楚自己负责的业务和其他业务模块之间是如何协作的——涉及到自己模块的问题时，有的是时间太久记不清了，而实际情况是简历上面相关内容仅仅是一年前的
做了六年多技术管理，聊一些经验总结
Keegan小钢
07-15 1801
我是从 2014 年开始正式走上管理之路的，在那之前虽然也有带过几个初级程序员，但毕竟不是正式的管理职位。正式踏上管理岗是从做一个小主管开始的，刚开始只管理几个人；之后担任过一些业务线的技术负责人，管理十几二十人；最多时管理百人团队，负责整个研发部门。一路从技术主管，到技术经理，再到技术总监，中间也和别人合伙创业当过 CTO。有空降管理过现成的团队，也有不止一次从 0 到 1 组建团队的经验。六年多的管理经验，说多不多，但说少也不少，肯定也有自己的一些心得体会，如今就用文字来和大伙分享我的一些经验总结。
以后想进大厂现在可以去大厂外包吗？
2509_93191685的博客
09-22 1818
摘要：大厂外包工作可作为职业过渡选择，具备门槛低、业务多样及简历加分等优势，但需注意其局限性。外包虽能提供大厂项目经验，但转正机会有限，建议视作短期跳板而非长期选择。关键是在外包期间积累核心技术能力，1-2年内寻求更好发展。求职者可利用AI面试工具模拟实战，提升面试技巧。外包经历应注重技术能力展示，而非岗位性质。合理规划下，外包经历能助力职业发展，但需尽快转向正式岗位。
知识宇宙-思考篇：AI的出现，是否能替代IT从业者？
Code_流苏：在代码中寻诗意，在实践中觅真知
06-04 953
一个问题始终萦绕在每个IT从业者心中：AI是否会替代我们的工作？
大厂需要的“五能”人才，你占了几个？
优快云能力认证官方博客
12-20 1257
21年的秋招已经接近尾声或许已经结束，针对一些互联网大厂所需要的人才其实我们可以很明显的观察到，针对人才的筛选，这些大厂自然是有自己的一套的，就比如： 高学历（指大城市211以及一部分985）+有常识。 这类人才应该算不上抢，换句话说就是他们的可替代性较高。真正需要大厂【抢】的可能是技术天才，毕竟物以稀为贵。那么相反非技术人都是可替代的，所以就无关痛痒。大型互联网公司除了需要尖端的技术人才以外，需要具有创新和独特思考力的创造型人才，需要为各类客户解决问题的个性化服务人才。具体有哪些类型呢？那大概是以下下
大数据基础课03 阿里美团这些大厂都在用什么大数据架构？
fegus的博客
10-11 1615
讲到这里，关于大数据思维的几个要点就介绍完了，这可能不完全，也可能不准确，因为我们的大数据体系也在飞速地变化和发展。但是这一讲中提到的几个思维方式的变化，是我在整个工作中感悟比较深刻的几点。当然了，这些思维方式也不是我提出来的，而是在前人的基础上，加入了一些我自己的解读，希望能够给你带来一点自己的思考。另外我在上文中留的小作业，希望你能思考下。并且有任何问题和心得，都可以在留言区留言。下一讲，我们开始讲解大数据框架的模块，到时见！
阿里P6到P9的技术栈有哪些？程序员该如何准备学习？如何进入大厂
Huangjiazhen711的博客
11-28 1158
小编只总结了1.学历；2.技术栈+项目经验；3.心理素质+思维转变；4.面试技巧这四点内容，还有其他的还希望大家能够补充！其实呢，文中提到的这四项都出自一份大纲和技术文档，后端架构师技术大纲技术文档希望能够帮助到大家的学习，走过路过不要错过，你的转发可能给程序员们是一个很大的帮助！
为什么有些大厂的技术弱爆了？
人生不怕起点低，就怕没追求
09-11 638
昨天和一个从小公司跳槽到BAT级别大厂的读者聊天，他抱怨之前对大厂的技术充满了憧憬，但入职后发现这边的技术栈还不如之前的公司，领导水平也很有限，他感觉到非常疑惑。 其实这真的很正常，解答完读者的疑惑之后，也想跟大家分享下，这个话题去年也分享过，但这次我的思考更加深入了： 1.大公司对「做事」的定义开始改变 公司越小且越处在初创阶段，团队越倾向于追求把事情做成的成就感，对「做事」的定义也就相对简单和透明。 这个时候，做到Cotext Not Control相对容易。 一旦公司变大,部门变多，部门墙就开始产生.
你不清楚的18个非技术面试题是这些！(1).zip
07-05
5. 领导力：如果你有领导经验，可以分享如何管理和激励团队，无领导经验者也可谈论如何在项目中起到推动作用。 6. 自我驱动：阐述你如何自我激励，保持学习新技能和解决问题的动力。 7. 适应性：面试官可能询问你...
Lua非空判断方法[源码]
11-24
本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。
JS表格转Excel实现[可运行源码]
11-24
该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。
图片转bin文件存储[项目代码]
11-24
本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。
ROS视觉处理与色彩识别[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。
Anaconda安装与使用指南[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在Anaconda环境下安装和使用jupyter及numpy的步骤。首先，指导用户如何安装Anaconda并创建虚拟环境，然后详细说明了如何在虚拟环境中安装jupyter和numpy。接着，文章提供了多个numpy的练习示例，包括创建零向量、矩阵操作、归一化等。此外，还介绍了如何在Jupyter中完成numpy、pandas和matplotlib的例题，涵盖了从基础操作到实际应用的多个方面。最后，文章总结了实验过程中的经验，特别是在使用国内镜像源后下载速度的提升。
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）
11-24
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种结合改进A*算法的JPS（跳跃点搜索）全局路径规划与DWA（动态窗口法）局部避障的混合控制算法，用于机器人在动静态障碍物环境下的自主导航。该算法通过JPS优化全局路径搜索效率，提升路径规划速度，并结合DWA实现实时动态避障，增强了机器人在复杂动态环境中的适应性和安全性。整个系统在Matlab平台上进行了代码实现与仿真验证，展示了良好的路径规划效果与避障性能。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制或路径规划基础知识的研究生、科研人员及从事智能机器人开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人在静态与动态障碍共存环境中的自主导航任务；②为研究高效全局规划与实时局部避障的融合策略提供技术参考与实现案例；③支持Matlab仿真环境下的算法验证与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解JPS与DWA的集成逻辑，重点关注算法在路径最优性、计算效率与避障实时性之间的平衡设计，可进一步扩展至多机器人系统或复杂地形场景的应用研究。
Lua中loadstring应用[源码]
最新发布
11-24
本文介绍了在Lua编程中使用loadstring函数解析字符串公式的方法，特别是在游戏开发中的应用。通过示例代码展示了如何解析包含动态变量的字符串，如属性键、操作符和技能等级等，并动态计算其值。文章详细说明了如何利用loadstring将字符串转换为可执行的Lua代码，并处理复杂的公式解析，如计算buff持续时间和属性加成。这对于需要动态处理游戏内文本和公式的开发者具有实用价值。
VINS-Fusion部署流程[项目源码]
11-24
本文详细介绍了VINS-Fusion的部署及启动流程。首先，系统需要安装Ubuntu16.04以上版本并配置ROS环境，同时安装OpenCV、Glog、Ceres等依赖库。其次，编译功能包并进行多线程编译。启动阶段需获取IMU数据和图像信息，通过模拟器启动VINS-Fusion并查看Rviz可视化效果。标定部分包括相机内参和外参的配置，以及回环检测的优化。最后，文章简要提及实机启动的步骤，包括飞控和相机驱动的安装，以及通过脚本启动VINS-Fusion的流程。
面试java 管理岗位，应该准备什么知识要点？
07-10
<think>嗯，用户正在准备Java管理岗位的面试，结合之前的回答和用户提供的站内引用，需要更聚焦技术管理岗位的特殊性。用户引用的资料提到技术一面考察基础能力，二面涉及管理思考，还提到分布式系统和高并发场景的实际问题处理，比如Kafka重复消费、Redis分布式锁实现等。 用户的核心诉求是明确Java技术管理岗的双重能力要求：既要保持技术深度，又要具备团队管理能力。从引用[2]和[5]可以看出，初次转型管理的候选人常忽视技术愿景传递和团队效能量化。因此需要强调这两点。 技术深度方面，引用[4]提到的Kafka消息幂等性和Redis分布式锁是高频考点，需补充到分布式系统设计中。管理能力则要突出引用[5]中Dubbo这类技术选型的决策逻辑——不能只讲原理，要说明如何说服团队采用。 特别要注意用户隐藏需求：ta可能正从开发岗转向管理岗。引用[3]提到的"岗位匹配度"很重要，需建议ta准备技术转型管理的案例，比如如何用业务语言解释技术债务（引用[2]的治理策略）。 最后，用户提供的引用多次出现阿里面试题，说明大厂对量化指标（如QPS提升、部署频率）的执着。在"面试准备建议"板块需强化数据思维，要求ta用具体数字佐证管理成果。</think>针对Java技术管理岗位的面试，需同时展现技术深度和管理能力。结合引用资料及实践经验，核心准备要点如下： --- ### 一、技术深度（结合引用[1][4]的考核重点） 1. **Java核心与高并发** - JVM调优：内存泄漏定位（MAT工具）、GC算法选型（G1 vs ZGC场景）[^1] - 并发编程：线程池参数设计（`corePoolSize`与`workQueue`关系）、`ConcurrentHashMap`分段锁演化[^4] - 分布式锁实现：Redis锁（Redlock算法）、ZK锁的CAP权衡[^4] 2. **分布式系统设计** - 消息中间件：Kafka消息幂等性（`enable.idempotence`配置）、积压治理方案[^4] - 微服务治理：Dubbo服务熔断策略、Seata分布式事务SAGA模式[^5] - 缓存穿透/雪崩：布隆过滤器实现、多级缓存架构设计[^1] 3. **故障处理能力** - 线上问题定位：`jstack`分析死锁、`Arthas`热修复方案 - 高可用设计：限流算法实现（令牌桶伪代码） ```java // 令牌桶限流示例 public synchronized boolean tryAcquire() { long now = System.currentTimeMillis(); tokens = Math.min(capacity, tokens + (now - lastTime) * rate); if (tokens < 1) return false; tokens--; lastTime = now; return true; } ``` --- ### 二、管理能力（引用[2][5]的管理者视角） 1. **技术决策框架** - 技术选型方法论：开源组件License合规审计（如AGPL风险）、技术债务量化（SonarQube指标）[^2] - 架构演进：单体拆微服务的五大信号（团队规模、部署频率、故障隔离需求）[^5] 2. **团队效能提升** - 流程优化：CI/CD流水线设计（从周级到小时级部署）[^2] - 技术氛围建设：代码评审Checklist设计、技术债偿还机制（如20%迭代资源专用于重构）[^5] 3. **资源协调与风险控制** - 优先级模型：RICE评分法（Reach, Impact, Confidence, Effort） - 应急预案设计：依赖方故障降级方案（如熔断后本地缓存兜底）[^4] --- ### 三、面试应答策略（引用[3][4]的实战案例） 1. **技术问题示例** > **面试官**：如何保证Kafka消息的精确一次消费？ > **应答要点**： > 1. 生产者端：启用`idempotence=true`+`acks=all` > 2. 消费者端：幂等设计+外部存储去重（Redis原子操作） > 3. 业务补偿：死信队列+人工干预机制[^4] 2. **管理问题示例** > **面试官**：如何推动老旧系统重构？ > **应答框架**： > 1. 价值量化：用故障率下降50%+部署时间缩短70%争取资源 > 2. 渐进式重构：Strangler Pattern逐步替换模块 > 3. 风险控制：并行运行验证+流量灰度切换[^5] --- ### 四、差异化准备建议 1. **技术深度证明** - 准备架构图：高并发系统设计（标注QPS从1k到10w的演进路径） - 性能调优案例：JVM GC停顿从2s优化到200ms的具体参数[^1] 2. **管理能力展示** - 团队效能数据：代码覆盖率从60%→90%、部署频率提升5倍 - 技术规划文档：展示3年技术演进路线图（含Serverless/AI工程化落地节点）[^3] 3. **行业趋势结合** - 云原生：K8s Operator在Java应用中的实践 - 成本治理：Spot实例节省40%云成本的弹性策略[^2] --- ### 关键注意事项 1. 避免纯理论：所有技术方案需关联业务结果（如“引入Redis集群提升订单查询TP99从1s→200ms”） 2. 突出决策逻辑：技术选型需说明权衡依据（如“选RabbitMQ而非Kafka因需延迟队列功能”）[^3] --- ###
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