技术/领域专家有什么要求?

本文探讨了如何晋升为技术专家岗位,强调了领域专业知识、独立解决问题的能力、ownership责任感、团队合作与横向沟通的重要性,以及思维习惯和向上管理技巧。

今天聊聊如何成为技术专家岗,某种程度上来说技术专家岗是一个程序员成长过程中技术水平综合实力最强的一个阶段。

什么意思呢?

职级往下的同学缺少独当一面的技术能力。而职级往上呢?可能管理沟通的比重会增高,相对应的技术投入比重会有所降低。所以技术专家岗这个阶段的同学在技术能力上来说即懂得技术细节、也知道业务落地。

那技术专家岗有什么要求呢?

成为一个领域的专家

技术专家岗首先是某个领域/方向的专家。就是说需要具备某个方向领域下的技术能力。

既有领域知识理解力、也有系统思考力。

此领域内的问题,不管是技术还是业务给到你,都应该有对应的解决方案,而不是需要上升或者协助,这样才可以体现独当一面的能力。

同样的,也证明了你在这个岗位上干的不错了,可以接受新的挑战了。

ownership

上面说的领域专家的专业能力,还是围绕在业务与技术的专业性。而ownership体现的是责任,就是说这件事交给你干了,你就要干好,其他人不需要比你更操心。

也就是责任心的体现,如果没有责任心,相信老板不会非常放心的把这件事交给你的。

那如何对事情负责呢?简单来说就是对自己负责的项目要想的比较清楚。

无论技术上建设,还是业务的进度需要主动推进。技术上主动思考优化点,并进行创新尝试。业务上明白需求背景并能准确定义问题,抽象出解决方案,和业务方深度合作为业务结果负责。

需要有闭环思维,关注业务数据,跟进核心指标。知道业务指标变化的原因,看到数据变化背后的问题。简单来说就是在看得见的技术与业务之外,主动承担一些此领域内的其他事情,多承担一些此领域下的责任。

团队合作

当所负责的事情越来越多时,会发现一个人干不了太多的事情,你的视角也会慢慢变化,有意识的和别人合作。

这个过程中非常重要的一点就是换位思考。

职业发展是无限游戏,不是零和博弈,只有一起把盘子做大了,团队才可以更有影响力。所以团队合作就非常重要了,一起讨论、合作、擦出火花、加快推动项目落地,再去打下一场漂亮仗。

横向沟通

前面团队合作说的是团队内的协作方式,而跨团队协作对达成一件事情同样重要。

价值创造来源于合作,完成一件大事需要一群人去努力。所以横向连接多个部门、团队的核心人员对于做成一件大事很重要,这件重要的大事是建立在这个关系网上的。

要做好横向沟通,需要了解各个团队及各团队内的关键角色、业务范围、利益诉求、思维方式甚至性格。

和核心、有想法有能力的业务方保持紧密联系,知晓公司战略,明白打法变化,了解自己团队所处的位置,再结合业务sense以合适的方式推动业务发展。

向上管理

向上管理不是拍老板马屁,我们和老板不是对立的,而是相互合作的。老板有自己擅长和不擅长的事情,我们也一样有自己擅长不擅长的事情,大家相互补位,实现更好的团队收益。

其实团队内合作也一样,大家都是相互补位把事情做成。团队目前有什么需求攻坚的事情,我们有什么长处可以基于此衔接起来。

向上管理包括:向上沟通、向上汇报。

向上沟通:主要是说服老板要做什么、为什么做、怎么做。回到第一条,你不是已经成为这个领域的专家了吗?why、what、how应该想明白了吧。

向上汇报:主要是项目节点、milestone、checkpoint的定时汇报,目的是让老板觉得一切按预期行事。风险与重要节点一定汇报,不要闷头自己处理,搞不定还得给老板一个惊吓。

思维习惯

思维习惯多是一些“术”层面的事情,我的其他文章中提到了很多,就不赘述了。

简单来说,你既然是这领域的专家,就需要想的明白,做的清楚,节奏清晰,目标达成。

如果我们不能简单、有逻辑的说明一件事情,多半是还没想明白,脑袋里对这件事还是糊涂的,需要多些系统性思考。

平时遇事要主动去总结经验、规律,错误的要复盘。看到一些观点不要简单的就去相信,抱着批判性的方式去看待,且在工作中尝试,这样才可以将看到的知识变成自己的,也进一步促成了我们深度思考的习惯。

学会看到事物的本质,寻找底层规律,时刻提醒自己忘掉看得见的个例,从更宏观、更高的视角看待更多的事情,想清楚每件事情发生的原因究竟是什么,将会很有帮助。

### Hadoop与AI技术专家的经验和背景 Hadoop作为一种分布式计算框架,被广泛应用于大数据存储和处理。在AI领域中,Hadoop也逐渐成为支持机器学习和深度学习任务的重要工具之一[^4]。许多技术专家通过研究和实践,将Hadoop与AI技术结合,推动了大数据分析的进一步发展。以下是几位在Hadoop与AI领域具有丰富经验的专家及其相关背景: 1. **Doug Cutting** 作为Hadoop的创始人之一,Doug Cutting在大数据领域有着深远的影响。他不仅创建了Hadoop,还积极推动其与AI技术的融合。他的工作为分布式计算框架在机器学习中的应用奠定了基础[^1]。 2. **Jeffrey Dean** 虽然主要以Google Brain项目闻名,但Jeffrey Dean也在分布式系统方面做出了重要贡献。他提出的大规模机器学习算法优化方法,能够很好地与Hadoop生态系统结合,提升AI模型训练的效率[^3]。 3. **Reynold Xin** Reynold Xin是Apache Spark的核心开发者之一,而Spark作为Hadoop生态系统的扩展工具,广泛应用于AI场景下的实时数据分析。他在分布式计算和机器学习方面的研究,为Hadoop与AI技术的结合提供了新的思路[^2]。 4. **Jingren Zhou** Jingren Zhou在阿里巴巴集团担任首席科学家期间,主导了大规模机器学习平台的研发。他的团队利用Hadoop和Spark等技术,构建了高效的分布式AI计算框架,显著提升了模型训练的速度和准确性[^4]。 5. **Cloudera Data Science Team** Cloudera是一家专注于Hadoop技术大数据解决方案的公司,其数据科学团队在AI领域也有诸多贡献。他们通过整合Hadoop与深度学习框架(如TensorFlow和PyTorch),开发了一系列实用工具,帮助企业解决复杂的AI问题[^1]。 ### 技术专家的核心经验 - **分布式系统设计**:熟悉Hadoop架构及其核心组件(如HDFS、MapReduce、YARN)的工作原理,并能对其进行性能调优[^4]。 - **机器学习算法优化**:具备将传统机器学习算法迁移到分布式环境的能力,同时确保模型的准确性和效率[^3]。 - **跨领域知识融合**:能够将Hadoop的技术优势与AI领域的最新研究成果相结合,解决实际业务中的复杂问题。 - **实践经验积累**:通过参与开源项目或企业级应用开发,积累了丰富的实战经验,能够应对不同场景下的挑战[^1]。 ```python # 示例代码:使用Hadoop与AI结合的简单场景 from pyspark.sql import SparkSession # 初始化SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("Hadoop_AI_Example").getOrCreate() # 加载数据 data = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("hdfs://path/to/data") # 数据预处理 data = data.filter(data["label"] == 1) # 应用机器学习算法 from pyspark.ml.classification import LogisticRegression lr = LogisticRegression(featuresCol="features", labelCol="label") model = lr.fit(data) # 保存模型到HDFS model.save("hdfs://path/to/model") ```
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