雇用远程开发人员

本文聚焦远程开发人员,阐述其基本技能,如任务接受、通报进展和报告结果。介绍通过测试任务评估开发人员的方法,还提及需注意开发人员级别、表现及习惯,包括设计代码、遵循最佳实践和与他人代码交互的能力。

远程工作的基本技能

一个人如何处理给定的任务很重要:一个人如何接受它,告知中间结果和成就中面临的问题,他们如何管理条款和时间表,以及他们如何呈现工作结果。  

让我们详细关注每个阶段。

任务接受

当一个人不问问题、点头,但在初次会面半小时后开始在聊天中提问时,这是一个不好的迹象。理想的情况是开发人员说“一切都清楚了”并返回工作结果;然而,这种情况很少见。

一个好的迹象是,候选人试图消化任务,用自己的话表达对要解决的任务的理解,并在脑海中建模。

主要重点应该放在理解上:一个人理解任务的能力以及在适当的时候完成任务的机会。预测潜在的障碍并提前告知它们,而不会让进一步的沟通过程成为一场噩梦。 

通报进展和“障碍”

当在完成分配的任务过程中遇到问题和障碍时,分析和评估开发人员的行为非常重要。我们可以将开发商对新出现的困难的反应分为以下三类。

  1. 一个人停止做任何事情并等待。  
  2. 在开发团队之外工作,他开始脱离最初的任务并花费大量时间自行决定解决问题。
  3. 开发人员开始提出数千个问题。

这三种情况都不好。 

最糟糕的情况是开发人员试图在不与团队讨论的情况下解决问题。花费了很多时间,却得到了不需要的结果,一切都应该从头开始。 

就严重性而言,第二种情况是开发人员没有采取任何行动,很快您就会发现什么也没做。发生这种情况是因为他被缺乏后端、API 或其他任何最终无关紧要的东西所阻碍。开发人员决定他能做的最好的事情就是在下次每日会议期间标记该问题。这样做不仅浪费了时间,而且使项目的进度面临风险。 

至于第三个故事,客观来说,并没有那么可怕。当开发人员开始向团队提出大量小问题时,就会发生这种情况,这可能会迫使关键团队成员(领导或架构师)进行微观管理。这会引发微观管理,而这总是有害的。 

这是最需要注意的三件事,我们还没有讨论开发人员的表现、资格、知识等。我们只是根据软技能和对未来他需要工作的一些了解来评估一个人一个团队,但不是孤立的。

报告所获得的结果

注意远程开发人员如何移交工作成果:

  • 一个人完成任务后会保持沉默,直到有人问他。
  • 一个人完成了任务并通知你,你开始检查,似乎“一切都完成了,但是……”意味着一些应该独立澄清的小事情。
  • 一个人完成任务并安排一个简短的通话来演示结果,告知存在的小问题,并根据需要准备一份简短的集成手册。

第三种变体是优选的。对于您来说,它将节省管理时间,对于开发人员来说,它可以节省工作成果集成的时间,尤其是在远程协作中。 

我们如何评估这一点

我们不太可能在面试层面评估开发人员的上述特征。然而,测试任务将清楚地揭示所有这些。测试任务是目标设定的一个很好的例子。如果在目标设定阶段,开发人员没有提出其他问题,那么他很可能缺乏经验。您将面临与该开发人员的问题。

例如,如果向开发人员分配任务,您可以告诉他:“有任何问题,请与我联系。” 他没有,而是带着你不需要的东西回来,宣称“我不明白”,并让你很清楚地知道你正在和什么人打交道。

另一种情况可能是,开发人员列出了编码任务的问题清单,然后回复您并得到答案。结果他完成了任务,并告诉我们不能按照你们要求的方式完成。这里的事情是,人们为彼此制定编码任务,并且有人可以为您的候选人完成任务。为了安全起见,最好让候选人介绍他的任务。

应注意如何进行沟通,而不是代码质量本身。我们谈论的是任务的接受、理解和反馈结果。这是你可以假装的,而这个人会自己做所有的事情。请注意,这不应该是实时编码,而是 4-6 小时的测试任务。它包含一份工作声明:描述,然后是开发人员可以提问时的电话,以及移交工作演示。 

重要提示:不要将测试任务与免费获得作品的愿望混为一谈。测试作业的目的应该是揭示开发人员的某些特征,仅此而已。为什么你需要拼凑出一个项目的各个部分?

还有什么要注意的

开发人员级别

中级开发人员和较低级别的开发人员可能会面临远程工作的问题。在实践中,一切都取决于一个人的内在性格。值得记住的是,中级开发人员与高级开发人员的区别不仅在于资格,还在于经验。

高级开发人员获得的经验可以帮助他更快地解决典型问题,而面对相同问题的中级开发人员将花费大量时间(不仅是他的时间,还有其他团队成员的时间)。中间开发人员需要帮助。远程提供这种帮助比内部提供更复杂。

我们谈论的不是资格,而是经验。也就是说,生产经验可以帮助开发人员轻松完成一些事情,正确的做法是标记这一点。

然而,经验并不总是与高级开发人员的水平相伴。高级开发人员各有不同。有些专业人员可以完全独立工作并执行关键的项目职能,有时高级人员是一位很好的专家。然而,他在自组织方面缺乏经验,因为他一直只扮演开发者的角色。在这种情况下,他应该更好地成为团队的一员,在那里他将发挥最大的效率。  

表现

绩效是指满足特定开发商计划生产估算的准确性。如果一个人在真空中实现这些功能的速度比普通老年人快 30-50%,那么这就是一个很好的、不、令人惊叹的表现。 

远程工作形式与绩效密切相关,因为对于某些人来说,远程工作会导致绩效提高,而对于另一些人来说,则反之亦然。为什么?有些人有足够的自律,有些人则没有。第一类人不会花时间准备、通勤、与同事喝咖啡聊天,他们不会从工作中“看看”或“寻求建议”。与在办公室工作相比,远程工作表现出更高的性能。第二类包括白天进行许多寄生虫活动且时间管理存在问题的专家,因此他们的表现会下降。 

不好的是,在面试中很难定义这一点。 

跟踪活动和时间的筛选和监控工具也不能解决问题。一切都取决于心态:有些人准备好在工具监督下工作,有些人则没有。然而,如果开发人员还没有准备好使用这些工具,并不意味着他是一个糟糕的开发人员。有些人愿意有一个错开的时间表:自由地在此时此地休息一下。他们不想被质疑为什么他们不从三点工作到四点。他们可以轻松地从晚上六点工作到九点,让这段时间变得非常高效。 

你应该学会读懂言外之意。给开发者一个机会反思他认为什么是善什么是恶;远程工作对他来说是可以接受的。了解一个人喜欢什么和不喜欢什么。如果开发商说:“我喜欢这样,我不必在城里走来走去,也不必花时间做这件事”,这是正常的反应。如果开发人员宣称:“哦,我喜欢完全的自由,我可以在任何有水平表面的地方工作”,那么这背后肯定有一些棘手的事情。我们想知道他将如何在野餐和沙滩床上工作。

习惯 

软件开发大师和作家之一 Martin Flower 表示,软件开发人员没有好坏之分,只有习惯不好的开发人员。 

那是什么意思?这意味着,如果你有一套方法论来正确安排你的工作,你的结果就不会很差而且很出色。也就是说,如果开发人员清楚地了解任务,与经理和团队进行正确的沟通,遵循最佳实践,那么他不太可能出现很多错误和低性能。我几乎没有见过这样的人。

习惯#1:设计代码的能力

软件开发人员有专门的文献描述如何正确设计代码。这里重要的是设计,而不是简单的编写。  

任何任务都应该预先设计:分解为原子部分(子任务),了解可能面临哪些问题和问题。因此,不这样做并且没有预见到问题的人对新任务不会有任何疑问。他们只是开始实施。开发人员的专业精神包括研究给定的任务并指出由于某些原因某些事情无法实现。 

习惯#2:能够遵循最佳实践

有好的代码,也有坏的代码。所有专业文献都教导如何正确编写代码:遵循某些模板和规则:所谓的最佳实践。最好聘请能够跟随他们的远程开发人员。这可能需要更多时间,但此代码以后更容易使用:更容易扩展,更容易移交给其他开发人员,更容易审查。最终,写作速度也会更快。 

这类似于组装宜家家具。有些人在没有说明的情况下开始将其组装在一起。它并不总是更快,而且当然也不更可靠。

习惯#3:与他人代码交互的能力

这种习惯包括阅读、集成、提交、等待其他人的提交、在解决任务时重用其他开发人员编写的代码,以及以清晰的组件和模块的形式返回工作结果。所有这些对于您来说都非常重要,不要浪费时间事后汇报。 

开发人员的习惯使他成为一名高素质的专家。假设您雇用了两名相同的软件开发人员:一名遵循整个行业教导的规则,而第二名则不然。这就像在生产设施中佩戴安全眼镜一样,因为这是安全法规的要求。当然,你可能不戴它,但最终你的眼睛可能会少于两只。

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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