一个系统银行理财才以转行吧?。

先来说一说2021届算法岗的整体情况,我是2021届校招,去年一共拿到了9家互联网公司的offer:阿里、百度、京东、美团、拼多多、快手、滴滴、小红书、平安。其中8家SSP级以上,1家SP,薪资待遇40+W-80+W不等。
因为疫情影响,当时直到七月份我才开始刷LeetCode和剑指offer,且一段暑期实习都没有,而周围的同学都已经拿到了BAT的暑期实习,且还有多段大厂的日常实习,那个时候的我其实有想过放弃互联网,直接进国企或走选调,但考虑到硕士阶段自身所学,且对于自身的研究方向有一定热爱程度,于是才选择咬咬牙坚持刷题和背八股文。
当时七月开始复习八股文,刷题从八月初一直持续到十月底,坚持每天十道算法题,边刷题边进行笔面试,整个秋招过程共计参加了60场笔试和面试,最终拿到了九个大厂的offer。我的故事只是想告诉大家,秋招不到最后一刻千万不要放弃,也不要灰心,哪怕到十一月还没有拿到offer也没关系,殊不知等到年底补录的时候也是一个非常容易进大厂拿offer的机会。
其次来说一下学校和专业对于拿算法岗offer的人有多大影响。
以我亲身经历来说,我是Top2非科班硕士,Top2硕士虽然能在一定程度上给候选人加分,但也只能表明你具有笔试/面试资格,最终是否录用你还得取决于你的代码能力和面试表现,并不存在面试官因为你是清北或海外Top30就要你的可能性,因为你的一面、二面和三面面试官以后通常会是你的mentorX1(直属上级)和X2(直属上级的上级),mentor负责你入职后带你熟悉工作环境以及公司里的各个技术栈,X1会给你分配某一项公司业务并且让你拿出业务收益。
试想一下,一个能力不够即使学历背景吊炸天的人,既不能给组内带来业务收益,又不能与其它同事配合工作共同完成一项业务,那他们招这种人进来干什么呢,因为业务收益才是你以后职场晋升以及ledaer们最关心的东西。
退一步讲,倘若这种人真招进了公司,万一试用期没过还会成为招聘事故,影响公司声誉以及这个小组以后的招人。所以大家可以放心,学校背景与拿到算法岗offer没有直接联系,你可以通过多段实习经历、竞赛经历或代码能力去向面试官证明,即便你的背景没有他人好,你在学校期间努力付出取得的成绩,依然可以秒杀那些背景豪华但不努力的人。
面试官们也更喜欢这些实习经历丰富的人我认为有以下两点好处:一是入职后能迅速投入业务并获得产出,减少不必要的新人培训时间成本;二是实习经历丰富的人变相说明他们可以为公司创造价值,且具有优秀的学习能力。

这两点真的非常重要,原因是经常在与我leader沟通校招候选人面试时,他会反映那些往往没通过面试的人,大部分人背景不错甚至有些还非常豪华,但面试总体下来却不达标,不是代码能力还需要加强,就是对业务场景不熟悉,没有解决问题的思路。而这些恰恰是实习经历丰富的人所具备的能力,所以在此强烈建议大家读研时一定要多出去实习,这会是你拿到算法岗offer非常有力的一项条件。但如果实验室不具备外出实习的可能也不用气馁,拿我本人举例,
只要你在面试过程中能做到以下三点,即可成为offer收割机:
  1. 能清晰熟练地阐述自己做过的项目/竞赛,且具有一定的发散性思考;
  2. 代码能力过关,算法题能举一反三;

  3. 对于自身的研究方向有一定积累,且了解常见的业务场景该如何用算法解决;

能做到以上三点,那么即便没有实习经历,也具备了和他们一样的代码能力和技术水平,面试当然也会非常顺利。

接着来跟大家谈一谈科班与非科班的问题。现在已经是一个生物、电子、自动化、计算机都在研究人工智能的时代了,以前这些专业还类似于春秋战国时期的百家争鸣,各个学派区分甚大,但现在嘛,都已经被类似于秦国的人工智能统一了,所以对拿算法岗offer的同学来说,计算机也好,生化环材这些“天坑专业”也罢,已经不是一个单一自变量决定因变量的线性关系了,自变量不再只是你的专业,还包括AI、代码能力、人际沟通能力等等,当然权重最大的肯定是AI这个自变量,但专业的权重已经可以忽略不计了。
不仅如此,非科班的同学相比于科班同学还有一个巨大的优势,就是人家会的你会,人家不会的你也会。想一想,软硬件通吃的人是不是很厉害,当然人家为了转行背后付出的汗水我们肯定是看不见的,这些人也是值得我们学(tong)习(qing)的。所以科班与非科班这个话题,在2021年这个伟大的年代,已经没有任何区别了,君不见生化环材也有秋招拿70W+的同学呢(我身边就有)!
下面我们来聊一聊offer选择的问题。
首先建议大家在秋招前尽早确定自己目标是哪种类型的offer,因为不同类型的offer要求的能力差别可以很大。其次确定了选择后,可以了解目标offer需要的能力,方法则是通过看对应offer的面经,来了解面试风格。当你还不确定自己想选哪种offer的时候,可以培养一些通用的能力,而能力强的同学则可以“我全都要”,到最后再选择。但大多数同学到了研二的时候则需要开始思考目标,并做一些针对性的准备了。

私企:BAT、TMD、快手、拼多多、CV四小龙和其它独角兽等;

业务少部分核心、大部分边缘

算法岗:使用机器学习/深度学习解决业务问题;
开发岗:前端、后端、系统开发等;


上限可以很高(阿里星、美团北斗、快手快Star等)
下面讲一下我去年秋招是如何备战算法岗的以及部分面经,原文可以去我的知乎上查看,标题:2021我的互联网秋招算法岗总结,从零到八家大厂SSP。

除了极少数公司会在一上来就要求你做一道编程题以外,大部分互联网公司都会在你的自我介绍和论文之后开始进行基础知识的考察,因此它的重要性不言而喻。
基础知识的复习有两种途径,一是看书,二是看视频,这取决于你对哪一种途径接受知识的速度更快。我选择的是看书,一是因为视频不一定讲得面面俱到,二是视频质量如果不过关,很有可能某些细节的讲述是错误的。以推荐/广告岗位为例,我主要看如下书籍。
  • 周志华的西瓜书《机器学习》

  • 李航老师的《统计机器学习》第二版

  • DL圣经《深度学习》,又名花书。

  • 《概率论与数理统计》、《线性代数》、《凸优化》

  • 推荐/广告:《深度学习推荐系统》、《计算广告》等

如果时间有限,可以直接去看第二本蓝皮书和第三本花书,这两本书一定要从头到尾仔仔细细的过一遍,因为基础知识的考察无外乎就是机器学习或深度学习里的知识。
当这两本书过完一遍之后,再看西瓜书的效率就会快很多了。除此之外,第四本书可以留在你将要面试的那几天着重去学习,因为你有了前几本书的知识做铺垫,第四本书就可以当成八股文去背了。
前提是一定要在你理解这些知识之后,因为单纯的死记硬背面试官其实很容易就会发现破绽,毕竟现在每个人都会背。对于本科学习过的线代和概率论,建议大家也复习一遍,因为在我的面试过程中就有面试官残忍的提问了,虽然概率不高。对于学有余力的同学,可以去看一些推荐/广告方向的工业界人士出版的书籍,这一块的知识考察往往会穿插在整个面试中,有的面试官会在最后当成开放题进行考察。
其次,基础知识的复习也很容易会遗忘,面对这个问题,我一般会将高频考点的知识写在ipad中,然后每晚会去复习一遍,这样一个月下来,基础知识应该就可以烂熟于心了,这一段的复习就可以告一段落了。

项目/竞赛一般会在基础知识之后进行考察,这些一定要提前准备好,写在简历里的项目一定是要自己亲自做过的,因为一旦面试官问到了项目中某一个部分的代码是如何实现而你又回答不上来的话,在他心里对你的印象就会非常减分,并且会怀疑候选人的诚信问题。所以,我的方法是将之前做过的项目重新再做一遍,包括代码部分。这一块看似会花费大量时间,实则并没有那么长。具体来说,我会先将做过的项目重新梳理一遍,画出整个项目的流程图,然后再逐行复习自己的代码。等代码复习完之后,再删掉重新写一遍,这一步骤因人而异,取决于你的记忆能力。
竞赛方面,常用的竞赛模型如GBDT、XGBoost、LightGBM、FFM、DeepFFM等一定要了解。最后,如果你的论文或项目与面试官所做的方向非常的match,你通过这一面的概率也将会大很多。

代码能力是计算机专业学生的基础能力,求职技术方向的同学,无论是测试、开发或算法,互联网公司在这一块的考察都是重中之重。
一般而言,大厂在每一轮的技术面中,至少会出一道编程题,多的会直接上三道编程题让你做(我就遇到了...),难度主要集中在easy和medium,少数丧心病狂(褒义词)的面试官会出hard题。而考察范围已是圈内公开的秘密,就在《剑指offer》和Leetcode上,因此刷题成为了大家求职路上必须要迈过的一道坎,这个坎没有人可以帮到你,只有靠你自己。
我在硕士阶段也没有刻意的去刷过题,只有本科时刷过洛谷,下面是我Leetcode账号上提交次数的统计:

我是从8月初开始集中在Leetcode上刷题,一直刷到了10月份,《剑指offer》也是在Leetcode上刷的,平均每个月刷题数是300。可能很多人都觉得300道根本不可能完成,确实,如果你按照Leecode官方的题号顺序去刷根本不可能,但如果是按照题目类型(标签)去刷,每天刷10道,一个月也就完成了300道
一开始可能会很慢,但基本上每个类型的题目当你刷够20道以后,都可以总结出该类题目的代码模板,所以前期会慢一点,越往后则会发现刷题速度越来越快,可以理解为先苦后甜。而对于刷题的方法,可以分为三轮进行:
a.第一轮:优先效率。当一道题花了十五分钟去思考也没有思路时,则果断选择直接看答案。
b.第二轮:培养思路。你需要对以前做过的每一道题都要有一个大致的映像,并且知道解题的方法是什么。这一轮其实最难度过,因为人对事物的遗忘是有规律的,而我们需要想办法客服这个规律。在这里推荐一下我的方法。我在刷完每一道题之后,会在ipad上注明题号以及题目名称,然后将该题的解题思路写下来,最后还会重写一遍代码。这样,以天和周为单位不断地复习之前的题目,就可以做到以后遇见它们时可以迅速反映出是用什么方法解决这道题的。
c.第三轮:完善思路。当我们顺利度过了第二轮之后,第三轮则需要学习每道题目的多种解法,比如TopK问题可以用快排变形/堆/二叉查找树/计数排序四种方法解决。在我的面试过程中,有些面试官会在你AC一道题后还会要求写出最优解,这往往决定你的面评是否能达到较高级别,也就是能否拿到sp以上级别的offer,并且一道题如果学会了多种解法,也会让你加深对这道题的理解。因此,我建议大家要学会用多种解法解决一道题,并且要培养出能快速AC的能力。
对于时间紧迫的小伙伴来说,在达不到刷两百道题又想拿到大厂offer的同学,我们也可以通过走一些捷径来减少自己无效时间的浪费,从而最大化提高自己的代码能力。
具体来说,我们可以购买一些大牛精讲的算法课程,虽然市面上的算法课琳琅满目,但真正对找工作实用高效且讲述通俗易懂的课程少之又少。在我七月份以前,我基本上白天除了忙于父母的工作以外,到了晚上都会花费两个小时的时间去看自己在网上购买的算法视频课程,目的是为了给自己打下数据结构与算法的基础。
一个好的算法视频课相比于书籍最大的优势就是视频传授的知识点更加直观,我们可以当作看电视剧一样去看它,一方面可以降低自己对于学习的阻力,另一方面还可以高效的学习这些迫切的知识。对于看书感觉痛苦的同学,就可以像我一样选择观看视频,那么至于选择看免费课程还是收费课程,我的建议是选择一个收费但价格可以接受的算法课去学习,原因之一是免费的课程往往知识点讲述非常冗余,且大家对于免费的课程缺乏学习的动力,这样反而会耽误找工作;另一个原因是学习成果往往需要人们付出才能收获,有人选择花费金钱以最高的效率获得,有人选择花费更多的时间去获得,那在我看来,秋招阶段最宝贵的还是时间,毕竟每个人这一辈子只有一次秋招的机会,这等同于高考!
以下面经均为各个公司的正式批,由于时间有点久远,有些考点已经不记得了。

1、介绍论文、项目,很详细。包括每一个环节是怎么实现的,损失函数是如何设计的,模型是如何训练的等等。
2、代码题:Leetcode 713:乘积小于k的子数组;Leetcode 297:二叉树的序列化和反序列化。
4、送入LR前,如何处理数据(特征工程)。

1、介绍论文、项目,很详细。

5、如何解决数据不平衡的问题。

6、假设检验的两类错误。

7、MSE、MAE与贝叶斯估计的区别。

8、为什么快排比堆排快?

9、口述算法题:对一个商品的价格、数量、购买人数进行分次排序,不改变之前的排序结果。

由于一、二面表现好,三面直接过了。

1、介绍论文和项目,很详细。
2、代码题:面试题17.24:最大子矩阵;Leetcode 695:岛屿的最大面积。
3、介绍一下DSSM。
4、开放题:关于双塔模型的应用。
1、介绍论文和项目,以及论文中的涉及到的baseline模型。
2、代码题:面试题01.08:零矩阵,写出两种解法。
3、XGBoost 如果损失函数没有二阶导,该怎么办。
1、介绍论文和项目,非常详细。
2、介绍实习,说说实习印象中最深的点。
3、开放题:部门中的某个应用场景你会怎么解决。
4、职业规划,个人希望做的方向。

2、AUC是如何实现的,它对均匀正负样本采样是否敏感,并用代码实现。
4、介绍一下DKN模型。
2、过拟合如何解决+具体方法追问。
4、知识图谱表示学习有哪些模型。

2、代码题:Leetcode 382:链表随机节点,并口述蓄水池采样算法的推导。
3、概率题:将一根木棍分成三段,求这三段构成三角形的概率。
4、开放题:一个超级大文件,每一行有一个 ip 地址,内存有限,如何找出其中重复次数最多的 ip 地址。
2、论文后续可能提升的点以及想法探讨。
4、代码题:Leetcode 23:合并K个升序链表。
2、介绍一下最能体现自己工程能力的项目。
3、如何提高推荐线上的性能。
4、强化学习在推荐中的应用及探讨。
最后,我想谈一谈自己对于面试的看法。无论是竞赛、论文还是大厂实习,这些都是为了方便你拿到面试的资格,哪怕你三者都没有,但只要公司愿意向你发起面试,你都应该好好努力。
而最终是否能顺利拿到offer以及offer的等级,主要还是取决于你的面评,一个非常好的面评是帮助你拿下大厂sp以上offer至关重要的因素,因此切忌面试紧张,如果你紧张,可以心中默念欧米豆腐
祝愿大家都能拿到自己心仪的offer!
大家好,我帅地,校招拿了腾讯等大厂 offer,毕业半年挣了人生第一个 100 万,在校招,在校生学习,副业这块有丰富的经验,基于此,帅地创建了一个专注于编程的知识星球,在这个星球,帅地会提供如下服务:
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想具体了解可以看这篇文章:
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很多人看好Java编程的高薪前景,在自己职业生涯迷茫的时候,想转行,参加Java培训,却又担心自己半路出家成不了大牛,赚不到钱,本文就为大家分析一下,转行学Java有没有可能成为高手获得高薪。

自学的初学者学习Java过程中的误区:

1.学习Java之前没有制定合理系统的学习规划,不了解初级就业水平应该学习什么主要技术,造成学习没有目标,很盲目的学,后面造成的结果就是对自己产生怀疑,最终放弃。

2.学习的内容过于陈旧,都是已经被企业淘汰的方法,无法满足企业招聘的标准,在面试中很难回答上面试官的问题,最终找不到工作。

3.整个过程的学习效率很低,罪魁祸首是遇到问题无法在短时间内解决,严重拖延了后面的学习,浪费了很多时间。当这类问题多的时候,学习者就会萌生退缩的想法,因为总是遇到坎坷,人的内心都受不了,最终放弃学习。

4.不了解学习编程最终要干什么,像无头苍蝇一样没有方向。其实学习编程最终的目的是为了开发出好的软件产品,最终给大众使用从而方便生活,但很多学习者并不知道这点。

现在是技术更迭很快的时代,但是我们转行的人往往对于这个行业不了解,所以真的有太多人学了一些“老态龙钟”的技术,这是特别可怕的事情,别人都已经淘汰了然后你去学,你这样能找到工作才是奇迹,白白浪费自己的时间。如果真的打算转行,一定要记得找最新的学习教程,去学习企业需要的技术。

任何行业都需要有指路人,与专业的人交流非常重要,其实我们在哪个行业都一样,如果自己身边有很多大佬,真的会被影响很多,在他们的身上能学到很多知识,让自己少走弯路,所以我建议大家要长一个心眼,能尽量的多认识一些大佬,对你以后帮助很大,最起码可以推荐个工作啥的。

如果你读到这里证明你有足够的耐心和确实想要转行,这里向你推荐云和数据这个培训机构,云和数据是以技术立企创新驱动为理念,拥有网络空间安全攻防仿真实验室、云计算聚合研发实训平台、大数据应用技术实训实验室、虚拟现实教学展示平台、电子商务教学管理测评实验室等25项自主知识产权的学科实验室,服务了郑州大学、河南大学等200多所全国高校。云和数据人才培养技术方向涵盖大数据、云计算、人工智能、虚拟现实、JAVA软件工程、UI用户体验设计、Web前端开发、网络安全八大方向,云和数据以八大精品课程为基础,八大就业基地为依托,一次就业率99.02%,61.9%就业薪资超1W,以大数据为首的精品专业平均薪资13.25K。

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编辑导语:作者在这篇文章中向我们讲述了他的转型经历,谈到了过往的产品经验和现在的不同之处,补充了自己对以往工作的认知,并向我们提供了一些建议,希望对你有所帮助。

今年 3 月份,我入职了字节跳动飞书团队,岗位是 aPaaS 产品,也就是低代码产品。

在我之前的职业生涯中,我虽然做过 C 端产品也做过 B 端产品,但我在面试这个岗位之前,我从未听说过低代码这个方向,因此这次跳槽对我来说是一次全新的产品探索。

理论上说,每一次跳槽都会对一个人产生或多或少的影响,无论是在工作方式上,还是在产品认知上。但这一次跳槽对我来说跨度尤其大,所以积累的经验与教训较以往也更多。

另一方面,随着工作年限的增加,我对于新信息的接受度往往是更高的。年轻时觉得突破认知的事情,在见识多了之后也就见怪不怪了。

而这次在入职后,我对这个产品仍然有「哇」的感觉时。我希望及时记录下来,并与大家分享出来。也许以后再回看的话,别有一番体会呢。

与这个岗位的渊源,要从面试说起。

收到 HR 电话的时候,我正在乘坐地铁,本来想挂掉电话加微信仔细聊的,但 HR 说想跟我先介绍一下岗位的内容,我就跟她聊了起来。

HR 跟我说了很多,但我记住的只有,这是对于产品经理逻辑抽象能力要求很高的岗位。

我当时在前司做评论组件化的项目,正好跟岗位描述的产品能力有重合的地方,于是我说,那就聊聊吧。

整个面试过程一共有 4 轮,只聊了我过去做的两个项目:退款优化和评论组件。

那段时间我将这两个项目重新整理了一番,从产品架构开始一步步做下钻分析。

我知道对于 C 端产品来说,这两个功能是看似普通且通用的功能,但真的研究起来之后,其实会发现很多地方是设计产品时没有想得很清楚的。

通过面试的过程重新思考自己过去的工作,这便是面试的价值之一。

读到这里,你可能一直有个疑问:到底什么是低代码?

在 IT 相关行业里,如果要开发一个新的应用,需要经历需求调研、分析、设计、开发、测试、上线等诸多环节,如果应用本身很复杂,这个开发周期就会变得非常长。

在行业发展早期,应用开发主要还是发生在互联网企业,这些公司可以用更高的薪资吸引程序员和产品经理来完成应用开发,在探索中,产品开发流程也经历了诸多模式的迭代。但无论是哪一种模式,都离不开一个前提:

程序员是需要为应用开发写代码的。

互联网的指数级增长,使得很多探索类的产品固化为行业的基本玩法。很多产品的底层逻辑,都是关于数据的获取、流转与展示。只是在不同的企业或者行业中,包装为不同的产品而已。

另一方面,越来越多的传统企业也逐渐开始数字化转型,而数字化的第一步,就是传统的离线信息需要在线化,于是在线应用成为了很多传统企业的新缺口。当他们需要一个适合自己企业的应用(比如招聘管理系统)时,或者是自己招程序员进行开发,或者选择提供标准化产品的服务商。

前者的成本极高, IT 从业人员的平均薪资已经被互联网公司捧起来了;后者的灵活性有时候不能完全满足自己企业的需求。

这时候低代码产品就发挥作用了,它的最大价值是:支持快速搭建应用,无需开发或者只需要少量开发

低代码平台能够让真正懂业务逻辑的人高保真无折损地完成应用构建;让 IT 研发人员真正从繁琐重复的工作中释放出来,专注在有差异化、创新性的工作上。

总的来说,低代码产品是「为创造产品而服务的产品」,产品是对需求的抽象,低代码是对产品的抽象,所以说,它对于产品经理抽象能力的要求是极高的。

到这里,关于这次转型的背景就介绍完了。下面聊聊这次转型中我的一些沉淀,我相信对于想要转型或者正在转型的你来说,也许会带来一些启发。

一、每一个项目的背后都是机会

能够顺利拿下 offer,其实主要得益于我做的两个项目:退款优化和评论组件。虽然两个项目都是被安排的,但在当时的重要性完全不一样。

退款项目起始于去年 3 月,但真正启动要到 7 月才开始,因为用户体验优化的需求,往往要让位于业务创收需求,因此在两次大促间隙,才有产研资源投入到这件事上。

而评论组件项目起始于去年 12 月,立项后立刻找到我作为产品 owner 去推进,半个月后 prd 就写完了,整体效率非常高。

对于产品经理来说,业务价值是决定要不要做的重要参考,可是一旦开始,就要尽力做好产品设计本身的完备性。虽然退款和组件项目的起点不同,但在产品设计中,他们的复杂性是相当的。并且在后续的面试中,他们受到面试官的关注程度也是相当的。

所以,无论你此刻在做重要的事情还是边缘的事情,一旦开始,就要保证交付质量,这需要你投入足够多的思考和努力。无论这件事在公司的价值如何,当你努力投入时,背后可能都是一个机会。

二、反讲是最好的交接方式

入职 aPaaS 团队后,我负责的是报表模块,交接时间只有一周。

对我来说,低代码产品和报表产品都是之前没有做过的新领域,当这两者结合时,交接压力是巨大的。

为了让我尽快熟悉新工作内容,我和老板决定用反讲的方式。根据给到我的交接文档,反向给老员工们讲解要接手的工作,讲解内容主要包括功能介绍、问题和规划这三个部分。对于新员工来说,要讲好这三个模块是不容易的,这需要在短时间内集中消化交接文档和新工作,然后再反向输出。

是的,这就是费曼学习法的应用。

尽管压力很大,但这样的交接方式实实在在帮助到我了,一周后,我就完全将工作接手过来。

后来,反讲成为了我们组固定的交接形式,我认为这是一种值得推广的方式。

三、你的经验和基本功可能会麻痹你

今年是我做产品的第五年,已经积累了一些自己做产品的经验,并培养了比较实用的基本功。但这次转型过程中我深刻体会到:

经验和基本功可能会成为你进阶路上的麻醉剂

当我接手了新工作之后,便开始跟进在进行中的工作,同时也从一些小需求练手。这个过程不太依赖你的专业能力,更多的是跟研发和设计团队的沟通,在出现冲突时根据经验和常识给出解决方案。在第一个月内,借助之前攒下的经验,工作基本处于顺利推进的状态。

随着时间的推移,我开始越来越觉得,自己似乎一直是在用基本功解决问题,但对于所负责产品的认识并没有比刚入职的时候提升多少。

或者说,我的认识都是在表象,无法透视到产品底层架构和行业现状等更考验专业能力的地方。

这是一个危险的信号:工作中的事情并没有阻塞,但是这种表面的顺利并不能带来专业度的提升。表现在我无法做出真正有价值的产品规划,只能把之前产品遗留的工作做好。

那段时间,我在自己的小报童里写到:

我对于 " 专业 " 的理解,是能画地图,能有坐标。对于一个人专业的评价,是基于某个领域的。比如电商,比如快消。

专业的第一个要求,是有一张行业地图,描述了这个行业的概况。

专业的第二个要求,是知道自己在地图中的位置,应该往哪里走。

经验丰富不一定就专业,只能代表遇到同类事情的时候,你会有肌肉记忆。但是这个行业如何,你该去到哪里,如果只是经验丰富,可能是给不出答案的。

为什么会思考这些,因为我越来越发现,只是经验丰富,已经不足以给我信心,甚至把经验误以为专业,这会让我恐慌。

只有不断的学习、请教、检验自己脑子里的地图和坐标,才能不断地给自己信心。

所以,不要将眼光停留在表面的顺利,如果不能变得更专业,我们对自己的信心终究会消耗完毕。

四、从架构出发做产品规划

对于产品经理来说,能够获得产出的前提,是你对于手头的工作有自己的规划。而对于转型期的产品经理来说,针对负责的新产品制定一个合理的规划,是必经之路。

我曾经在小报童中记录过自己在入职后做工作规划的方式:「广泛收集」+「分类」

对于新业务的信息,应该从各个渠道收集,无论是之前负责人交接过来的,还是老板反馈的,或者是业务给到的,只要这个信息是一手的,是与工作规划相关的,都应该收集并整理。

其次,对信息进行分类,这里最核心的就是分类的角度,角度切入得好,工作计划自然就出来了。

事实证明这样做规划是不够的,做出来的东西只能称之为一个待办清单,而不足以成为具有指导意义的工作规划。

规划是一个地图,通过它你可以看到现状是什么,目标在哪里,通过什么样的路径达到目标。

回归到产品规划,我认为它至少要建立在架构层面。当然如果你的影响力足够大,你可以在战略层做出规划,只是对于绝大多数一线产品经理来说,在转型期首先要理解战略。在理解的基础上,在范围层对产品做出规划。

分享一个我在工作中的实际思考:

1. 架构直接决定产品规划

我认为,战略层决定产品定位,体验层决定具体需求,而功能层直接决定了产品规划。

回归到报表上,我们知道报表模块的本质是一个 BI 产品,只是在我们的低代码平台,这个 BI 产品是由开发者自己搭建的。

从产品迭代原则上来说,我们始终要坚持「降低开发者的搭建门槛」「提升终端用户的体验」「提升产品的天花板」

遗憾的是,产品迭代原则不能作为产品规划,它只是检验你的规划是否合理的标尺

真正的规划,是建立在「起点」、「终点」和「路径」这三个要素上的。而要弄清楚当前的起点是什么,终态如何,应该如何迭代,就要深入剖析产品的架构。

2. 真正解决问题而不是打补丁

如果产品经理不关注架构,那么做需求就容易变成打补丁。

这个逻辑在于:业务方是不会替产品经理去思考架构问题,他们只会思考业务架构,产品对于他们来说是工具,工具用得不顺手,就有了问题反馈。

比如有业务反馈过希望矩阵表里可以支持文本展示,比如分数指标在 60 以下时显示不合格,这个诉求对业务来说是合理的,因为他们就需要更直观的信息展示,开会的时候看起来效率更高。

但产品经理关注这个问题的角度就不能停留在「指标满足某个条件时显示文本」,那如果之后有业务说希望「指标满足某个条件时显示颜色块」,那是不是又得作为新的需求去支持?

所以,真正要解决问题,就是将问题的本质思考清楚,从业务反馈的体验问题中,看到功能层的局限性并思考对应的解决方案。关注架构才能真正解决问题。

3. 提前半步思考,提升产品竞争力

当然,有人可能会问,如果连打补丁这件事情都做不到位,产品又何谈竞争力呢?这个问题我也一直在思考,我曾经也以为,如果能够以最快速度去响应业务诉求,这是不是产品最大的竞争力。

但是,「最快速度」的实现方式不是加快处理业务诉求的速度,而是逐步降低处理每个业务诉求的成本,直到零成本处理。

这一愿景跟 aPaaS 的本质是相同的,不是要让加快原有的产品上线流程,而是通过架构的升级(比如组件化)让产品上线是零代码或低代码的。

因此,提前半步思考产品架构问题,当业务诉求到来的时候,用产品已有的能力零成本或低成本去解决,才是产品竞争力提升的关键。

五、把擅长的事情做到极致

我们都希望在团队中找到自己独特的价值,成为团队里那个不可获取的一部分,那如何做到这一点呢?

我的答案是:在自己擅长的事情上做到极致。

前面说到了工作交接的反讲,后续的故事是,当我做完反讲之后,我们团队后续的反讲文档都是参考我的那份文档去做,然后我根据自己入职后的体会,写了团队的新人 Landing 文档,而这个文档也被 aPaaS 内的其他团队操作。

在写文档这件事上,我抓住每一个机会争取做到极致,然后渐渐地,团队里与写作有关的工作基本就交给我了,甚至,我还在团队内部做了一次关于写作的分享。

大多数人其实是能找到自己擅长做的事情,只是这些事情看起来跟自己的本职工作没有太多关系。每个人在潜意识里都希望被更多人看见,而被看见的理由是我们对于团队产生了自己独特的价值,而实现这一目标的方式之一,就是把自己擅长的事情做到极致。

这不是推理出来的方法论,而是实践出来的总结。

当我们做到极致,做到别人做不了的程度时,我们在某些方面,就为自己占据了一席之地。

以上就是我转型做低代码产品之后的一些经验与教训,有偏职场的,有偏产品的,但每一个都是我真实的经历与体会。

如果你是低代码产品,如果你想了解低代码产品,欢迎交流 ~

大力哥呀,微信公众号:大力哥,人人都是产品经理专栏作家。一个 90 后产品经理,已经写了 6 年的公众号,通过输出获得了许多意料外的成长。

本文原创发布于人人都是产品经理。未经许可,禁止转载

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