Product Management
Đăng nhập
ESC

Nhập từ khóa để tìm kiếm

↑↓ Di chuyển
Enter Mở
ESC Đóng

Xây đội: ai bạn cần, và ai bạn đang có

Đã đọc 0/7 mục · còn khoảng 4 phút
Cách chúng tôi ghi nhận

Một mục được tính là đã đọc khi nó nằm giữa màn hình đủ lâu so với độ dài của nó (bảng và sơ đồ tính một nửa), bạn vẫn đang cuộn hoặc bấm phím, và bạn đã thấy tới cuối mục. Lướt nhanh hoặc để tab mở không được tính. Chúng tôi chỉ lưu thời gian đọc từng mục — không lưu gì khác.

Vai trò thiếu mà không ai nhận ra

Đội của bạn có kỹ sư, có QA, có BA, có PM. Với sản phẩm xác suất, có một vai trò không ai đang làm, và nó là vai trò quyết định:

Người sở hữu định nghĩa "đúng".

Ai quyết định đáp án đúng cho một hoá đơn mơ hồ, một câu hỏi khách hàng nhiều ý, một hồ sơ ở ranh giới? Nếu câu trả lời là "đội kỹ thuật", thì quyết định nghiệp vụ đang được đưa ra bởi người không có bối cảnh nghiệp vụ — và họ sẽ chọn ca họ hiểu, tức là ca dễ.

Vai trò này thường nên là BA hoặc PO, và nó cần được phân công có tên, với thời gian thật: xây bộ ca, giữ nó sạch, xử lý tranh chấp về đáp án đúng. Khoảng 20% thời gian của một người trong giai đoạn đầu.

Bốn năng lực, và mức cần thật

Đừng tuyển theo danh hiệu. Bốn năng lực, xếp theo thứ tự quan trọng với một đội sản phẩm (không phải đội nghiên cứu):

Năng lựcCần đến mức nàoAi trong đội bạn
Đọc được một bảng kết quả và biết nó nói gìCao — đây là năng lực số mộtPhải có ít nhất 2 người
Xây hệ thống quanh mô hình (hàng chờ, phép kiểm, log)CaoKỹ sư backend bình thường làm được
Thiết kế đường xử lý khi saiCaoThiếu nhất — thường không ai
Huấn luyện mô hình từ đầuThấp với phần lớn tổ chứcKhông cần tuyển
Hàng cuối là hàng gây tốn tiền nhất. Rất nhiều tổ chức tuyển một tiến sĩ học máy cho một bài toán mà việc cần làm là xây hàng chờ duyệt và một bộ ca kiểm tốt. Người đó sẽ buồn, và bài toán vẫn không được giải.

Hàng đầu là năng lực bị đánh giá thấp nhất: biết rằng "96% trên 30 ca" gần như không có nghĩa, biết đọc bảng bốn ô hồi quy, biết hỏi "n bằng bao nhiêu". Đây là năng lực dạy được trong vài tuần cho người đã có nền phân tích, và nó tạo ra nhiều giá trị hơn việc tuyển chuyên gia mô hình.

Đội của bạn có thể đang đủ người

Trước khi tuyển, kiểm ba điều:

  • Có ai đang sở hữu bộ ca kiểm không? Nếu không, đó là khoảng trống lớn nhất, và nó lấp được bằng người đang có.
  • Có ai đang thiết kế đường xử lý khi sai không? Đây là việc của thiết kế + nghiệp vụ, không phải của kỹ sư mô hình.
  • Có ai đọc được kết quả một cách nghiêm khắc không? Nếu cả đội chấp nhận "nó chạy tốt" làm bằng chứng, đó là khoảng trống về năng lực, không về nhân sự.
Ba khoảng trống này chiếm phần lớn thất bại của dự án AI, và không khoảng trống nào được lấp bằng việc tuyển một chuyên gia mô hình.

Đào tạo: ba thứ dạy cả đội, không chỉ dạy kỹ sư

Nội dungDạy cho aiThời lượng
Đọc kết quả: cỡ mẫu, nhóm ca, bảng bốn ôCả đội, kể cả lãnh đạoNửa ngày
Phân loại kiểu sai theo chi phíBA, PO, QA, nghiệp vụNửa ngày
Thiết kế cho lần saiThiết kế, PM, kỹ sư giao diệnMột ngày
Dòng đầu là dòng có lợi tức cao nhất, và "kể cả lãnh đạo" là phần quan trọng của nó. Nếu bạn — người lãnh đạo — vẫn hài lòng khi xem demo, thì mọi khoá đào tạo cho đội đều bị vô hiệu hoá bởi thứ mà tổ chức thực sự thưởng.

Thay đổi cách đánh giá hiệu suất

Đây là đòn bẩy mạnh nhất và ít được dùng. Nếu tiêu chí đánh giá vẫn là "giao tính năng đúng hạn", không ai sẽ dành thời gian cho bộ ca kiểm hay cho đường xử lý khi sai — vì cả hai đều không trông giống một tính năng.

Ba thứ nên được công nhận rõ ràng:

  • Xây và bảo trì bộ ca kiểm. Đây là công việc kỹ thuật thật, cần được coi như vậy.
  • Tìm ra một kiểu sai âm thầm. Có giá trị hơn giao một tính năng nhỏ, và nên được nói ra công khai.
  • Báo cáo một khoản cược không đạt, đúng hạn. Nếu điều này bị đối xử như thất bại, bạn sẽ mất báo cáo trung thực — và đó là thứ đắt nhất bạn có thể mất.
Điểm cuối đáng nhấn: trong công việc có yếu tố nghiên cứu, thông tin xấu đến sớm là thành tích, không phải sự cố. Tổ chức nào không thưởng cho nó sẽ nhận được thông tin xấu muộn, khi đã tốn gấp ba.

Một lưu ý về việc tuyển từ ngoài

Người có kinh nghiệm AI thật sự đang đắt và khó tuyển. Nhưng phần lớn việc trong danh sách trên không cần họ — nó cần người hiểu nghiệp vụ và người xây hệ thống, hai loại bạn đã có. Tuyển một người có kinh nghiệm để dạy đội đọc kết quả thường hiệu quả hơn tuyển ba người để làm mô hình.

Làm ngay

Trả lời ba câu ở phần "đội của bạn có thể đang đủ người". Nếu câu 1 là "không ai", hãy phân công người đó trong tuần này — có tên, có phần trăm thời gian. Đó là hành động có tác dụng lớn nhất trong toàn bài.

Học xong bài này rồi? Tạo tài khoản miễn phí để lưu lại — lần sau vào là biết ngay đang dở ở đâu, và học hết khóa thì có chứng chỉ. Lưu tiến độ của tôi