什么是梁汝波
梁汝波,字节跳动联合创始人、引擎源码引擎源码抖音短视频创始人,晋升晋升维境视讯联合创始人、引擎源码引擎源码抖音技术总监、晋升晋升柠檬浏览器执行董事、引擎源码引擎源码流量充值平台源码东方IC总经理、晋升晋升今日头条研发总监、引擎源码引擎源码今日头条技术总监、晋升晋升九九房高级研发经理。引擎源码引擎源码
年,晋升晋升梁汝波从南开大学微电子专业毕业,引擎源码引擎源码和张一鸣是晋升晋升大学同学;年,张一鸣与梁汝波共同创办垂直房产搜索引擎“九九房”;两人自年共同创办垂直房产搜索引擎“九九房”起,引擎源码引擎源码即成为长期创业伙伴。晋升晋升
年,梁汝波与张一鸣共同创办字节跳动。
此后至年,梁汝波一直担任字节跳动产品研发负责人,负责早期多个重要产品和业务,包括今日头条、头条号、广告系统和用户增长系统等。彼时,担任今日头条的技术总监的梁汝波将算法也带入了抖音,抖音在产品层面加入了算法推荐模型,来保证视频的分发效率和去中心化。此外,在资金以及宣传,今日头条都对于抖音有着极大的帮助。
年起,梁汝波负责飞书和效率工程。飞书发力较晚,其原本是字节跳动内部办公软件,初期是为了解决字节跳动内部的员工协同办公问题,先应用于字节跳动内部,后对外开放。
年起,梁汝波负责集团人力资源和管理等工作,推动了字节跳动的组织建设和人才发展。
年5月日,字节跳动创始人张一鸣发布内部全员信,宣布卸任CEO一职,梁汝波将接任成为新CEO。
年月2日,梁汝波发布全员邮件宣布组织调整,实行业务线BU化(Business Unit),成立六个业务板块:抖音、大力教育、飞书、火山引擎、朝夕光年和TikTok。相关业务板块负责人均向梁汝波汇报。
梁汝波内部邮件全文
谢谢一鸣和团队的信任,很期待在新角色里和大家继续一起工作
在 年和一鸣一起创业前,我和一鸣说,有机会希望做一些重要不紧急的工作。过去这些年,我从做用户产品,到后来打造企业产品,再到负责人力与管理工作,一直觉得很幸运能扎根技术、产品和管理,因为有一鸣在前面处理很多困难、突发的工作。现在为了公司更长远的发展,需要一鸣从日常管理里抽身出来,专注在对公司发展不紧急但很重要的工作上,创造更大可能,所以由我来接替他承担 CEO 的职责。这对我来说是一个巨大的挑战,压力很大。过去几年,公司业务发展势头良好,也组建了优秀的团队。我有信心,hcwechat 源码下载通过大家的合作努力,我们能不断突破,再上台阶。
未来半年我会和一鸣一起紧密工作,以保证顺利交接,谢谢大家对我的信任和支持!
梁汝波上任后的组织升级
“组织快速增长时,既保证管理的有效性,又要做到公司不因管理低效而瘫痪,这也是我们一直在面临的挑战。”
年5月,字节跳动联合创始人兼CEO梁汝波在公开场所坦言,随着组织变大,如何平衡效率与效果,这是一个难题。
六个月时间过去,这位字节跳动的新掌舵人,完成了新一轮组织升级。
年月2日,梁汝波发布全员邮件宣布组织调整,实行业务线BU化(Business Unit),成立六个业务板块:抖音、大力教育、飞书、火山引擎、朝夕光年和TikTok。相关业务板块负责人均向梁汝波汇报。
这是该公司最新一次组织调整,按照“紧密配合的业务和团队合并为业务板块,通用性中台发展为企业服务业务”的原则,旨在应对业务变复杂以及团队规模变大的挑战。
今年5月,张一鸣在内部全员信称,他和梁汝波将于年底前完成字节跳动CEO职责的过渡交接。此次组织调整,意味着交接已如期完成。
公开数据显示,字节跳动全球员工数超过万人,业务覆盖超过个国家与地区。该邮件称,最新的组织调整是基于业务需要,“为了使命驱动,始终创业,保持组织灵活高效,激发创造力”。
据了解,字节跳动将今日头条、西瓜视频、搜索、百科以及国内垂直服务业务并入抖音。该板块负责国内信息和服务业务的整体发展。
同期,该公司员工发展部门的部分职能转型为职业教育方向,并入大力教育板块。该板块致力于建立终身教育服务体系,覆盖智慧学习、成人教育、智能硬件、校园合作等领域。
飞书、EE(企业效率部门)、EA(企业应用部门)合并成飞书板块,聚焦提供企业协作与管理服务。
此外,火山引擎板块聚焦打造企业级技术服务云平台。朝夕光年板块负责游戏研发与发行。TikTok板块负责TikTok平台业务,同时支持海外电商等延伸业务的发展。值得关注的是,TikTok CEO周受资不再兼任字节跳动CFO,该公司财务部转向梁汝波汇报。
万人的字节跳动,为何进行这样的组织架构调整?重温梁汝波此前演讲,或能从中找出答案。
以下为梁汝波在源码资本“码会创业者年会”演讲全文:
大家好,springboot源码例子我是梁汝波。
一鸣之前在码会上分享过 “Context, not Control(提供上下文,而非控制)”的管理理念,也分享过随着组织复杂度的提升,应该通过提高人才密度和提供充分的上下文,而不是增加规则和流程来避免过度混乱。这些理念源自奈飞的《自由与责任》。今天,我想跟大家分享一些字节跳动的具体实践和认知。
一、避免组织僵化
字节跳动现在已经是一个相当复杂的组织,我们有万员工,遍布在全球多个城市。这些同事工作在不同的业务上,有今日头条、抖音、TikTok 这类内容平台,也有懂车帝这类横跨线上线下的垂直业务,也有飞书、火山引擎这种面向企业客户的服务,还有教育业务大力教育等等。这些业务都很复杂,需要很大规模的团队支持,而且这些业务对团队要求也很不一样。在此之外,我们的组织还在以每年几乎翻倍的速度增长。字节跳动已经成为一个大规模、多元业务且快速发展的全球化组织。
一鸣以前在“码会”分享过,如果一个组织不是选择小而美,就要面对组织复杂度上升可能带来的混乱问题。一个典型的做法是增加规则和流程,来保持组织有序,但是这样会导致组织僵化。因为从制定规则的部门角度来讲,为了少出现问题,肯定会让流程和规则越细越好,但这样会弱化探索最优解的可能。
我们处于一个创新行业,面对的情况其实是弹性的、灵活的。如果有很多限制,员工就会不愿意去找最优解。一是因为面对规则,大家天然地倾向于去遵守它,而不是打破它,规则也会削弱大家对新机会的敏感度;二是因为各种规则实际上提升了创新的成本,提高了试错、突破常规的门槛,久而久之,对创新的积极性有伤害。尤其当行业出现重大变化时,在公司不能靠惯性前进的时候,累积的规则、流程和制度是特别大的阻碍,会造成很大的问题。
对我们来说,一方面组织规模很大,我们需要关注管理效率,确保管理可以规模化,不过度混乱;另一方面也要关注管理效果,保证组织不僵化,能保持弹性,总能探寻最优解。
我们是怎么做的呢?
首先,注重文化建设。我们认为,通过文化建设能够在公司建立更多的共识。用文化和理念引导大家,这样在很多情况下我们不用依赖非常细致的规则,大家也能在合理的方向、用类似的标准来工作。
我记得有一次会议上,有人提出我们的决策机制不清晰,因此提议我们应该建立一些规则:比如说,xmlrpc源码包两天之内如果没有形成决策,或者不能达成一致,就应该上浮,在更上一级来决策。讨论下来,我们认为,不应该定这么细致的规则。如果这么定下来,类似的规则会非常多,实际上就会失效。我们应该在文化上强调担当,强调务实敢为,强调主动推动事情往前走。把更基本的点强调好,会比建立一些细致的规则更加有效。
在字节跳动,我们有基本的管理机制,比如预算管理、目标管理、序列级别、薪酬规范、绩效考核等等,但所有这些管理机制都不是一刀切的,都是指导性、方向性的,相关人都有空间和责任根据实际情况做出合理的决策。
因为缺乏一刀切的规则,公司很多管理工作会比较辛苦,很多人不太适应。决策过程中往往需要做很多讨论和对齐,效率不算很高;需要管理者自己做很多决策,无法将管理压力转到规则上。我们认为,将管理压力转到规则上,可能会让管理信号变形。
比如,在绩效强制分布的情况下,管理者和一个绩效不够好的同学沟通,可能会这么说:“其实你表现挺好的,但是没有办法,公司有绩效分布的要求,这次只能委屈你一下。”类似这样的情况,其实是管理者没有把真正的管理责任承担下来,而是把压力转到规则之上,这样只是完成了一个管理动作,并没有起到管理效果。我们的做法是,让管理者对自己的管理决策负责,虽然这会让管理者在挺多时候处在一个有些拉伸、不够舒适的状态。
这些管理机制,没有工具支持是很难短时间内落地的,特别是在一个很大规模的组织里面。工具既可以保证我们总体符合管理机制的导向,又可以辅助我们发现异常,高效对齐。同时,还可以积累有价值的数据。
比如,我们通过数据透明让管理者更能意识到自己的管理责任,更加有责任感。因为数据透明,管理者的管理行为很方便地呈现出来,团队有没有快速晋升,有没有及时地淘汰人,考评是不是具有区分度。我们通过观察数据,也能够持续改进、迭代管理者的流程或者工具,让它们更加高效。我们还能够在积累的数据中找趋势,去发现更多辅助管理者判断的信息点。
二、管理实践
这个做法具体怎么落到实践呢?我拿几个常见的opencv源码在哪管理动作展开说说。
第一个我想讲序列级别。我们有序列和级别,序列是指一类角色,比方说研发是一个序列,产品是一个序列,等等,每个序列会有各自的级别。但是我们没有成文的级别标准,也没有专门的晋升委员会。我们只是大致拉齐了晋升的参考条件、流程,在一定级别以上会做公司级交叉评审。
相比标准,我们更关注人和能力本身,会通过一些样例对比来定级别,通过讨论来对齐标准。我们看一个同学他应该是什么级别的时候,经常会讨论这个同学可能跟某某类似,类似的点在哪里,为什么他们应该是相同的级别。同时,我们的团队里面允许“跨级晋升”、“快速晋升”,在这个过程中不会硬卡比例、抠标准,总体上灵活度比较大。
另外在薪酬管理上,首先,我们针对特定的序列级别,会根据市场情况确定出一个薪酬范围,但这个范围也是参考性的,也是可以被突破的,只是突破时需要审批,列出突破原因。同时,我们在管理上也会追踪溢价的情况,观察溢价同学的后续绩效表现,通过这种方式去观察溢价的合理性。
我们的调薪和年终奖都有相应的模型。对一个具体的员工、具体的案例,系统会根据一定的逻辑推荐薪酬和年终奖的范围,但这些范围都是参考性的,都可以突破。我们会通过报表查看整体情况,跟历史进行横向纵向的对比,也会查看突破模型的案例。
我们的绩效考核分两种,一个是员工绩效考核,另一个是针对团队针对组织的绩效考核。绩效考核里没有强制分布,没有末位淘汰,但我们有评估会议,大家一起来对齐,以一定的规则去查看绩效情况是不是合理。我们会看绩效分布,和历史、和其他组织进行对比。我们也会重点看需要关注的案例,比如持续高绩效的同学,持续低绩效的同学,绩效波动大的同学,以及上面说的溢价案例等等。我们还会去看同一级别同一序列不同人的绩效分布。我们通过一些视图,可视化地看到绩效情况分布,避免一个同学实际业绩比另外一个同学好,但绩效结果却是反着的。我们通过评估和对齐,让绩效考核总体上趋向于合理。
在组织绩效方面,我们定了一些方向性的共识,比如不以绝对产出定绩效。一个业务数据很好,这个组织的绩效就一定好吗?不一定。我们以是否超越惯性来看绩效。有的业务数据好,有可能是躺在之前的势能上,是因为之前打了一个很好的基础。我们特别看重是否能创造势能、在惯性的基础上去创造势能。整个组织绩效基本上只有这个共识,至于整个过程怎么进行,主要是通过大家讨论,在过程中对齐:“组织绩效合理情况是什么”,“我们为什么说创造了额外的势能”,或者“为什么这个数据好只是因为惯性”。我们会针对这些话题做一些讨论,然后形成结论。
对于组织绩效的结果,我们怎么去应用?我们确定了一个组织它的绩效是好或者一般,会有什么影响呢?事实上,我们现在对于组织绩效结果的应用其实没有特别明确的规则,只有方向性的指导。如果一个组织的绩效很好,这个组织可以在奖金上有一些侧重。至于如何侧重,比如说是只对这个组织里的关键人员进行非常大力的激励,还是对组织里面表现比较好的同学普遍加大激励,这些都由管理者来定。
系统可以看到不同绩效组织员工的最终奖金情况,如果有一些异常,我们会在评估和对齐的时候,讨论为什么有这些异常。只要有合理解释,都是可以的。我们之前也讨论过,如果你把逻辑规则非常明确地定出来,大家的关注点可能会转移到为自己的团队争取最大利益上来。这样会导致后面难以基于事实来对业务势能进行客观讨论。
三、保持拉伸
当然,我们现在这种管理方式也会遇到一些挑战。
我前一阵子和一个研发同事聊天,他提到说自己的团队里有个非常优秀的校招生,表现非常好,成长也很快。但在我们这边工作两年后,就被另一家公司以几乎翻倍的薪水挖走了,他觉得非常可惜。我问他:你对这个同学有这么高的评价,对他的价值也这么有信心,怎么没有在激励上跟上,眼睁睁看着他被挖走呢?他告诉我,系统推荐的范围有限,他每次都给到了推荐的上限,但还是没跟上,涨得不够快。
我当时听了挺意外的,这个管理者在公司已经呆了好几年了,按道理来说对公司非常熟悉,但依然对公司灵活突破的理念不够了解,实践上跟不上。这也让我意识到,在一个大规模组织里,管理上做到知行合一是非常困难的。虽然我们有理念,有工具,但是在具体落地实践上我们还是遇到各种各样的问题。以我的理解,这是一个理想和现实之间的挑战。如何能够让理念在现实更好地落地,是我们面临的一大难题。
另一个挑战是,由于规则少,特别是明确的规则很少,大家在做决策时就要做很多考虑,要根据具体情况来进行决策。大家要为这些决策负责,经常需要通过讨论、会议,在更大范围内对齐,这样不仅大家的决策压力大,效率也不高。这也让很多人在管理活动中一直处在一个不舒适的状态里。管理者会很有动力去推动公司建立更多更明确的规则,这股力量像重力一样,一直在把公司往更多规则的方向上拉。
但另外一方面,我们在现实世界遇到的管理问题复杂度很高,我们没有办法通过一组规则去控制、去刻画或者去应对这些管理的复杂性,我们需要留有弹性,让管理者能够做出合理的管理决策。这个度的把握是很难的,特别是在组织快速增长时,既要保证管理的有效性,又要做到公司不因管理低效而瘫痪,我觉得这也是我们一直在面临的挑战。
最后我想总结一下,我们面对的问题是,在一个大规模的、多元业务且快速发展的全球化组织里,如何做到可延展并且有效的管理。
目前我们的做法是:通过文化来增加共识,减少规则;通过基本管理机制来实现管理效率;通过让管理者承担起管理职责来保证管理的有效性;通过数据积累和透明来实现管理反馈和迭代;通过工具系统来支撑这些的实现。
在这个过程中,我们要抵抗组织的重力,一直处在拉伸的状态。我们还有很多挑战,我们还在摸索求解。
参考文献
万人字节跳动完成新组织升级,CEO梁汝波这样管理员工.世纪商业评论.--
Hudi 基础入门篇
探索Hudi:Apache大数据湖的革新之作 Hudi,由Uber技术先驱者打造并在年开源,自那时起,它凭借其强大的数据处理能力与卓越的可扩展性,一路晋升为Apache顶级项目,如今最新版本已是0.9.0。Hudi的诞生标志着对实时数据湖处理的革新,它最初支持Spark的数据摄入,而后在0.7.0版本中与Flink无缝融合,提供了Flink SQL CDC功能,满足了日益增长的实时数据处理需求。 从年O'reilly文章中提出的增量处理核心思想,Hudi迅速成长,于年由Uber创建并扩展至所有关键业务场景。年开源后,它开始承载Uber庞大的PB数据湖,同年吸引了大量用户,随着云计算的普及,Hudi的影响力与日俱增。年,Hudi进入Apache孵化器,随后的年,社区发展与采用率暴增,标志着Hudi在大数据领域的显著突破。 进入年,Hudi的版图进一步扩大,支持PB数据湖的处理,不仅提供了SQL DML操作,还强化了与Flink的集成,实现了分钟级的实时性,满足了业务对准实时数仓的严苛要求。Hudi的湖仓一体架构让实时处理与批处理无缝对接,数据一致性、计算引擎和存储统一,为数据处理带来了前所未有的效率和灵活性。 快速入门Hudi 要体验Hudi的魅力,首先确保大数据环境的准备。从Maven的安装开始,下载0.9.0源码包,然后添加Maven镜像以优化依赖下载。将Hudi源码解压并编译,最后通过Hudi CLI进行验证,确保一切顺利。 Hudi的平台架构是基于HDFS存储和Spark操作的,所以安装HDFS是必不可少的。这包括解压软件、配置环境变量、设置Hadoop和HDFS相关配置,以及格式化和启动集群。完成后,可以通过HDFS Web UI来监控和管理数据。 在国内众多企业中,Hudi已成为构建数据湖和大数据仓库的核心组件,助力企业实现数据湖与仓库的高效整合,打造湖仓一体化的现代化数据处理平台。 深入学习资源 想深入了解Hudi?可以参考黑马程序员的大数据数据湖架构Hudi视频教程,从基础概念到实战项目,涵盖HDFS、Spark、Flink、Hive等关键技术,让你从零开始,逐步领略Hudi的强大功能。怎样推广自己的网店?
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如何从初级程序员过渡到中高级程序员?
在程序员圈,一直流传着这样一个传说,用发量来判断程序员的级别,这明显是种调侃。那么,中级程序员,相对于初级程序员,有哪些不一样的特质呢?
总得来说,比较于初级而言,中级程序员在执行层面属于攻坚力量,他们不仅能独立完成高档难度的开发使命,并且在用户体验(质量提高)和功能优化(优化效率)都能作更全面的考量。
以下,是小编总结的关于中级程序员七大特点,各位可以对号入座。
(一)善于沟通
程序员内向的居多,喜欢交流的很少,但中级程序员往往能够克服自己的内新的恐惧心理,多和同事交流。
甚至有管理者认为,程序员应该%的时间,花在同事的交流上。不仅是部门内的同事,也还包括跨部门沟通,敲代码的需要经常与产品经理、运营的同事沟通需求。
日本不少跨国公司,甚至有让程序员去体验几个月销售员的传统。公司要求,程序员在敲代码的同时,也要能够理解一线用户的需求。
交流对于初级程序员了解技术的发展,也相当有好处:读读博客、学学新语言和框架、讨论讨论话题、看看同行在做什么。自扫门前雪,很难成为一个优秀的程序员。闭门造车型的程序员终将被时代的潮流所淘汰。
(二)对编程有激情
有些程序员干这一行只是为了挣钱,如果有更好的职业,他们会毫不犹豫的辞掉程序员的工作。
能够顺利晋升为中级程序员的人,往往热爱编程,喜欢钻研代码中的问题,他们感到能指挥电脑来帮助人们和自己解决现实生活中的问题是一种神奇的能力。当遇到问题无法解决时,他们会茶不思、饭不想,无法入睡。
每个人都有心理上的舒适区,但是中级程序员,会不断地突破自己心理上的舒适区。
他们很乐于经常去研究没有接触过的代码,也正因为这样,成长速度快的中级程序员会越来越熟悉不同的代码结构和设计模式。
(三)精通代码调试
几乎所有的程序员写代码都不是一遍就能写好的。精通代码调试 ( debug )很多人在写代码的过程中,经常会有的一个问题就是:为什么我写出来的代码不能运行?为什么运行的结果不是我想要的?
中级程序员非常快的就明白自己代码的问题可能是什么。代码调试是一个很重要的能力,但是偏偏学校里不教,面试的时候考官也不经常提及。那么怎么去调试代码呢?
代码调试是有一套方法论的。最简单的就是在代码里输出日志来判断,复杂一点则需要去接触一些高级的工具,或者直接带有 Debug 功能的编辑器。
(四)主人翁精神
部分初级程序员刚入行,可能还没有进入状态,往往认为自己是打工者,以打工者的身份和心态工作。
中级程序员却会把自己当成企业的主人,他们知道企业的利益和自己休戚相关。
成熟的程序员明白一点,作为一名优秀的企业员工,自己是生产者而非消费者。他们心中一直想得是自己能够为公司,为顾客创造什么价值,而不仅仅只想着待遇。
(五)工具型思维
中级程序员知道如何能更高效的完成任务,如何更能有效的解决问题。其原因是工具型思维,如同荀子所言,“君子生非异也,善假于物也。”
Facebook 前技术总监 Bobby Johnson 说,高效率的程序员都把时间花在制作工具上。很多人也认为工具是很重要的,但是他们并没有花时间去制作、整合自己的工具。但是,Jonson 团队最出色的员工耗费了他们 1/3 的时间在工具制作上,这些工具可以用来发布代码,监控系统,以及能让他们花更少的时间去做更多事情。
中级程序员遇到问题时,不钻牛角尖,善于利用外部工具解决自己的问题,特别是能熟练应用搜索引擎。
(六)刻意练习迭代速度
魔鬼在细节上,如果一个程序员想要提高自己的工作效率,就需要他能够不断地在细节方面,进行微创新,提高效率。
举一个例子,假设一个初级程序员,每次要花 秒钟去搜索某个函数是在哪里定义的。如果,他每天做这个动作 次,就要花 分钟去搜索函数定义。
中级程序员会选择用一个好一点的编辑器,每次找到函数定义只要 2 秒钟,那么他每天将节约 分钟,每年节约 个小时。如果能够找到 3 个这样的场景去优化一下,那么对于中级程序员来说,每年可以节约一个月的时间。
(七)系统学习
学习是要有方法的,尤其是在职场中,程序员的自我学习要符合两点要求:一是有结果;二是高效。因此,系统性学习,非常重要。
高级程序员系统学习指南如下:
第一步,源码分析。看看大牛是如何写代码的,提升技术审美,提升核心竞争力。
第二步,工程化。工欲善其事必先利其器,不管是小白,还是资深开发,都需要先选择好的工具,提升开发效率和团队协作效率,让自己有更多的时间来思考。
第三步,分布式。从深度到广度的完善自己的知识体系,准备迎接高并发大数据的挑战
第四步,微服务。绕微服务的通用模式,学习spring Cloud的常见用法及原理,让微服务的开发更加方便 快捷,让微服务应用更加稳定 可用。
第五步,性能优化。从JVM底层原理到内存优化 再到各个中间件的性能调优,做最科学和最严谨的性能调优。
第六步,并发编程。深入了解底层原理,不只是做一个开发者。
第七步,积极参加大牛的分享。
(八)总结
可以理解,对于初入职场的程序员来说,他们在内心也知道学习的重要性,但因为没有时间,被老板的需求给填满,没有精力去提升自我。
然而,根据人类的学习曲线来说,任何一门新的技艺,都是一条对数曲线。其分为两个阶段:缓慢期和高速发展期,即初期很慢,后期进展迅速。
如果,能够让程序员在刚进入职场的时候,便摆脱初级程序员的桎梏,直接拥有中级程序员的实力,是不是就能跨越学习曲线的缓慢期呢。
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