作者:探码科技, 原文链接: http://www.tanmer.com/blog/704
什么是生产力工程师?生产力工程师(也被称为生产力优化和改进工程师)负责利用各种工业工程和生产力原则和技术,为一个组织开发和实施生产力优化。生产力工程师(也称为生产力优化和改进工程师)负责利用各种工业工程和生产力原则和技术为组织制定和实施生产力优化。他们致力于在整个客户或雇主的流程中识别和消除废物,同时确保准确性和可靠性。
虽然他们的职责可能因工作而异,但生产力工程师通常负责以下工作:
在互联网行业,效率工程师通常是最先了解各种先进的生产力工具,熟悉工具的使用,并为是否让团队采购相关软件提供建议。常见的效率工具如办公自动化、项目管理、流程管理、任务追踪、财务记账、人事HR软件、知识建设、客服系统、ITSM、DevOps等等。
Customer Success Manager(缩写CSM),顾名思义,就是帮助客户成功的员工。职能就是“帮助客户成功”,这个概念有点大,我们不妨这样思考:客户购买你的产品和服务,是希望将你的产品和服务带入到他的生活中,以实现某种进步,我们称这一进步为客户需要“获得的帮助”。
这一工作职责一般是在销售之后。客户成功经理是一个相对较新的职业,一般在SaaS公司比较常见。另外,客户成功经理一般会提供技术支持,提升顾客满意度,提高顾客保留率和忠诚度。客户成功经理往往需要具备高度的专业知识,指导客户更好的使用产品、解决产品应用中的问题、提供最新产品升级信息,从而支持产品的最佳化使用。
这一岗位主要分布在互联网SaaS企业,以下是核心工作职责:
寻找客户成功经理一开始并不容易。因为这是一种相对较新的职业,客户成功经理是一个复合型人才,往往需要多项技能,技能可以是【销售+运营+培训+技术支持+实施顾问】的组合,需要对本身业务和产品有深入的体验深刻的见解,有客户服务经验和社交沟通能力,有组织能力和团队合作精神。在Boss直聘上搜索【客户成功经理】,发现大部分职位的薪酬都大于15K。
数据工程师有别于【大数据工程师】和【数据库工程师】,大数据工程师和数据库工程师都是指特定的专业技能的技术岗位,解决技术上的问题。而数据工程师是服务公司产品或团队业务,提供数据方向指导和优化建议的工作。数据工程师更像是DataOps的定义(见《被热议的DataOps ,究竟要解决什么问题》)DataOps 的主要方法论仍处于快速发展阶段。像 Facebook 和 Twitter 这样的公司通常会有一个专门的数据平台团队(Data Platform Team)处理数据运营并实现数据项目。
科技作家涂子沛讲“未来每家企业都是数据公司”,既然都成为数据公司了,那必定需要一个“数据工程师”来推动公司成为“数据公司”。提出这种观点的还很多,比如《Accenture-迎接未来,先锋企业在崛起.pdf》,《Accenture-数据驱动型企业未来可期.pdf》等。
数据工程师的核心工作职责:
数据工程师往往具备各项数据相关技能,掌握各种数据工具,了解数据科学与机器学习平台的主要趋势,对数据科学、数据分析、机器学习、人工智能都有一定的研究和深入的实践。
Accenture的一项研究发现:
高绩效与成为我们所谓的“数据驱动型企业”之间有着直接的联系。数据驱动型企业借助云最大程度地利用数据价值,将数据视为资产并根据其完整性和质量而进一步划分类别。
探码的口号“数据驱动软件智能”,仍然在践行行业先进的工作方式、管理思想和商业模式。