标签：泛化 努力 优秀 delay 工作 算法 一定 集上 leader

大家好，我是对白。

由于今年上半年的工作已经告一段落，H1的任务也顺利完成，没有任何delay，leader通知7月中旬开始述职。因此趁着这个机会，我想对自己这半年来的工作做一个总结，也顺便和大家聊聊我这段时间的感悟。

首先我上半年负责了三个业务，其中有两个业务要求H1必须上线，所以压力还是挺大的。并且其中一个业务还比较特殊，搞得我很疲惫，因为这个业务是由三位算法同学一起承担，但每个人只负责其中的一个环节，我刚好负责最后一个，而且我的算法还依赖他们的结果，在他们的算法没有达标前，我的工作只能做一半，最重要的测评都没法做，但整个项目不会因为这一点而容许我delay，因此我只能自己想办法。

正如大家看到的，最近我经常工作到深夜十一二点，上周末也在加班，这周换来的两天调休也投入到了工作中，这样才确保了该业务顺利上线。其实碰到这样的业务，既有它的好处，也有它的坏处。坏处是说你可能需要花更多的时间，甚至主动加班，才能完成它；但好处也很明显，首先leader们都知道你的工作量更大，你的任务更艰巨，其次如果你能按时交付，那对于你的绩效以及后续晋升都会有很大的帮助。

也正是看到了这一点，我在平常的工作和汇报中更外细心和注意。

具体来说，在工作方面：虽然我的算法依赖他们的结果，但只要我的模型泛化能力足够强，无论他们的结果是否达标，理论上对我的影响都很小，因此大部分时间我都在用不同的数据集来评测模型的泛化性，如果在其中一个数据集上表现比较差，就对算法进行微调。其次，在项目排期上，我会留出更多的时间给到它，会在平常完成项目的进度上多加0.5-1倍的工作量。

而在汇报方面，其实leader心里也很担心，因为他怕你的泛化性能不够好，最终评测万一不合格，继续优化至少要delay一周。于是，我基本上会两天同步一次进展给他，会告诉他在不同数据集上的评测表现如何，以及这些数据集之间的差异有多大，跟最终拿到的测试数据又有什么区别。给他做好心理预期后，我只要按照自己的进度完成即可，基本是不会有什么风险的。

果然，不管是在之前的数据集上，还是最终评测集上，我的算法效果都远超OKR制定的目标，并且还都提前完成了项目进度，这都归功于我上述提到的几个点。所以，如果你以后也碰到了类似的业务，不妨可以试试我的方法，绝对管用！

总体来说，我对自己的上半年工作还是比较满意的，我的自评是：虽然不一定最优秀，但一定是最努力的！我有时也会抱怨项目难，但我的leader通情达理，mentor又和蔼可亲，同事也乐于助人，在这样温馨的环境中工作，才能在工作中找到一份乐趣，这已经是一件很幸福的事情了。希望自己上半年能拿一个S绩效，拿到了就给大家发红包！

愿所有的付出都能有所收获，愿所有的追求都有满意答复！

关于我

我是对白，清华计算机硕士，BAT算法工程师。欢迎关注我的微信公众号： 对白的算法屋，日常分享编程经验和技术干货，帮助你少走弯路！还可以加我微信，领资源和进交流群。

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来源： https://www.cnblogs.com/coder-duibai/p/16439679.html

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