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本文总结了我准备和实施绩效评估的方法,这些绩效评估是公平的、能够同员工建立信任并激励他们。
绩效评估对雇主和雇员都有好处。它是个针对未来工作绩效提建议、识别指标和设置预期的时机。它还是个坦诚交流绩效以及可以如何提升绩效的时机,而这种交流往往都很缺乏。不断进行绩效讨论有助于避免未来出现严重的问题。
在敏捷团队里,基于个人的绩效评估和奖金发放会摧毁团队合作精神,进而使团队退回到非敏捷开发的模式。那么应该怎样对敏捷团队进行绩效评估呢?最近网络上几篇文章给我们带来了非常具有可行性的一些建议。
在一个开放型组织中,像社区经理这样的特殊角色,考核起来是有点难度的,尤其是和其他一些岗位比起来,因为其他岗位都有明确定义好的绩效指标、工作目标和输出结果,而社区经理没有。回顾我过去六年的工作经验,我跟我的上司紧密合作,就我的工作目标和内容保持共识,力求做好一名社区经理,让自己所扮演的角色发挥最大的影响力。
Sam Culbert在《华尔街日报》上指出: 年度绩效和薪资评定是完全紊乱的。他把这看成“旨在维护老板权威和权利势力的恐吓”。Jeff Sutherland、Mary Poppendieck……等人有更多建议。

管理者的核心职责是让团队能够创造卓越的价值,而这归根到底都依赖于团队中每个员工能否充分发挥他们的潜力。

本文将深入探讨可用于评估客户端工程师绩效的度量指标。

要tokenmaxxing?先问自己钱够吗

如果非要加一个数字的话,我觉得是 99%。

在本专栏的前几篇文章中,我们提到了敏捷测试的概念、组织,以及敏捷测试中的自动化测试组织方式。在这篇文章中,我试图来讨论一个更加困难的话题——敏捷测试中工程师的绩效管理。

OKR(Objectives and Key Results)即目标与关键成果法,是一套明确和跟踪目标及其完成情况的管理工具和方法,近年来在国内愈加流行。
很多企业砸钱做AI模型,却陷入“上线容易运维难、效果好坏全靠猜”的困境:数据质量没把控、模型训练效率低、上线后精度下滑、迭代无依据,最后AI项目沦为“面子工程”。AI全生命周期绩效评估管理系统就是破解这套难题的技术工具,它像AI项目的“全程管家+体

从5月份开始,谷歌转向了全新的GRAD系统。

有必要看看用 Token ROI 部分取代绩效的可行性

AI技术正重塑人力资源管理,用友BIP通过AIGC技术在招聘、面试、假勤、绩效等环节实现自动化和智能化,提高人力资源管理效率和质量。

我们已经看到了OKR的威力,但是学习到的还仅仅只是OKR的外在形式,接下去我们要看看OKR的内在。
近期,雅虎依据去年引入的一套员工评估系统(钟型曲线)裁员600名。与此同时,微软却正开始着手对其存在多年的员工排名(Stack Ranking)制度进行改革,以缓解其自身的员工压力。