你真的适合从事「技术管理」么？
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这是我的第80篇原创文章。
见字如面，我是军哥。
最近很多读者咨询我，比如刚走上技术管理岗位，还有一些对未来职业目标困惑的朋友们。
他们的问题主要集中如下：
我到底是适合专业技术路线还是技术管理路线？
我做了管理没有时间专研技术了，技术丢了怎么办？
我做了管理之后假如干的不好，又回到干技术的原点，该怎么办？
这些问题确实很常见且困扰着他们，我也深有同感，今天我将从「职业目标模型、技术敏感度、反脆弱」三点逐一展开。
— 1 —
职业目标模型
很多工作5年或以上的朋友会对未来的职场目标迷惑。我到底是一直从事技术专业还是技术管理路线呢？这一个悬在心中的难题。
我认识几百位管理者，从和他们的沟通后，我提炼了作为一位管理者要具备以下素质与你分享：
1、做事积极主动，是解决问题思维不是甩锅思维，并且可以兜底。
2、考虑他人，不计较短期个人得失。
3、在人和事哪个更重要上，他们更关心人。
以上都比较主观，如果要判断自己更合适干哪种。之前讲过一个「模型」——就是俞军老师的目标、优势、机会的交集（认真读完，助你月薪2W到3W（系列之一））。我截下之前文章画的图：
这里的优势展开说一下，通常大多数人的职业路径是——专业技术做了若干年后有机会接触管人和负责项目。我认为技术管理的本质是——能力模型中专业技术合格即可，但更关注人的招聘、培养和淘汰，不怕当铲屎官（兜底），并且你的思维模式是解决问题而不是甩锅。
反之遇事喜欢甩锅，只管自己的一亩三分地，做事只考虑短期利益，从不思考中长期利益，这些都不太适合干管理。
那做了管理技术就要丢了么？我们带着问题看下面文章。
— 2 —
技术敏感度
我记得10年前，我刚走上技术经理岗位，领导和我说：“你需要记住你一件事：就是以后不管你管多少人，只要还要管技术团队，技术永远不能丢”。
这里技术不能丢，不是说要你写多少代码，而是你要有一种技术「敏感度」。
比如什么样的数据量需要考虑分表或者分库？什么样的场景需要考虑异步和补偿机制？出现线上故障知道从什么角度去思考和定位问题。对于一种新技术可以很快知道它能解决什么问题，同时会带来什么问题？对新技术保持先小范围测试，摸透了再大规模生产使用。
例如5G解决什么问题？AI+大数据到底可以给我们什么样新的产品思路？
5G传播速度更快、大容量低时延，但是传播距离比4G短，所以他不会完全取代4G，但是对于视频这类产品（抖音、快手、b站）是极大的利好。
如今很多产品可以通过AI自学习再加上人工纠正，那么必将提升很多行业的效率减少人工的使用，对行业发生变革，这里是有很多潜在的机会。并且AI+大数据打破原有我们认识事物的因果论（凡事讲逻辑），有了新的关联论。
比如美国警方通过大数据观察到，很多别墅的用电量按天统计是一条直线（因为要用大的霓虹灯保持恒温），并最终发现这类别墅里种大麻，以此做为排查方法后面发现很多种大麻的别墅。这就是一种关联方法分析。
以上这些都需要我们保持技术的敏感度，才会有发现和启发。我们继续下一个论点。
— 3 —
反脆弱
有一本非常经典的书叫《反脆弱》。反脆弱的定义是——有些事情能从冲击中受益，当暴露在波动性、随机性、混乱和压力、风险和不确定下时，它们反而能茁壮成长。
我第一次管理10人团队的时候。领导觉得我不适合干管理，我笃信我可以，树挪死人挪活，才有了后来最多管理60人+的经验。
我认识很多朋友一开始带团队，后来不带团队了。这其中有2大类，一种觉得管理不适合自己只想好好搞技术，还有一类就是领导的判断力不准确（或政治问题），他们回到原来的技术岗位。
但是这经历对个人成长是巨大的，至少你知道管理适不适合自己？暂时性没有做好是因为什么原因？如果不断的反思总结，那么自己的认知又提升了一大步，我觉得未尝不是好事。
这就是我们开头说的，我们要从冲击、危机中茁壮成长——反脆弱。
写在最后
以上，是今天文章的全部。
一些优秀的人刚毕业就有了自己10年的目标，然后一步一步的实现，有的人连2到3年内的目标都不清晰，然而没有目标就没有方向，要么随波逐流要么不明不白的取得一些成功。
总而言之，目标、优势、机会的交集是我们达到既定目标的模型，可以多思考借鉴，发挥自己的优势（长板），同时做的过程中用好「反脆弱」原理。
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