一、引言

二、項目管理現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)

    1. 現(xiàn)狀

    2. 挑戰(zhàn)

三、項目管理進(jìn)階策略

    1. 引入混合式項目管理方法

    2. 強(qiáng)化需求管理與優(yōu)先級排序

    3. 優(yōu)化技術(shù)實驗流程

    4. 制定標(biāo)準(zhǔn)化的項目管理文檔

    5. 加強(qiáng)跨團(tuán)隊協(xié)作：從 “單打獨(dú)斗” 到 “協(xié)同作戰(zhàn)”，打造高效的項目團(tuán)隊

    6. 量化項目成果：從 “經(jīng)驗驅(qū)動” 到 “數(shù)據(jù)驅(qū)動”，用數(shù)據(jù)夯實項目管理根基

四、結(jié)語

一、引 言

在得物技術(shù)生態(tài)的核心地帶，算法作為核心技術(shù)力量的中流砥柱，承擔(dān)著推薦系統(tǒng)、搜索算法、AI 查驗鑒別和圖像識別等多個前沿且關(guān)鍵領(lǐng)域的研發(fā)重任。隨著業(yè)務(wù)的快速擴(kuò)展和技術(shù)的不斷迭代，項目管理的重要性日益凸顯。如何高效地管理算法項目，確保團(tuán)隊在快速變化的環(huán)境中保持高產(chǎn)出和高創(chuàng)新力，成為了我們面臨的核心挑戰(zhàn)。本文將分享得物技術(shù)部算法團(tuán)隊在項目管理進(jìn)階過程中的經(jīng)驗與思考。

二、項目管理現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)

現(xiàn)狀

得物算法團(tuán)隊的項目管理歷程，是一段充滿突破與創(chuàng)新的卓越發(fā)展之路。在團(tuán)隊創(chuàng)立初期，項目運(yùn)作憑借團(tuán)隊成員深厚的專業(yè)能力與豐富的經(jīng)驗積累穩(wěn)步前行。與此同時，我們積極探尋更科學(xué)管理的模式，持續(xù)探索讓項目進(jìn)度規(guī)劃和資源分配邁向系統(tǒng)性與前瞻性的方法。

隨著團(tuán)隊規(guī)模穩(wěn)步拓展，項目復(fù)雜度顯著攀升，我們敏銳察覺到傳統(tǒng)項目管理模式需要與時俱進(jìn)。PMO 團(tuán)隊以無畏的探索精神和積極的實踐態(tài)度，全身心投入創(chuàng)新征程。歷經(jīng)反復(fù)嘗試與優(yōu)化，成功打造出一套契合得物算法自身特色的項目管理體系。該體系讓團(tuán)隊沖破發(fā)展阻礙，實現(xiàn)研發(fā)效率飛躍式提升，溝通協(xié)作變得更為高效流暢，助力團(tuán)隊在發(fā)展道路上穩(wěn)步邁進(jìn)，開啟全新輝煌篇章。

挑戰(zhàn)

在持續(xù)奮進(jìn)的征程中，得物算法團(tuán)隊在項目管理領(lǐng)域收獲了階段性的成績，同時，也欣然迎接全新的機(jī)遇與挑戰(zhàn)，這些挑戰(zhàn)也成為我們邁向更高峰的強(qiáng)勁動力：

• 需求動態(tài)優(yōu)化：市場環(huán)境日新月異，業(yè)務(wù)需求展現(xiàn)出強(qiáng)大的創(chuàng)新活力，快速迭代升級。這促使算法項目的目標(biāo)和優(yōu)先級不斷優(yōu)化調(diào)整，激發(fā)團(tuán)隊持續(xù)創(chuàng)新。每一次需求的更新，都是團(tuán)隊展現(xiàn)敏捷應(yīng)變能力的契機(jī)，我們高效重新規(guī)劃項目路徑、靈活調(diào)配資源，積極擁抱全新業(yè)務(wù)要求，在動態(tài)變化中精準(zhǔn)錨定項目前行方向。
• 技術(shù)攻堅創(chuàng)新：算法項目憑借深厚的技術(shù)底蘊(yùn)，蘊(yùn)藏著無限的創(chuàng)新潛力。在大量實驗與反復(fù)迭代進(jìn)程中，我們無畏探索未知領(lǐng)域，持續(xù)突破技術(shù)瓶頸。面對實驗結(jié)果的不確定性與技術(shù)難題，項目啟動之初，我們便以開拓者的姿態(tài)精心規(guī)劃時間與資源，將挑戰(zhàn)轉(zhuǎn)化為技術(shù)創(chuàng)新的強(qiáng)大動力，全方位提升項目的綜合效益。
• 跨團(tuán)隊協(xié)同增效：算法團(tuán)隊作為創(chuàng)新生態(tài)的核心力量，與運(yùn)營、產(chǎn)品、數(shù)據(jù)、質(zhì)量、法務(wù)、財務(wù)等多個團(tuán)隊緊密合作，共同構(gòu)建高效協(xié)同的創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)。盡管不同團(tuán)隊專業(yè)背景、工作方式各具特色，加之多地辦公（上海、北京、杭州、長沙）帶來空間上的多元分布，但我們積極搭建溝通橋梁，通過創(chuàng)新的協(xié)作模式，打破溝通障礙，確保信息精準(zhǔn)傳遞，讓跨團(tuán)隊協(xié)作成本轉(zhuǎn)化為協(xié)同增效的投入，極大提升項目執(zhí)行效率。

例如在一次重要項目中，杭州的算法團(tuán)隊與上海的產(chǎn)品團(tuán)隊，通過創(chuàng)新的溝通協(xié)作機(jī)制，迅速化解了對需求理解的差異，成功追回延誤的一周進(jìn)度，為項目推進(jìn)注入強(qiáng)大動力。

• 成果長效評估：算法效果的評估需要具備長遠(yuǎn)眼光，其價值在持續(xù)沉淀中逐步彰顯。雖然無法像傳統(tǒng)項目那樣迅速反饋階段性進(jìn)展，但我們建立了科學(xué)的評估機(jī)制，以長遠(yuǎn)視角和精準(zhǔn)分析，在項目推進(jìn)過程中及時、深入地洞察項目的實際成效，為項目決策提供堅實可靠的依據(jù)，確保項目始終朝著高價值方向穩(wěn)步邁進(jìn)。

三、項目管理進(jìn)階策略

引入混合式項目管理方法

為有效應(yīng)對需求頻繁變更和技術(shù)復(fù)雜度高這兩大難題，得物算法團(tuán)隊創(chuàng)新性地采用了混合式項目管理方法，巧妙融合了敏捷開發(fā)和瀑布模型的優(yōu)勢：

敏捷開發(fā)

通過設(shè)置短周期的迭代（Sprint），團(tuán)隊能夠快速響應(yīng)不斷變化的需求，確保項目始終保持高度的靈活性。在每個迭代周期內(nèi)，團(tuán)隊成員聚焦于完成特定的任務(wù)模塊，通過每日站會、迭代評審等環(huán)節(jié)，及時獲取反饋并做出調(diào)整優(yōu)化。

例如得物質(zhì)拍項目，這是一個軟硬件一體的自主研發(fā)項目，它創(chuàng)新性地集成了AI查驗功能，打造出了一套拍照查驗一體化的解決方案。該方案在實際應(yīng)用中成效顯著，大幅提升了供應(yīng)鏈查驗的效率和質(zhì)量，成為推動供應(yīng)鏈業(yè)務(wù)模式從全人工操作向人機(jī)協(xié)同轉(zhuǎn)變的重要引擎。

在得物質(zhì)拍項目的推進(jìn)過程中，面臨著諸多復(fù)雜的技術(shù)難題。比如，如何實現(xiàn)硬件設(shè)備與AI算法的高效協(xié)同，以確保拍照數(shù)據(jù)能夠準(zhǔn)確、快速地被AI系統(tǒng)處理和分析；以及如何在不同的環(huán)境條件下，保證設(shè)備的穩(wěn)定性和可靠性等。同時，業(yè)務(wù)需求也在不斷更新變化，對查驗的精度、速度以及系統(tǒng)的易用性等方面都提出了更高的要求。

面對這些挑戰(zhàn)，敏捷開發(fā)模式發(fā)揮了關(guān)鍵作用。在項目初期，開發(fā)團(tuán)隊采用敏捷開發(fā)的迭代式開發(fā)方法，將整個項目劃分為多個短周期的迭代階段。每個迭代周期都設(shè)定明確的目標(biāo)和可交付成果，使得團(tuán)隊能夠快速響應(yīng)業(yè)務(wù)需求的變化。例如，在第一個迭代周期中，團(tuán)隊專注于搭建硬件設(shè)備的基本框架和實現(xiàn)AI查驗的基礎(chǔ)功能，通過快速開發(fā)和測試，及時發(fā)現(xiàn)并解決了硬件與軟件之間的兼容性問題。

在日常工作中，團(tuán)隊堅持每日站會制度。成員們在站會上分享自己的工作進(jìn)展、遇到的問題以及需要的支持，確保信息在團(tuán)隊內(nèi)部的高效流通。通過這種方式，團(tuán)隊能夠及時發(fā)現(xiàn)潛在的風(fēng)險和問題，并迅速調(diào)整開發(fā)計劃。例如，當(dāng)發(fā)現(xiàn)某個功能的開發(fā)進(jìn)度落后時，團(tuán)隊可以及時調(diào)配資源，加快開發(fā)速度，保證項目按計劃進(jìn)行。

通過敏捷開發(fā)模式的應(yīng)用，得物質(zhì)拍項目不僅成功攻克了復(fù)雜的技術(shù)難題，滿足了不斷變化的業(yè)務(wù)需求，還大大縮短了項目的開發(fā)周期，提高了開發(fā)效率。與傳統(tǒng)開發(fā)模式相比，項目整體開發(fā)周期有效縮短，同時產(chǎn)品的質(zhì)量和用戶滿意度也得到了顯著提升。

瀑布模型

在項目啟動初期，瀑布模型的應(yīng)用為項目搭建起了清晰的架構(gòu)和方向。團(tuán)隊按照線性順序依次完成需求分析、設(shè)計、開發(fā)、測試、維護(hù)等階段，每個階段都有明確的輸入和輸出，以及嚴(yán)格的評審環(huán)節(jié)，確保項目在每個階段都能達(dá)到預(yù)期目標(biāo)，為后續(xù)階段奠定堅實基礎(chǔ)。

例如北極星訓(xùn)練平臺項目，北極星作為得物自研的搜推模型訓(xùn)練平臺，支持參數(shù)多級存儲和混合并行分布式訓(xùn)練，比開源框架訓(xùn)練速度提升2~6倍，可支持TB級模型訓(xùn)練，為得物算法策略團(tuán)隊進(jìn)一步探索大模型和復(fù)雜模型打開了空間。

團(tuán)隊在項目初期選用瀑布模型，組織多輪技術(shù)PM研討，對項目的技術(shù)方案進(jìn)行反復(fù)論證和優(yōu)化，明確了以深度學(xué)習(xí)框架為核心，結(jié)合大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的技術(shù)路線。制定了詳細(xì)的項目里程碑計劃，將整個項目的開發(fā)過程劃分為多個有序且明確的階段，每個階段都設(shè)定了具體的任務(wù)、交付成果以及驗收標(biāo)準(zhǔn)。

在后續(xù)長達(dá)一年的開發(fā)進(jìn)程中，瀑布模型的優(yōu)勢得以充分彰顯。由于前期對技術(shù)路線的清晰界定和對項目計劃的精準(zhǔn)把控，項目始終沿著正確的方向穩(wěn)步推進(jìn)。在每個階段，團(tuán)隊成員嚴(yán)格按照既定計劃完成相應(yīng)任務(wù)，前一個階段的成果作為后續(xù)階段的堅實基礎(chǔ)，有效避免了因技術(shù)路線模糊不清而引發(fā)的項目反復(fù)調(diào)整以及資源浪費(fèi)的情況。

最終，項目得以按時交付，并順利應(yīng)用于得物的核心業(yè)務(wù)場景。北極星訓(xùn)練平臺為算法策略的持續(xù)迭代提供了強(qiáng)大助力，使得算法能夠不斷優(yōu)化以適應(yīng)業(yè)務(wù)的發(fā)展需求。同時，也為業(yè)務(wù)增長注入了強(qiáng)勁動力，通過更精準(zhǔn)高效的搜推模型，提升了用戶體驗，促進(jìn)了業(yè)務(wù)量的顯著提升

通過將敏捷開發(fā)和瀑布模型相結(jié)合，得物算法團(tuán)隊在應(yīng)對復(fù)雜多變的項目環(huán)境時，既能夠保證項目的靈活性和快速響應(yīng)能力，又能確保項目在整體上保持清晰的方向和穩(wěn)定的推進(jìn)節(jié)奏。

強(qiáng)化需求管理與優(yōu)先級排序

需求池管理

依據(jù)不同的業(yè)務(wù)場景，構(gòu)建了與之對應(yīng)的各條線需求池。團(tuán)隊成員定期與業(yè)務(wù)方展開深入且全面的溝通交流，這一過程并非簡單的信息傳遞，而是雙方基于業(yè)務(wù)目標(biāo)和技術(shù)能力的深度探討。通過這種方式，團(tuán)隊能夠精準(zhǔn)剖析每個需求背后隱藏的業(yè)務(wù)價值，同時從技術(shù)層面評估其可行性。

例如，在C端鑒別業(yè)務(wù)場景下，業(yè)務(wù)方提出識別用戶是否拼圖的需求。算法團(tuán)隊通過業(yè)務(wù)方提供的場景描述與識別規(guī)則，從技術(shù)角度給出了開發(fā)代價更小的解決方案。這種精準(zhǔn)分析避免了項目開展過程中盲目投入資源，有效防止了資源浪費(fèi)。

優(yōu)先級排序

為了進(jìn)一步提升資源利用效率，使項目產(chǎn)生更大的效益，團(tuán)隊采用 ROI評估和業(yè)務(wù)打分相結(jié)合的規(guī)則，對需求池中的眾多需求進(jìn)行科學(xué)合理的優(yōu)先級排序。在計算 ROI 時，綜合考慮需求實施后的潛在收益、所需投入的資源成本以及實現(xiàn)難度等因素。同時，結(jié)合業(yè)務(wù)一號位OKR、業(yè)務(wù)重心方向、需求緊迫性等維度給出的綜合打分，全面評估每個需求的優(yōu)先級。

比如，對于一個旨在優(yōu)化商品搜索算法以提高搜索準(zhǔn)確率的需求，團(tuán)隊通過詳細(xì)的成本效益分析，預(yù)估實施該需求后能夠提升用戶搜索滿意度，進(jìn)而帶來一定比例的業(yè)務(wù)增長，同時評估了實現(xiàn)該需求所需的人力、時間和技術(shù)資源成本。再結(jié)合業(yè)務(wù)方對搜索功能在當(dāng)前業(yè)務(wù)重心方向的重要性打分，最終確定該需求在需求池中的優(yōu)先級。通過這種方式，確保團(tuán)隊資源能夠集中投入到最具價值的任務(wù)上，提高了項目的整體效益。

優(yōu)化技術(shù)實驗流程

實驗設(shè)計標(biāo)準(zhǔn)化

在算法研發(fā)過程中，實驗的科學(xué)性和規(guī)范性直接影響著結(jié)果的可靠性。得物算法團(tuán)隊制定了標(biāo)準(zhǔn)化的實驗設(shè)計模板，在模板中明確規(guī)定實驗?zāi)繕?biāo)、評估指標(biāo)以及基線模型。實驗?zāi)繕?biāo)的清晰界定，讓團(tuán)隊成員從實驗開始就明確努力的方向，避免實驗過程中出現(xiàn)目標(biāo)偏差。

評估指標(biāo)則為實驗結(jié)果的衡量提供了統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。以評估社區(qū)搜索算法的實驗為例，選用內(nèi)容搜索滲透、內(nèi)容搜索次留、內(nèi)容搜索 qvctr、內(nèi)容搜索有效點擊率等作為一級評估指標(biāo)，這些指標(biāo)從不同維度反映了用戶對搜索結(jié)果的使用情況和反饋。以大盤 UV 價值、App 次留、分組 UV 人均 App 時長、內(nèi)容搜索用戶人均社區(qū)時長等作為大盤指標(biāo)，從宏觀層面衡量實驗對整體業(yè)務(wù)的影響。通過這些指標(biāo)的綜合運(yùn)用，使實驗結(jié)果能夠直觀地反映算法的性能。如當(dāng)內(nèi)容搜索有效點擊率提升，同時大盤 UV 價值也隨之增長時，就表明該算法在實際應(yīng)用中可能產(chǎn)生了積極效果。

基線模型的確定也至關(guān)重要，它為新算法的對比提供了參照，方便團(tuán)隊判斷新算法是否真正帶來了性能提升。在社區(qū)搜索算法實驗中，團(tuán)隊將之前穩(wěn)定運(yùn)行的搜索算法作為基線模型，新算法在相同的測試環(huán)境和數(shù)據(jù)集下進(jìn)行實驗，對比兩者在各項評估指標(biāo)上的表現(xiàn)。若新算法在內(nèi)容搜索qvctr等關(guān)鍵指標(biāo)上顯著優(yōu)于基線模型，就說明新算法具有一定的優(yōu)勢和應(yīng)用價值。

通過這一舉措，大大減少了實驗過程中的不確定性。以往不同成員開展相似實驗時，可能因?qū)嶒炘O(shè)計的差異導(dǎo)致結(jié)果難以對比，如今標(biāo)準(zhǔn)化的模板使得不同實驗之間的結(jié)果更具可比性與可靠性，為算法的優(yōu)化提供了更堅實的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

自動化工具支持

開發(fā)自動化實驗平臺，支持實驗的快速部署、監(jiān)控和結(jié)果分析，大幅提升實驗效率。該平臺具備強(qiáng)大的功能，在實驗部署環(huán)節(jié)，能夠快速完成實驗環(huán)境的搭建、數(shù)據(jù)集的導(dǎo)入以及算法模型的初始化，相比傳統(tǒng)手動部署，時間從原來的數(shù)小時縮短至半小時以內(nèi)。在實驗進(jìn)行過程中，平臺實現(xiàn)了實時監(jiān)控，團(tuán)隊成員可以隨時查看實驗的運(yùn)行狀態(tài)、資源使用情況以及關(guān)鍵指標(biāo)的變化趨勢，一旦發(fā)現(xiàn)異常能夠及時調(diào)整。實驗結(jié)束后，平臺還能高效地進(jìn)行結(jié)果分析，自動生成詳細(xì)的數(shù)據(jù)報表和可視化圖表，幫助團(tuán)隊成員快速理解實驗結(jié)果。

例如，AI鑒別平臺將數(shù)據(jù)下載、模型訓(xùn)練、模型評估、在線驗證、結(jié)果分析、發(fā)布部署的動作整合至統(tǒng)一平臺，任務(wù)啟動時完成配置后，各個環(huán)節(jié)任務(wù)自動完成，極大節(jié)省了人工操作時間與機(jī)器等待時間，提升AI研發(fā)效能。

制定標(biāo)準(zhǔn)化的項目管理文檔

背景

在過往的發(fā)展歷程中，得物算法團(tuán)隊積極探索項目管理的優(yōu)化路徑。當(dāng)時，不同項目的管理文檔在格式與內(nèi)容詳略上存在差異，相關(guān)信息分布于語雀、云空間、知識庫等多個平臺。這一狀況促使團(tuán)隊深刻認(rèn)識到建立標(biāo)準(zhǔn)化體系的重要性，進(jìn)而開啟了提升項目管理效能的征程。

實踐

為從根本上解決這些問題，團(tuán)隊投入大量精力遷移、整合、建立、維護(hù)知識庫，并制作了一套全面的標(biāo)準(zhǔn)化項目管理文檔模板。這套模板涵蓋了項目從啟動到結(jié)束的各個關(guān)鍵環(huán)節(jié)，具體包括項目立項書，詳細(xì)闡述項目的背景、目標(biāo)、預(yù)期成果等，為項目的開展奠定基礎(chǔ)；需求文檔，清晰記錄業(yè)務(wù)需求、用戶需求等，確保團(tuán)隊對項目需求有準(zhǔn)確一致的理解；技術(shù)方案，展示項目所采用的技術(shù)架構(gòu)、算法選型等核心技術(shù)內(nèi)容；測試用例，用于對項目成果進(jìn)行全面測試，保障項目質(zhì)量；LR和 CR文檔，規(guī)范代碼審查流程和變更管理流程；雙日會同步文檔，及時記錄項目進(jìn)展、問題及解決方案，促進(jìn)團(tuán)隊成員之間的信息共享。通過這些文檔，項目的所有關(guān)鍵信息都能得到準(zhǔn)確、完整的記錄，為項目管理提供了有力的數(shù)據(jù)支撐。

機(jī)制

同時，團(tuán)隊建立了嚴(yán)格的文檔評審機(jī)制。在每份文檔完成初稿后，會組織相關(guān)模塊的技術(shù)PM、研發(fā)TL、測試TL和團(tuán)隊成員進(jìn)行細(xì)致審核。從文檔的內(nèi)容完整性角度，檢查是否涵蓋了該文檔類型應(yīng)包含的所有關(guān)鍵信息；從準(zhǔn)確性方面，核對文檔中的數(shù)據(jù)、技術(shù)細(xì)節(jié)等是否正確無誤；在規(guī)范性上，確保文檔格式、術(shù)語使用等符合統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)。例如，對于技術(shù)方案文檔，會重點審查技術(shù)選型的合理性、技術(shù)架構(gòu)的可行性等內(nèi)容；對于測試用例文檔，會檢查測試場景是否全面覆蓋了項目需求。只有通過評審的文檔，才能進(jìn)入下一階段的使用和保存，通過這種方式，確保每一份文檔都能達(dá)到高質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，為項目順利推進(jìn)筑牢根基。

加強(qiáng)跨團(tuán)隊協(xié)作：從 “單打獨(dú)斗” 到 “協(xié)同作戰(zhàn)”，打造高效的項目團(tuán)隊

明確角色和職責(zé)

在跨團(tuán)隊項目中，角色與職責(zé)的模糊往往是溝通不暢和工作效率低下的根源。在每個跨團(tuán)隊項目啟動之初，組織相關(guān)團(tuán)隊共同參與，清晰明確地界定各團(tuán)隊的角色和職責(zé)。通過制定詳細(xì)的項目任務(wù)拆解，將每個團(tuán)隊的任務(wù)、目標(biāo)、交付物以及與其他團(tuán)隊的協(xié)作邊界都一一明確，同時落檔到得物研發(fā)協(xié)同平臺（實時化、透明化、自動化）。

以得物AI查驗鑒別項目為例，算法團(tuán)隊負(fù)責(zé) AI 查驗鑒別算法的研發(fā)與優(yōu)化，明確規(guī)定了算法的準(zhǔn)確率、召回率等關(guān)鍵指標(biāo)以及完成時間節(jié)點；產(chǎn)品團(tuán)隊負(fù)責(zé)定義產(chǎn)品需求、制定產(chǎn)品規(guī)劃，確保算法研發(fā)與市場需求緊密結(jié)合；數(shù)據(jù)團(tuán)隊則負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的收集、清洗和標(biāo)注，為算法訓(xùn)練提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)支持。運(yùn)營同學(xué)負(fù)責(zé)需求在倉內(nèi)的推廣覆蓋。這樣一來，每個團(tuán)隊都能清楚知曉自己的任務(wù)和目標(biāo)，避免了因職責(zé)不清引發(fā)的溝通摩擦和工作推諉現(xiàn)象，為項目的順利推進(jìn)奠定了堅實基礎(chǔ)。

定期同步會議

為確保信息在各個團(tuán)隊之間能夠透明流通，及時解決協(xié)作過程中出現(xiàn)的各類問題，定期（雙日/周/雙周）召開跨團(tuán)隊同步會議。這些會議成為了高效的信息共享平臺，各團(tuán)隊在會議中可及時交流項目進(jìn)展情況，分享遇到的問題和解決方案。

會議通常分為項目進(jìn)度同步、問題討論與解決、下一階段計劃制定等環(huán)節(jié)。在項目進(jìn)度同步環(huán)節(jié)，產(chǎn)運(yùn)研各團(tuán)隊依次同步自己負(fù)責(zé)部分的進(jìn)展情況，包括已完成的任務(wù)、正在進(jìn)行的工作以及潛在風(fēng)險；問題討論與解決環(huán)節(jié)，針對各團(tuán)隊提出的問題，大家共同探討解決方案，充分發(fā)揮團(tuán)隊的智慧；下一階段計劃制定環(huán)節(jié)，根據(jù)項目整體目標(biāo)和當(dāng)前進(jìn)展，共同制定下一階段的工作計劃和任務(wù)分配。通過定期同步會議，團(tuán)隊成員能夠及時了解項目全貌，及時發(fā)現(xiàn)并解決問題，確保項目按計劃順利推進(jìn)。

加強(qiáng)團(tuán)隊溝通

為促進(jìn)不同團(tuán)隊成員之間的知識共享和技術(shù)交流，增強(qiáng)團(tuán)隊的凝聚力和協(xié)作能力，團(tuán)隊定期組織新人串講、技術(shù)分享會、代碼評審會（CR、LR）等活動。

新人串講活動為新加入團(tuán)隊的成員提供了展示自己的模塊，他們可以分享自己的專業(yè)知識、項目經(jīng)驗以及對業(yè)務(wù)的理解，讓老成員也能從新視角獲得啟發(fā)。

技術(shù)分享會（組內(nèi)分享、內(nèi)部技術(shù)分享、得物技術(shù)夜校）則是定期調(diào)研、分享最新的技術(shù)趨勢、前沿技術(shù)應(yīng)用以及在項目中遇到的技術(shù)難題和解決方案，拓寬團(tuán)隊成員的技術(shù)視野。

代碼評審會（CR、LR）則是對代碼質(zhì)量的嚴(yán)格把控，通過團(tuán)隊成員之間的相互評審，不僅可以發(fā)現(xiàn)代碼中的潛在問題，提高代碼質(zhì)量，還能促進(jìn)團(tuán)隊成員之間的技術(shù)交流和學(xué)習(xí)。

這些活動為團(tuán)隊成員創(chuàng)造了更多交流學(xué)習(xí)機(jī)會，使得團(tuán)隊成員之間的關(guān)系更加緊密，協(xié)作更加順暢。

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知識共享

知識的沉淀和共享是團(tuán)隊持續(xù)進(jìn)步的關(guān)鍵。團(tuán)隊不斷完善和迭代知識庫，將項目過程中積累的寶貴經(jīng)驗和技術(shù)文檔進(jìn)行系統(tǒng)沉淀和廣泛共享。通過建立知識共享平臺，打破了團(tuán)隊之間的信息壁壘，避免了重復(fù)勞動，提高了整個團(tuán)隊的工作效率。

通過知識庫，團(tuán)隊成員可以方便地查閱過往項目的技術(shù)方案、實驗報告、問題解決方案等資料。例如，當(dāng)新成員接手一個類似的算法項目時，可以在知識庫上快速找到相關(guān)的經(jīng)驗教訓(xùn)和技術(shù)參考，避免走彎路；當(dāng)團(tuán)隊遇到技術(shù)難題時，也可以在知識庫里搜索類似問題的解決方案，獲得靈感和啟發(fā)。同時，團(tuán)隊鼓勵成員積極上傳自己在項目中的經(jīng)驗總結(jié)和技術(shù)成果，不斷豐富知識庫的內(nèi)容，形成一個良性的知識循環(huán)，促進(jìn)團(tuán)隊整體能力的提升。

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量化項目成果：從 “經(jīng)驗驅(qū)動” 到 “數(shù)據(jù)驅(qū)動”，用數(shù)據(jù)夯實項目管理根基

建立項目數(shù)據(jù)指標(biāo)體系

建立評估體系：制定算法項目的評估體系，明確定義項目的關(guān)鍵指標(biāo)，既包括短期指標(biāo)，如模型準(zhǔn)確率、召回率等，能夠快速反映算法在當(dāng)前階段的性能表現(xiàn)；也涵蓋長期指標(biāo)，如業(yè)務(wù)增長、用戶滿意度提升等，用于衡量項目對業(yè)務(wù)的長期影響。同時，持續(xù)記錄需求變更率、缺陷率等關(guān)鍵數(shù)據(jù)，并定期進(jìn)行收集和深入分析，為項目管理提供全面的數(shù)據(jù)支持。

數(shù)據(jù)驅(qū)動決策：借助數(shù)據(jù)分析工具和技術(shù)，RDC實時監(jiān)控項目進(jìn)展情況。通過對數(shù)據(jù)的深入挖掘和分析，一旦發(fā)現(xiàn)項目存在潛在問題或風(fēng)險，能夠及時調(diào)整項目策略，確保項目始終朝著預(yù)定目標(biāo)前進(jìn)，提高項目的成功率。

利用數(shù)據(jù)可視化工具

過去，項目數(shù)據(jù)主要以復(fù)雜的表格和文字形式呈現(xiàn)，難以直觀展示項目的狀態(tài)和趨勢，不利于團(tuán)隊成員理解和分析。

引入RDC（研發(fā)協(xié)同平臺）、DPP平臺（得物個性化推薦系統(tǒng)）、AB實驗平臺等多樣化的數(shù)據(jù)可視化工具，將項目數(shù)據(jù)以直觀、易懂的方式呈現(xiàn)出來，讓團(tuán)隊成員能夠一目了然地了解項目的各項關(guān)鍵指標(biāo)和發(fā)展趨勢。這使得團(tuán)隊能夠更加迅速地做出決策，及時調(diào)整項目方向，提高項目的執(zhí)行效率。

不同與傳統(tǒng)項目，算法更多項目是通過實驗探索方式來支持的，DPP作為個性化推薦平臺，支持同時成百上千個實驗同時在線，讓算法與業(yè)務(wù)產(chǎn)品同學(xué)，可以去探索自己的思路，在實驗維度，支持多種能力，支持垂直桶實驗，正交配置層實驗，跨場景貫穿實驗，同時DPP平臺聯(lián)合數(shù)據(jù)平臺與監(jiān)控團(tuán)隊支持實時，小時級與天級等等各維度實驗指標(biāo)的展現(xiàn)，通過各種維度為算法同學(xué)提供工具，可以更快速判斷出自己實驗的情況，再進(jìn)行后續(xù)決策。

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基于數(shù)據(jù)進(jìn)行項目復(fù)盤和優(yōu)化：過程質(zhì)量復(fù)盤 & 業(yè)務(wù)效果復(fù)盤

實踐：以往的項目復(fù)盤往往流于形式，未能充分挖掘項目過程中的經(jīng)驗教訓(xùn)。如今，在項目結(jié)束后，團(tuán)隊基于詳細(xì)的數(shù)據(jù)進(jìn)行全面深入的項目復(fù)盤。從過程質(zhì)量維度，分析項目執(zhí)行過程中的流程是否合理，如項目進(jìn)度安排是否緊湊高效、資源分配是否合理；資源利用是否高效，如人力、機(jī)器資源是否得到充分利用，是否存在浪費(fèi)現(xiàn)象。從業(yè)務(wù)效果維度，注重項目對業(yè)務(wù)目標(biāo)的達(dá)成情況，如是否實現(xiàn)了預(yù)期的業(yè)務(wù)增長、用戶滿意度是否提升等。通過總結(jié)成功經(jīng)驗和不足之處，為后續(xù)項目的管理提供寶貴參考。例如，在復(fù)盤某個算法優(yōu)化項目時，通過數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)項目前期由于需求變更頻繁，導(dǎo)致項目進(jìn)度延誤，后續(xù)項目就可以加強(qiáng)需求管理；同時發(fā)現(xiàn)算法優(yōu)化后業(yè)務(wù)增長明顯，但用戶滿意度提升不顯著，后續(xù)就可以在提升用戶體驗方面加大投入。

機(jī)制：建立完善的項目復(fù)盤機(jī)制，明確復(fù)盤的流程、參與人員和時間節(jié)點。規(guī)定在每個項目上線后一個月內(nèi)，必須組織項目復(fù)盤會議，由項目負(fù)責(zé)人、產(chǎn)運(yùn)研核心參與人以及技術(shù)PM、TL參與。復(fù)盤會議中同步項目是否符合預(yù)期，再進(jìn)行數(shù)據(jù)展示和分析，最后共同討論總結(jié)經(jīng)驗教訓(xùn)。確保復(fù)盤工作能夠常態(tài)化、有效地開展。

成果：通過基于數(shù)據(jù)的項目復(fù)盤和優(yōu)化，團(tuán)隊的項目管理水平得到了穩(wěn)步提升，項目成功率持續(xù)提高。不斷總結(jié)和改進(jìn)的過程，使得團(tuán)隊能夠更好地應(yīng)對各種復(fù)雜的項目挑戰(zhàn)，為業(yè)務(wù)的發(fā)展提供更有力的技術(shù)支持。

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四、結(jié) 論

項目管理是算法團(tuán)隊高效運(yùn)作的基石。通過引入混合式管理方法、優(yōu)化需求管理和技術(shù)實驗流程、加強(qiáng)跨團(tuán)隊協(xié)作以及量化項目成果，得物技術(shù)部算法團(tuán)隊在項目管理進(jìn)階之路上邁出了堅實的步伐。未來，我們將繼續(xù)探索和創(chuàng)新，為業(yè)務(wù)創(chuàng)造更大的價值。