推 drajan: 沒有任何先前的經驗要帶AI工程師？good luck 02/05 18:56
→ drajan: 喔我誤會了是你是HR AI工程師的績效標準就跟一般工程師差 02/05 18:57
→ drajan: 不多 都是要上線系統 02/05 18:57
推 m06800825: 誰train出來model的AP比較高嗎XD 02/05 19:22
推 HungDa: 一年發幾篇頂會論文吧 02/05 19:41
推 aria0520: 競賽排名之類的 02/05 20:10
推 drajan: 工程師還要發頂會論文太累了吧 通常都是 researcher在發的 02/05 20:44
→ drajan: engineer只能湊熱鬧 除非是 research engineer 02/05 20:44
推 Virness: 我以為是給PM繳交工作狀況 02/05 21:09
推 taffy128s: 要看是哪種AI囉，呵呵 02/05 21:38
推 alihue: 基本上不要想用客觀工具來評估的念頭，如 issue/proj 數等 02/05 22:05
→ alihue: 可以做的就是去訂出一個工程師的面向，如完成 proj 這件事 02/05 22:06
→ alihue: 可以拆成做完/做好/甚至主導,溝通,最佳化專案，不同的完成 02/05 22:07
→ alihue: 度對應到不同考績。 02/05 22:07
→ alihue: 而這些的判斷都是基於主管"主觀"認定，但前提是主管要頻繁 02/05 22:08
→ alihue: 1on1了解工程師工作，然後考核的時候可以適時跟工程師說 02/05 22:08
→ alihue: 那些面向可以再加強，此時可以收到一些工程師的 feedback 02/05 22:09
→ alihue: 收到 feedback 後再由主管"主觀"考核即可 02/05 22:09
→ alihue: 我會這樣講是因為工程師太多雜事是對公司重要的，例如 PRs 02/05 22:10
→ alihue: review, 維護等雜事基本上都是苦工，工程師是可以選擇留個 02/05 22:10
→ alihue: LGTM 就 approved 的。爛的考績方式會造成這些小細節不 02/05 22:11
→ alihue: 被重視。 02/05 22:11
推 k2450: 用AI評估 02/05 22:49
→ DrTech: 公司都沒目標嗎？ 照目標拆解怎麼會跑來問。 02/06 00:53
→ DrTech: 而且人員績效考核制度，不該只有技術達這因素。 02/06 00:54
→ DrTech: 先確認公司或組織的KPI或OKR,再拆分責任與目標。 02/06 00:56
推 lunasdejavu: 你先講什麼產品吧這年頭只講AI的只有外行人吧 02/06 01:58
推 taipoo: 推23樓，用AI評估 02/06 03:04
推 Darkword1987: 不會自己產績效報告的AI怎麼能算是AI 02/06 10:56
→ bill403777: 感覺很雷 02/06 12:54
→ iamshiao: 直接問工程師他們覺得這個領域怎麼評 02/06 18:48
推 andyliu42: 看目標長遠？短期就常見的準確率/效率提升度之類的量 02/07 06:53
→ andyliu42: 化指標，長期可能看成果往目標前進的程度。或許光是做 02/07 06:53
→ andyliu42: 好可行性評估，確定哪些方案不可行，也算是績效的一部 02/07 06:53
→ andyliu42: 分～ 02/07 06:53
推 bear1414: 直接看專案成效(各式客戶評比標準) 02/10 00:55