寫在前面
很榮幸再次收到辛勤的小編約稿，要針對春節後，為傳統的金三銀四招聘季，做一個關于物聯網企業招聘考題與應聘者面試技巧的分享。正好我們加速器也在忙着幫助被投資企業做這方面的工作，可以介紹一些我們的一些籌備情況，希望能夠抛磚引玉。另外上一個專題，自己挖了坑沒填完，隻好且先放着，後面慢慢更新。
物聯網領域是個傳統産業與新興産業的深度結合部
物聯網的産業鍊條比較長，而且一端連接配接着最為傳統的産業，另一頭則是資訊産業的高地。對産業人才的需求類型十分豐富，從部署實施的技術勞工到軟硬體工程師，到整體設計的架構師都是企業需要的人才。
以我們自己投資孵化的項目為例，某物聯網企業，把每個化糞池安裝上裝置，監測可瓦斯體濃度以及糞池的液位。最前端的安裝勞工要能夠顯得開蓋，懂化糞池的工作原理，能夠調試NB-IoT的天線，能夠使用背景去調試，否則一個糞坑派兩三個人去一天也做不了幾個。幾十萬個大大小小的糞坑等着我們的勞工去填呢。
對于軟硬體工程師，希望做軟體的懂硬體、做硬體的懂軟體、甚至希望做前端的軟體開發人員能夠懂得大資料以及人工智能。我相信是有這樣的工程師存在的，做項目就應該尊重其“工程性”，即工作可以被拆解成能夠分工合作的多人項目。不能因為等不來人，項目就不做了。
企業的項目負責人甚至在幻想着有一個全能的技術總監能夠把上述領域完全掌握，甚至擔負起人才培育的重任。更幻想着架構師能夠文可提筆安天下，武能馬上定乾坤。然而，企業的用人預算就和買房子一樣總差了100萬，才能挑選到地段合适的。就跟買車一樣總差了二十萬才能買到需要的配置都有的。
于是，企業始終找不到合适的人才，而從業者也似乎很難把握自己的定位，更不論企業對于人才的培養方向和人才的自我發展。甚至團隊越擴張約難以實作其工程技術目标，越做越像一個科研團隊。然而企業面對的并不是水電氣這樣的國民物聯網項目，往往都是地域規模的具體領域的項目，預算也不足以支撐龐大的技術人員儲備和培養。
項目案例分析
問題在哪裡呢？
我們先看看一個物聯網項目需要什麼樣的人才結構，我将圖放在下方。
該圖為僅包含技術研發與部署部門的人員，不含生産階段的相關的技術人員。該圖為我們投資之前的組織架構圖。
這樣的人員結構唯一的好處是各地政府官員來參觀的時候能夠看到我們有那麼近百人的開發團隊，用以展現技術實力的強大。
各個崗位的專有人才其實市場本身就已經存在了，是以招聘難度并不大。很快能夠把攤子鋪起來，可是人員并不能很好的協作。因為每一個部門的負責人其實都需要前文提到的那種至少在具體領域有融彙貫通的能力，并了解與其相關的上下遊技術特性。
關鍵的人才其實是存在于人才市場，不過這樣的人才一旦出現基本上就被國民物聯網（水電氣）企業或者網際網路巨頭給挖走了。
也就是說，我們這個項目先前的技術團隊建設目标有點不切實際了，妄圖大包大攬，全部都能做完的想法，讓這個項目的技術進展十分緩慢，甚至嚴重跟不上業務發展。
在與項目部的技術總經理溝通之後，了解到之前的技術戰略。計劃是要打造一個，完全自主化的物聯網平台，從裝置研發、資料接入、資料處理、資料加工、輸出一體化的底層。整個架構服務于應用本身，從這個思路來說這些鬼話是沒有問題的。可是企業在進行項目的技術目标設定的時候，需要切合資本和人力資源的對應情況。
怎麼調整的呢？
當然是采用更加符合項目預算和人力資源狀況的技術架構，于是在我們入資後首先進行了技術部門的人員調整。
新增總工程師職位協調業務進度以及公司比對資源，開發人員組建工程團隊由執行項目經理進行統一排程，AIoT架構師負責架構設計與執行。技術團隊人員從原先的70餘人縮減至12人。
将部署實施部門從技術部門分離出去，對技術部門提出了使用者互動要求，即把前端安裝傻瓜化。把硬體的安裝測試外包出去，硬體設計隻負責對硬體的軟體部分進行開發。把絕大部分的軟體操作和管理界面直接植入到釘釘上，免于對應用進行底層功能的維護。
将原有的核心資料庫取消，根據結果資料、過程資料以及時序資料的使用，倒推資料的産生過程，所有的資料操作以及資料進入日志庫。……中間省略更多技術架構細節，不是因為别的，再說下去就偏題了，本文主要讨論人力資源相關事項……人員架構搭建完成後，對全員進行了阿裡雲AIoT平台教育訓練。
由于留下的人員都是之前的骨幹，很快就上手了，效率也極高。對公有雲所提供的MaaS（物聯網即服務）抱有意識形态級别敵視的人員，我們尊重了他們的價值選擇，以友好的方式請他們離開了團隊，其中包括一位技術合夥人，讓他們帶走了之前所有開發成果。
新團隊一個月的調整磨合後，正式開始了基于阿裡雲AIoT平台的開發。雖然之前的工作成果一個沒有用上，完全不影響項目進度，因為團隊一開始就着手應用層面的實際工作。14天項目上線運作，趕上了某地的傳遞部署。硬體方面由于得到深圳方面的加持進度更快，每一台裝置的成本比原先高出了100%，但硬體系統的穩定性和出貨得到了保障。
一些其他的看法
該案例的分享僅作為一個工程項目來看待，通過技術架構調整實作人力資源戰略的調整是合适的。但是對于做具體的技術攻堅項目來說，這個方式并不合适。另外，有人擔心公有雲的MaaS服務資料安全和隐私性的擔心，可以了解，我也不敢替任何一家雲計算廠商打包票。
從最壞的方面考慮，如果項目的資料價值是通過私有性來展現的話，也一定能夠有充足的資本來搭建合适規模的私有雲。否則資料值錢可能僅僅是自說自話罷了。
對于非水電氣等國民企業來說，能夠接到的項目，即使具有行業或地域壟斷性質，也不容易出現億級部署，那麼真的應該考慮是在有利潤前提下項目傳遞重要，還是為了作出領先地位的技術突破重要。可以說資訊工程技術沒有任何保密性可言，除非有客戶願意單獨為技術突破買單，當然那又是一個新的工程項目了。
企業的主導戰略就會影響企業的技術架構選擇，技術架構選擇會影響到企業的人力資源戰略，在這個案例分析隻是把物聯網一個具體應用場景項目做分析。不具有普遍性，請各位根據各自的項目情況進行分析。
基于阿裡雲AIoT平台，企業需要什麼人才
由于阿裡雲AIoT平台已經完成了最重要的底層工作，是以對于技術人才更需要擁有對具體業務有了解的應用開發人員。做項目的公司更需要有學習能力，能搭好積木的人才。具體來說有一下幾個參考。
一、硬體工程師的核心素質
- 熟悉嵌入式的各種通訊協定
- 了解各種類型的傳感器、執行器件以及MCU的應用案例
- 擁有寫裸機程式的能力
- 熟悉嵌入式作業系統
- 入職一周後，至少學會一門解釋性語言（Python或Javascript）
- 手頭有功夫，基本的焊接、測試能力
- 能夠了解配置重于程式設計的程式設計意義
二、軟體開發人員的核心素質
- 充分認識私有雲、公有雲、雲原生等基本概念
- 對于落地業務的學習能力
- 擁有良好的使用者互動設計意識，能夠把同僚視作使用者
-
熟悉阿裡雲AIoT平台
至少需要用擅長的語言在硬體上建立應用
三、算法工程師
- 良好的數學基礎
- 熟悉主流雲計算的相關服務
怎樣用最快的速度完成第一輪篩選？
阿裡雲大學提供非常實用的能力學習與認證體系，可以根據崗位的需求，提出認證要求，每一項能力的認證耗時不多，費用不多，有效實作第一輪篩選。
另外建議對軟硬體工程師的算法能力做一些基本的考核，可以讓應聘者上力扣刷題，根據分數作為參考。
這兩個方式也可以作為企業人才持續培養的教學與考核資源支撐。
應聘者（物聯網）應該做什麼樣的準備？
根據自身特色標明方向，告訴别人自己做物聯網還不如告知對方，自己具體能夠從事的工作。我們的人力團隊，在去年完成了數千名物聯網領域求職者的面試，許多求職者對自己在這個領域能做的定位也并不清晰。
- 一專多能是基本要求
- 持續學習能力
- 工程化思維（滿足需求而不是做到最好）
- 探索精神（做到最好而不是隻滿足要求）
- 一定需要熟悉具體業務
- 能夠将業務轉化為技術實作
- 認識到資料流之于物聯網的重要性
探索精神與工程化思維其實是完全對立的，是以也要求企業除了按照項目配置設定工作之外，也可以在具體細節上允許發揮探索精神，并将其作為考核點。
寫在最後
這是夾帶的私貨，從投資人的角度，我更願意談談人才結構會不會影響企業的決策甚至價值。首先團隊是能夠高效完成任務的團隊，才能夠應對物聯網場景的多樣性和小衆化趨勢。第二是擁有彈性的團隊，企業團隊不能做成科研團隊，更多應該考慮技術轉化率的問題。第三要做專有技術的企業不包含在本文讨論範圍，因為不是我熟悉的領域。
曾經在雲栖大會期間，我曾經也販賣過另外一個私貨觀點：小應用場景可能是最大量的市場需求，必然對低成本、快速開發、快速部署有極高的要求，越小的生意其實越難做。能夠快速搭好積木的團隊才是企業手中的好錘子，快速的敲完面前該打進去的釘子，至于螺絲釘，那是人家螺絲刀的工作。
作者介紹
唐雲峰，阿裡雲MVP。1999年建立“站長工廠”網站，提供網站建設技術與資訊、開源軟體下載下傳、托管應用、桌面虛拟化等服務。2009年起投身物聯網與NLP（自然語言處理）領域，2017年擔任中韓未來革新加速器（SKFI）社長，專注于AIoT企業投資與技術賦能。