技术 TL 进阶金字塔

在我十一年的职业生涯中，以阿里巴巴BU为单位，从推动业务问题解决的角度，我根据自己有限的观察总结了需要培养的6个层次，仅供大家参考。

第一层次是个人专业技术能力的培养：

我们的工程师从校招进入阿里巴巴的时候，就被安排通过项目开发来训练基本的编程能力。一般来说，工作三年后，就可以胜任编程职位。编程基础好、成长快的朋友，1到2年就可以实现专业能力的储备。编程是一类需要动手实践的工作，而在阿里巴巴这样的大型互联网公司，业务复杂度不断上升。一万小时法则已被证明是正确的。练*结束后，可以辅导新人编程，解决技术难点。这个阶段最重要的是做补充，尝试更多的可能性，不要过早的给自己定义技术细分，为后续前端细分的选型打下扎实的实践基础；前端专业能力的三大支柱是：前端工程化、性能优化和质量保证影响力：这个阶段更多的是高执行力，聚焦技术问题，解决点问题，对成功或成功有一定影响。项目失败，但不起决定性作用；第二个层次是人际沟通技巧练*：

在阿里的研发工作中，不可避免地要与上下游合作伙伴共同完成一个中小型项目（项目组成员10人以内）；这个时候就练PM能力了，通过对业务的理解来识别业务问题的能力是必然的。确定项目的痛点和风险，对优先事项做出判断，协调和推动项目团队解决风险，保证项目进度；兼具专业能力和人际协作效能，能独当一面；专业级：通过一级实践后，开始系统了解技术细分领域，并根据自己的业务和团队情况做出选择，比如节点全栈、数据可视化、中后端、多媒体、3D渲染等细分基础技术；影响：对项目的交付质量能起到决定性作用，是项目的主要核心；第三层是构建团队架构的能力：

我们需要具备管理、计划、组织、协调、目标管理、激励、反馈、辅导、招聘、评估绩效等能力，才能带领他人实现团队目标。能够快速组建新团队或接管现有团队，能够很好地领导团队和项目，能够因人而异地解释工作目标，能够利用团队目标来整合团队成员共同实现目标。这一级别的培训难度和挑战远大于前两级，因为技术相对可控，而人力管理则非常复杂，投入这一级别的培训需要消耗大量的精力。同时，还要不断地专业、专业地修炼。编程能力的能力和维持；专业层面：以第二层选拔为基础，在细分技术领域深入实践，积累专家领域能力；影响力：能够判断团队负责的业务的痛点，能够结合团队的角度提供相应的技术解决方案，并且工作会影响大部分部门的绩效； 4级跨职能协作能力：

修炼到这个层次后，应该具备多线程工作的能力，能够带领几个核心骨干或者初级TL，管理多个团队和项目。同时，你还应该能够跨职能沟通，跳出前端工作视角，进行更多元化的思考。问题，比如能够协调后端、测试、算法、HR、运营、PD、PMO等团队协同工作。专业级：在第三级的基础上，还可以有一定的行业洞察力；观察样本：业务深度合作的资深TL。我自己这个层次刚刚开始修炼，眼光很重要；第五级组织发展能力：

培养到这个层次的人，了解企业的各个职能是如何运作的，能够支持BU的扩张。他们应该知道哪些部门应该增加人员，哪些部分应该减少人员。此时的头衔往往是部门主管，可以对组织架构提出设计建议并推动实施。专业级：这个级别不再仅仅涉及专业性，更多的是基于细分行业业务的深度融合做出技术和业务决策，产生商业价值；观察样本：我的主管的第六级战略愿景：

这时的身份往往是BU Head或者BG Head，负责公司未来的发展，判断未来趋势，规划战略方向，提升组织效能，人才战略，产品战略，这些都需要关注。观察样本：@ruohai(eric.yug)，业务平台首席执行官、CFO生产技术部首席执行官；

我走过的弯路

绕道1、2011年到2014年离开阿里巴巴做技术TL，却发现如果把自己榨干，欲速则不达。抵达

2009年，我毕业于浙江中医药大学计算机专业。我和CS专业强的大学还有差距。我的前辈没有提供参考模板。经过一番分析，我决定继续走前端工程师的路线。一开始就很有自知之明，不惧怕从小公司做起。大一的时候我就开始抓住在计算机学院创业园开发学院网站的机会，大四的时候我就出去实*，积累研发的实践经验。幸运的是，几经周折，我如愿以偿，P4加入了阿里巴巴，担任前端工人。也许面试官喜欢我不放弃的精神，能不能活下来就看我自己了。

2009-2011年是我的第一份正式工作。这一阶段我主要负责阿里妈妈淘宝的前端开发。主要技术栈是类库YUI，它教会了我模块化开发的前端工程思想。当时同团队的兄弟已经在练*backbone的应用，尝试开发单页面。团队里还有一位硬核高手@李木。相对而言，对于我这个菜鸟来说，2009年就已经接触前端行业了，MVC有很多学*机会，技术氛围也很好；

2011年，我本该珍惜来之不易的工作机会，却因为一件小事（毕业不久就怀孕生子，在阿里巴巴获得了职业生涯的第一个），一时冲动的产生了寻找其他机会。与此同时，我被一家外部初创公司聘用。在双倍工资和技术TL职位的吸引下，我离开了阿里巴巴。创业那一年，我每天都生活在生死线上，资金紧张，融资失败，一小时裁员，互相鼓励，迷茫，解散。从充满热情地加入公司到失望地离开，我仍然历历在目。这一年创业学到的不是技术的进步，而是血泪的教训。我意识到我正在偏离成为前端技术专家的主路。我过早地被眼前的薪资和TL职位所吸引，忽略了欲速则不达的原则。我真正需要的是一个稳定、长期发展的工作机会，不能短视到只看眼前的利益。

2011年到2012年，我这个阶段的技术栈是seajs和jquery，关键词是模块加载、类库、轻量级、ftp上传部署；

2012年，我成功加入腾讯（杭州），负责用用宝PC端的Web前端开发。两年后，我作为预备级Web前端TL参加了千龙培训。一切都在朝着正确的方向发展。然而，2014年初，腾讯杭州分公司突然接到通知，要求将永保PC业务从杭州迁回深圳总部。杭州的研发人员要么选择扎根深圳，要么在杭州白手起家孵化新业务。此时，腾讯总部也在搬迁过程中。业务萎缩的领域从自研变为投资合作伙伴。作为杭州土著家庭的一员，如果我想继续我的技术专家之路，我只能选择离开，寻找一个真正足够大、能够支撑我长远发展的互联网平台。

2012年到2014年，我这个阶段的技术栈是Angular，关键词有MVVM、单页、shadow dom、框架、编译、CDN、动静分离等；

痛定思痛后，我选择在2014年4月28日生日那天第二次进入阿里宫，这代表着我的新生活，从看似光鲜亮丽的TL岗位重新回到一线开发工作。我也暗暗下定决心，这次我绝对不会主动离开。阿里没有换工作，而是坚持到了最后，活了下来。此时，我第二次进宫已经工作五年了。现在想来，我很庆幸今年没有等级、年龄的限制，让我这个浪子能够有翻身的机会。正在考虑离开阿里巴巴的同学一定要仔细考虑一下阿里巴巴未来是否还有第二次入宫的机会。永远不要仓促做出决定。你可以参考一下我的血泪史。

2015-~，这个阶段，写了全栈node、移动zepto、React。阿里巴巴统一React作为底层技术栈，内部紧密构建React生态。 toB研发模式逐渐形成，D2C（design to code）、webIDE、构建开发如火如荼，数据可视化正式加入阿里前端招聘细分领域，影响着前端从业者的走向经过努力，阿里巴巴很多优秀的库都开源回馈社区。这个阶段是百花齐放的时刻，也在无形中促进你的成长。不要忽视环境的力量；

11年来，前端技术栈发生了翻天覆地的变化，前端的功能边界不断延伸。阿里巴巴强烈鼓励我们在技术产品化方面进行更多尝试。在阿里巴巴现有的平台上，从前到后独立完成一个专业的产品不成问题。这取决于你是否限制自己。当然，你不能牺牲业余时间来学*。避免，我想清楚自己会得到什么，失去什么，未来我会掌控。

见解：功利主义是大忌，长远的职业考量和发展才是硬道理，才会有面包

冲动是魔鬼。在杀怪升级的过程中，工程师会遇到很多“意想不到”的选择和面临的选择，比如失恋、迷茫、怕累、家庭、缺乏信心、与主管意见不合、晋升失败、被打3.25等等。创业的吸引力、薪资的吸引力等理由都没有错。但我更想说的是，弄清楚自己真正想要的是什么？如果你立志成为一名技术专家，就必须有自己的坚持。职场上玻璃心的人基本上不适合长期发展，被“出局”的概率很大。尤其是像阿里巴巴这样快速成长的互联网企业，外部环境的剧烈变化必然会引起内部的变化。一线开发者肯定是意识到的，但影响一般不会那么大。专注做好自己的本职工作更重要；

看3.25，从我个人的理解，大多是三种情况。首先是该级别所要求的能力之间存在差距，比如新人刚入职，不能适应新环境，或者是刚升到新级别的老人处于新的岗位上。混乱时期；二是工作方式问题，比如埋头苦干。纯粹的执行，没有自己的深入思考；第三种是由于身体原因，比如因病休养一段时间，或者怀孕期间需要多休息等特殊情况；前两种情况是可以通过努力解决的。 3.25只代表现阶段，并不代表你需要着眼于一两年的更长远的成长。至少我认识的发展好的同事大部分都经历过被打到3.25的经历，包括我自己。第二年逆袭到3.75升职的人很多，包括我自己；更重要的是，是主管的原因吗？多关注自己的成长，看看是否看到自己的成长。

绕道2、2016年到2017年业务量巨大，需要我投入更多的精力来培养团队建设能力。代码量很小，一时糊涂了。我几乎失去了信心，开始考虑转型PD。

2016年初，感谢我的导师@梓骞对我的信任，让我承担起商户业务的前端TL。此时此刻，我一方面需要熟悉新业务，另一方面需要练*组建团队的能力，同时还要负责PM的工作。一年来，业务开始了，团队也搭建起来了，但是我自己的发展呢？精力分配了，代码量减少了，编程能力生疏了，开始感到迷茫。技术TL应该写代码吗？这只是我的并发问题吗？难道只有我不适合做现端工程师吗？

我什至主动约了我的导师@梓骞，讨论我转PD的可行性，并认真解释我对自己优缺点的分析。我的主管没有表达他的意见，并告诉我，困惑是一件好事。这意味着我正在思考。他没有拒绝或证实我的想法。他只是让我自己尝试一下再做决定。但前提是不影响我现在的工作，而且他明确告知了我。我的技术TL必须写代码，而且是核心代码。不管多忙，我都要保持技术敏感性，熟悉当前的研发体系，对研发痛点有感知。只有结合业务痛点，我才能做出更正确的判断和技术决策。否则你将面临职业生涯的天花板甚至被阿里淘汰。

经过导师的一番指导，了解了技术TL参与研发的目标后，我开始思考如何选择项目，既能保证ROI，又能很好地管理时间，而不是事事都参与了却精疲力尽，拿不出成果。现在让我们回到业务本身的痛点。专注于业务是最安全的方法。大数据客户运营平台最大的痛点是可视化分析的高效表达。鉴于在ARMS监控平台中积累的图表开发经验，如果您发现自己对数据分析场景中的数据可视化有浓厚的兴趣，可以从这里开始详细了解该系统。短短几个月的探索就确立了我随后几年奋斗的细分技术领域的方向——数据可视化。

启示：在业务痛点中发现机会。如果你的方向是对的，就不要害怕距离。坚持就是胜利。

现在回想起来，职业生涯中的困惑在所难免，而且很常见。主动与主管沟通是明智的选择。这可以帮助你更快地走出困惑期，避免陷入误解并做出不成熟的决定。比如TL早期，很多同学会遇到是否要坚持写代码的疑惑、时间管理的疑惑、职业发展的疑惑。

深耕前端细分领域-数据可视化

在进入这个行业之前，我和大家一样，以为只是简单的使用一个图表库，能够进行API调用，能够渲染折叠柱状蛋糕就可以了。事实上，数据可视化是一个非常不同的方向：

走到业务垂直领域，数据的本质是业务，业务垂直领域就会出现问题。基于我对业务领域业务的深刻理解，对数据量级、客户群体、核心业务指标、数据计算口径模型、数据流程的各个环节都了如指掌，才能提供合适的技术解决方案。只有与业务紧密合作才能取得成果。从成长的角度来说，在做生意的过程中，我总会思考自己能积累什么，可以被别人利用。项目复用时，区别在于系统能力是否物化。我自己选择这条路，主要是因为目前阿里的差距。尽管现在的晋升制度还没有认可，但我坚信这是正确的方式。上到上层通用平台应用，更多的是构建可视化分析系统应用，比如DataV、FBI、DI、财税大脑等，这需要我们了解整个业务环节，熟悉完成数据采集、清洗、提取、转换和加载（ETL）过程，可以使用工具完成数据建模，比如ODPS平台。如果想继续深入做架构，还需要了解大数据处理相关的开发经验（Hadoop/Hive/Spark等），并具备全面的数据技术能力，这样才能拥有透彻理解大数据的性能优化方案，避免片面视角；直观地表达这一点，统计图表、关系图、地理空间可视化也完全不同，业务差异巨大。走到底层渲染，通常会解决大数据的渲染性能问题或者图形渲染兼容性领域。需要了解SVG和Canvas在客户端、服务器、Node、移动设备等上的兼容性，以及底层的性能瓶颈。问题等等。走2D还是走3D有很大的区别。 2D更多用于场景分析，而3D则用于大屏幕和交互领域。技术栈有webGL、Threejs等，同学们看到这里不禁会问？对前端工程能力没有要求吗？只能做渲染才能实现华丽的大屏？这又是一个很大的误区。前端工程始终是基础能力。没有这个基础，你基本上就不能谈其他的事情，因为阿里巴巴的业务是一个大项目，受限于你不完整的技术栈。你只能在事业上发挥你的力量。人这么少，怎么谈得上独立呢？因此，大多数新员工加入公司后，都会优先考虑工程能力的培训。生存是第一要务。我自己能够成功转型到数据可视化领域，也是依赖于之前积累的工程基础；

启示：机会总是降临在有准备、保持热情、坚持深耕领域的人身上。

我自己的经验是，2017年初我就从商户业务的痛点入手，重点先做统计图表。在制作了bizcharts的雏形并应用到业务中后，我与AntV建立了深度合作，并沉淀了基于G2的BizCharts赋能。给团体，后来开源，反哺社会。在此过程中，我也深度参与了前端委员会数据可视化组，希望贡献自己的力量。过程中我牺牲了很多业余时间，比如参与问答、文档优化和demo编写。确实很难，但我乐此不疲，因为在这个过程中我了解了很多用户的真实需求和真实的业务用例。对我判断bizcharts的发展很有帮助，也逐渐明确了下一步应该做什么。

后来，随着我对数据可视化理解的加深，我能够接触到的商机也越来越多。 2018年开始组建专业的数据可视化团队，支撑业务平台和金融鲸业务（阿里巴巴金融中台）的数据服务，目前专注于投资可视化分析系统和ToB企业级工程解决方案。金融业。我们将继续努力，一步一个脚印，踏踏实实，共同努力。

修炼的本质

启示：不要害怕失败。深耕绝非一朝一夕之事。不积小步，就达不到千里。

之前有同学问我：为什么选择数据可视化这个细分领域？原因如下：

业务痛点需要成为首要任务。这就是我必须完成的任务。能够解决业务问题的技术能力就是好的技术能力，不一定要有技术深度； 2016年，进入DT时代，阿里数据商业化、业务数字化已如火如荼地展开，开创了一片蓝海。阿里巴巴本质上是一家大数据公司，急需专业学生加入挖掘金矿。顺风而行比逆风更容易成长；数据技术够深够深，有看得见的长远发展，业务有很多方面。这种实践让我非常感兴趣，我愿意投入全部的心、脑、体力去投入其中，以提高我的个人能力。通过主动锻炼自己和团队，多做功课，拿到技术圈的门票并不难，而且大家都比较“简单粗暴”，非常愿意伸出援手。关键是要弄清楚长期的双赢点是什么？技术壁垒的设立（企业要求进入深水区）？大团队的技术组合？你做哪些？哪些合作伙伴做的？在这个过程中，我也通过业务进行了一次又一次的实践和探索。看不清了，我就先出去试水。没有人从一开始就知道一切。我一步步围绕数据领域的业务，一步步努力。经过一点一滴的积累，前期看不到自己的成长，但是经过两年的坚持，有一天我突然发现自己有了系统的观点，可以和其他人平起平坐地讨论了。数据可视化领域的前辈如@宁lang@皇书。业务发展问题和技术建设问题。其实，正是经验的积累，让我从量变变成了质变。一万小时定律至少对我来说是准确的。失败并不可怕。可怕的是还没开始就放弃了。已经；

我的主管@梓骞经常说阿里巴巴的很多服务员比我们聪明，但他们仍然比我们努力。我们有什么借口说这是天赋问题。聪明人虽多，但不乏有想法的人，更缺少的是真正落实、办实事的人；内网ATA有很多非常高质量的资深系统经验总结，非常有价值，可以拓展技术视野，非常适合碎片时间充值。

最后总结

你要有正确的心态。成长是你自己的事。职业生涯如此漫长，长达三十年。为什么我要和面子斗争？我总是拿自己和周围的同学比较。我必须与等级制度作斗争。不累吗？疲劳的？我确定我所做的事情是否正确，是否解决了业务痛点。我目前的核心竞争力是什么？如果真的有成长的灵丹妙药，可能就是我的导师@梓骞一直在思考如何通过技术产品化等工作来提高团队的运营效率，让我们可以做更多新的事情，自然成长。是的，这种思维方式对我影响深远。至少到目前为止已经得到验证，而且仍然成立！你可能一年看不到效果，但需要三五年；

经历了种种磨难，我有幸晋升为P8。你以为终于可以松口气，好好休息一下了。事实上，它并不存在，因为你面临着新水平的期望和要求。就人类而言，这个距离是3.25 非常接近甚至消除。说好的不可替代呢？事实是，工程界没有灵丹妙药，也就是说，没有不可替代的人。即使马云的父亲离开阿里巴巴，阿里巴巴仍然可以正常运营。但技术领域研究越深入，权威性越高，替代成本越高，一定程度上才能形成核心竞争力。阿里巴巴的舞台很大，值得学*的人很多。他立志成为一名懂商业的数据可视化专业人士。他会深入、渗透、再渗透。他将开启新的征程，重新出发，力争在数据可视化领域迈上新的阶梯。