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科技行业普遍存在一种误解，认为只要努力工作，就一定会得到回报。不幸的是，这远非事实。在Meta的四年半时间里，我看到许多人疯狂工作，但最终仍获得了“满足大多数期望”的评级，这使他们面临实施补救性绩效改进计划的风险。这些工程师不仅牺牲了晚上的时间并承担了大量的压力，而且他们的努力甚至没有得到认可。
无论您是在初创公司还是大型科技公司，您都可以承担无数的工作。无论您为团队投入多少个周末，您总会有更多的事情要做。为了产生可持续的高影响力，您必须深思熟虑地选择要从事的工作。
通过了解您的团队和经理所关心的事情，您可以确保付出巨大的努力才能取得与您相称的出色成果。许多工程师把这个搞砸了：他们陷入了一些有趣问题的困境，而不是考虑他们的绩效评估以及如何评判他们。
从战术上来说，这对你意味着什么：
- 与了解您的工作并可以在广泛领域为您提供担保的同事建立关系。孤立地工作常常会导致对目标和优先事项的误解，从而导致努力白费。谈论你的工作对于识别未来的问题和机会也非常有价值。
- 巧妙地与同事分享你的工作，这样你就能获得充分的认可。这并不是要“声称”功劳，而是要分享您的工作以帮助他人。其副产品就是营销。找出谁可能从您的工作中受益，并定期向他们发送项目更新。
- 与您的团队和经理设定明确的期望。负面反馈永远不应该令人惊讶。在正式绩效评估之前，您应该定期收到（并寻求）反馈。我建议与您的经理进行专门的“1:1 反馈”或“绩效检查”，讨论您的趋势。
上述步骤将确保您采取的每项行动都充满价值。一旦您持续超出期望，您就准备好承担更多责任并发展您的职业生涯。
——拉胡尔
ICYMI：美国半导体课程因行业繁荣而激增
在人工智能、联邦资金和私营部门投资快速发展的推动下，美国半导体行业正在蓬勃发展。因此，美国电气工程项目的半导体课程学生入学人数目前有所增加。但一些教育工作者和招聘人员警告说，新的关税和拟议的移民限制可能会使学生的就业前景变得复杂。
ICYMI：如何避免人工智能项目中的道德危险信号
IBM 人工智能道德全球负责人 Francesca Rossi 表示，越来越多的工程师发现自己在开发人工智能解决方案的同时还要考虑复杂的道德考虑。在这篇客座文章中，Rossi 根据她为负责任的 AI 部署开发 IBM 内部流程的经验，为工程师提供了一些建议。
内容审核、人工智能数据训练和其他科技行业迫切需要的任务需要大量劳动力。世界其他地区报告的新数据显示，从事这项劳动的人往往是隐藏的。以地图形式显示的数据显示，许多非洲工人间接受雇于全球的大型科技公司。
原文： https://spectrum.ieee.org/ensure-hard-work-is-recognized