周一早上八点半，林晨比平时早到了半小时。
他坐在工位上，面前摊着一份手写的组织架构图。三个小组，二十五个人，三个Leader——推荐系统的老周，金融科技的小李，大模型的小陈。他需要在一个星期内完成和所有人的单独谈话，了解他们的工作状态、困难和期望。
他泡了一杯黑咖啡，打开笔记本，写下了今天的谈话提纲。
第一站：推荐系统小组，周浩。
周浩是个三十二岁的工程师，比林晨小三岁，在T厂待了四年。他技术扎实，话不多，是那种干活不用催的类型。但最近几个月，推荐系统的CTR提升遇到了瓶颈，周浩明显有些焦虑。
CTR的优化到极限了，周浩坐在林晨对面，语气平淡但有些无奈，目前模型的特征已经用了三百多个，再加特征对效果提升不大。我试了几个新的模型架构，效果都不如现有的DeepFM。
你觉得瓶颈在哪？
数据。周浩说，我们有行为数据、画像数据、场景数据，但缺少实时数据。用户现在的兴趣是五分钟前的，但我们推的是昨天的。这个延迟太大了。
林晨想了想：实时特征的问题，我之前在投资系统里处理过。延迟数据和实时数据是两个世界。你有没有考虑过流式特征？
考虑过，但工程成本太高。周浩摇头，我们需要一个实时特征平台，光搭建就要两个月。
两个月可以。林晨说，你出个方案，我帮你协调资源。
周浩抬眼看了他一眼，像是有些意外。你确定？这个项目之前报过，被驳回了。
那是因为之前没有总Leader推。林晨说，现在有我了。
第二站：金融科技小组，李婷。
李婷是个二十八岁的女生，北大硕士毕业，入厂两年。她聪明、干练、说话快，是那种永远在赶进度的人。
金融合作项目的进度在预期内，李婷打开她的笔记本电脑，调出项目甘特图，模型部分完成了70%，数据接口完成了80%，前端完成了50%。最大的问题是合规——金融产品的审批流程太长了，我们还在等证监会的批文。
批文什么时候能下来？
最快两个月，最慢半年。李婷叹了口气，这是不可控的。
不可控的就先放着，把可控的做好。林晨说，模型和前端都加速推进，等批文下来直接上线。
李婷合上电脑，犹豫了一下，林晨——啊不，林总，我能
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