探索Monzo的公开职业发展框架:进步与成长的力量
2024-05-22 06:57:34作者:宣聪麟
![]()
项目介绍
欢迎来到Monzo的职业发展框架仓库,这是一个开放源代码的平台,展示了Monzo公司的各种职业发展路径和评估标准。这个项目不仅服务于内部员工,也对整个社区开放,鼓励外部人员参与贡献。
在GitHub上,你可以找到所有关于Monzo各个领域(如设计和工程)的进展框架文件,以及支持progression.monzo.com网站运行的源代码。这个项目旨在透明化公司内部的晋升机制,并通过协作的方式持续改进。
项目技术分析
该仓库采用了Markdown和YAML这两种强大的工具。Markdown用于创建易于阅读的文档,YAML则用于结构化数据,以定义职位的各级别要求。文件组织结构清晰,便于管理和查找。其中,frameworks目录下存储着各领域的工作框架,而src目录则包含了网站的相关源代码。
此外,GitHub的CODEOWNERS文件确保了每个框架都有特定的人负责维护和审查,保证了内容的质量和更新速度。
项目及技术应用场景
- 内部管理:Monzonauts可以查看并了解自己在职业发展中的位置,明确提升目标。
- 团队合作:部门负责人可以根据框架进行公正且一致的绩效评估。
- 社区分享:开源使得其他企业和个人可以从Monzo的经验中学习,建立或完善自己的职业发展体系。
- 教育和培训:教育机构或职业指导者可以参考这些框架来培养相关技能。
项目特点
- 公开透明:通过GitHub将晋升标准公之于众,增加公平性和可信度。
- 社区参与:允许外部贡献者提供反馈和建议,共同优化职业路径。
- 结构化数据:利用YAML,确保内容的标准和一致性,方便机器解析。
- 动态维护:通过GitHub的PR机制,确保内容的实时更新和质量控制。
如果你正在寻找一个能够展示现代企业职业发展策略的典范,或者想为自己的组织构建类似的系统,Monzo的这个职业框架库无疑是一个绝佳的起点。无论你是Monzonaut还是热衷于职业发展话题的探索者,都可以在这个项目中发现价值并参与其中。不要忘了,如果你有任何疑问,GitHub上的相关资源和讨论区总能找到答案。现在就加入吧,一起推动职业发展的前进之路!
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
Spark-Prover-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
303
2.65 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
131
156
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.02 K
458
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
610
197
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
230
307
暂无简介
Dart
593
129
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.06 K
612
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,专门为Transformer模型的训练和推理而设计。
C++
48
77
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
360
2.45 K
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
155
206