Teamlead Good Reads – тимлиды, архитектура, менеджмент людей и разработки
21.9K subscribers
295 photos
2 videos
1.47K links
Самые интересные статьи, видео и новости, связанные с управлением людьми, командами, разработкой и продуктами.

Размещение рекламы: @tanyasanovna

Папка лучших продуктовых каналов: https://t.me/addlist/YvmnHCHUp700Nzky
Download Telegram
Привет, на связи Podlodka Teamlead Crew!
Пришли со свежими подробностями сезона.
Стартуем уже 1 апреля: научимся выбирать, внедрять, анализировать и масштабировать метрики.

Если вам кажется, что язык метрик сродни заклинаниям, которые знают лишь избранные, то вы попали по адресу. Мы пригласили крутых спикеров из известных компаний, которые обладают этим знанием и на метриках уже «собаку съели». Они научат правильно применять метрики, говорить с бизнесом и продактами на одном языке во благо разрабатываемому решению.

В каких сферах применимы метрики? Сергей Воробьёв объяснит как использовать популярные виды метрик и где брать для них данные.

Как принимать решения на основе метрик? Сергей Петрук из QIWI владеет этой магией: проведёт воркшоп по фреймворку принятия решений, разберёт реальные кейсы.

Как говорить с бизнесом на языке метрик? Серафима Чекулаева поделится священными тайнами продуктовых метрик и их потенциальной пользой.

Билеты уже на сайте, забирай свой!
https://podlodka.io/tlcrew
Про внедрение стандартов

Сталкивались ли вы когда-то с тем, что в разных местах продукта или кодовой базы для работы с одними и теми же концепциями используюся абсолютно разные подходы? Пример на скриншоте – различные форматы определения даты и времени, использующиеся в разных подсистемах. Помимо дат, такой зоопарк часто может коснуться способов ввода номера телефона, валют, локалей и языков. Чем больше в таких вещах хаоса, тем сложнее поддерживать систему, проще допустить баги на проде, а, значит, испортить пользовательский опыт.

Статья напоминает про то, что в решении таких проблем разумно обратиться к существующим стандартам и выбрать подходящий для вас. Например, ISO, IETF RFC, ICANN. Даже если внедрение стандарта потребует переписать какой-то существующий код и мигрировать данные, в долгую, скорее всего, это вложение окупится.
Как декомпозировать проекты

Уметь декомпозировать свою работу на маленькие составные кусочки – это навык, которому довольно сложно научить. На ум просится довольно пошлое сравнение с ездой на велосипеде. Если вы попробовали декомпозировать проект, сделали это фигово, настрадались от своего кривого подхода сами или заставили страдать других людей, то в следующий раз, скорее всего, получится лучше.

Автор статьи делает попытку алгоритмизировать свой опыт. Мне кажется, получилось довольно неплохо, и я сохранил себе статью, чтобы в будущем скидывать джунам. Алгоритм такой:

👉Перечислите все задачи, которые на ваш взгляд надо сделать, чтобы завершить проект.
👉Для каждой задачи выпишите последовательный список шагов, которые надо сделать, чтобы ее завершить.
👉Посмотрите на каждую задачу, и попробуйте понять, достаточно ли конкретно она определена. Понять это помогут несколько вопросов: "Понятно ли, какое изменение требуется сделать?", "Могу ли я понять, как должна выглядеть задача в состоянии сделано?", "Если я превращу список шагов в тудушки, достаточно ли сделать их все, чтобы выполнить задачу?", "Достаточно ли у меня информации, чтобы начать работать над задачей прямо сейчас?".
Teamlead Crew стартует уже завтра

Если вы вдруг пропустили предыдущие анонсы – завтра стартует новый сезон онлайн конференции Podlodka Teamlead Crew, самого органичного способа быстро получить срез прикладного опыта по определенной теме, связанной с менеджментом команд. В этот раз вся конференция посвящена тому, как правильно внедрять, масштабировать и выкидывать на свалку истории процессные и инженерные метрики.

Так вот, абсолютно неожиданно для меня тема сезона про метрики взлетела, и мы идем на рекорд проданных билетов. И этот рекорд очень хочется побить, поэтому, если вы все еще сомневались, идти или нет, держите промокод для импульсивной покупки: tl_crew_12_9z2z7I.

Чатик сезона уже стартовал, первые холивары зарождаются, так что готовьте свои кейсы, ставьте напоминания про утренние и вечерние сессии на каждый день и приходите к нам на конфу!
Нам надо двигаться быстрее

Эту фразу можно услышать практически в каждой компании, кого из топ-менеджеров вы бы ни спросили. С вопросом "а куда именно нам надо двигаться", или, еще хуже, "а зачем нам двигаться быстро", так легко они уже не справляются.

Конечно, рыночек часто мотивирует компании ускоряться. При этом не стоит путать реальную нужду со следующими похожими на нее вещами:

👉Ностальгия. Когда-то компания была маленькой, двигалась и менялась быстро. Но рост всегда несет за собой сложность и неповоротливость, и вернуться в прошлое при всем желании не получится.
👉Хаотичность. Быстрая и интенсивная работа сама по себе не всегда несет за собой пользу для бизнеса.
👉Героические усилия. В компаниях, живущих от пожара до пожара, частым элементом культуры становится поощрение тех, кто, превозмогая все, решает очередную проблему. Это ведет не только к выгоранию, но и к тому, что компании разучиваются работать над долгосрочными проектами.

Когда от вас требуют двигаться быстрее, задайте следующие вопросы:

👉Зачем? Откуда вообще берется это требование, чем оно продиктовано, как согласовано со стратегией компании.
👉Какого типа скорость нужна? Идет ли речь о скорости поставки ценности или скорости адаптации к внешним изменениям на рынке?
👉В каких конкретно областях бизнеса надо двигаться быстро? Ускориться одновременно везде нельзя, да и не имеет смысла.
👉Что мы готовы заплатить за скорость? Ускорение не дается бесплатно, нужно чем-то пожертвовать. Например, качеством.
👉Какая поддержка будет оказана? Для того, чтобы команда работала быстрее, нужно, чтобы ее вход и выход были так же оптимизированы – грамотный менеджмент, понятные требования, налаженная автоматизация.
Метод Монте-Карло для прогнозирования сроков

За последний месяц мне нужно было построить сразу несколько финансовых моделей и моделей роста на основе довольно ограниченных объективных данных о размере рынка и конверсиях. Получить хоть какое-то представление о возможных разбросах значений очень помог метод Монте-Карло. И вот как раз наткнулся на статью, где подробно разбирается, как его использовать в Google Sheet, и применять для прогнозирования сроков выполнения задач и приоритизации бэклога.
Может ли тимлид не быть программистом

Все похоливарили на прошлой неделе, давайте и мы не будем отрываться. На Хабре завирусилась статья, автор которой настаивает на том, что тимлиды, которые не пишут код, не обладают технической квалификацией и не могут справляться со своими задачами. Доводы такие:

👉Вы не можете нанять инженера, так как вы не в состоянии оценить его квалификацию.
👉Вы не можете поставить задачу инженеру, так как вы не можете её сформулировать.
👉Вы не можете оценить качество выполнения поставленной задачи, потому что вы не понимаете её суть.
👉Вы не можете оценить адекватность сроков выполнения задачи, так как не можете оценить её трудоёмкость.
👉Вы не можете выступать в роли арбитра в спорах между инженерами, так как не понимаете суть этих споров, и не обладаете авторитетом среди технарей.
👉Вы не можете обучать нанятых вами инженеров, так как вам нечем с ними поделиться.
👉Вы не можете выявлять технических лидеров в команде, чтобы делегировать им полномочия развития тех или иных направлений.
👉Вы не можете обеспечить "отказоустойчивость" вашей команды, так как не можете оценить реальный вклад в работу инженеров. Вы не понимаете, кого нужно удерживать, а с кем можно спокойно попрощаться. Вы не можете адекватно оценить риски ухода того или иного инженера. И, как следствие, вы не можете вовремя минимизировать эти риски.

На мой взгляд – полная ерунда. А вы что думаете?
Определение ожиданий методом компаса или карты

Людям и командам разной зрелости нужен разный подход к определению ожиданий. Иногда полезно сравнивать их с определением направления движения с помощью компаса или с помощью карты.

🧭Компас – вы задаете только направление движения, но не даете никаких дополнительных ограничений, оставляя сотруднику максимум автономности для принятия собственных решений.
🗺️Карта – вы определяете не только направление, но и маршрут, причем в разной степени детализации. Можно задать только несколько ограничений, а можно описать весь маршрут с точностью до каждого поворота.
Как пройти через массовое сокращение команды

Представьте – вы несколько лет строили замечательную команду, которая показывает отличные результаты. Однажды к вам приходит СЕО и говорит, что вам надо сократить 80% всех ее участников, причем на принятие и проведение решения выдается только один день.

В Reddit-треде куча советов про то, как менеджеру пройти через это. Вот некоторые из них:

👉Обновить собственное резюме, так как есть огромная вероятность, что на этом сокращения не остановятся. Особенно стоит подумать о том, остаетесь ди вы ценны, как менеджер, при значительно уменьшившемся размере команды.
👉Разобраться с зоной ответственности команды. Если ушла большая часть людей, их работу надо либо перестать делать, либо переложить на оставшихся. У менеджмента не должно быть ожиданий того, что оставшиеся 20% команды будут делать тот же объем работы.
👉Обязательно как можно раньше встретьтесь лично со всеми, кто остался в команде, обсудите происходящее и то, как поменяется их работа.
👉Изначально настройте себя на то, что сокращение – это не переговоры, а уже принятое бизнесовое решение. Лучший способ провести разговор с увольняемыми – придерживаться одного и того же сценария, оставаясь при этом человечным, и давая им возможность запроцессить информацию.
👉Постарайтесь сохранить личный контакт с увольняемыми. Вы можете помочь им с рекомендациями, отточкой навыков прохождения собеседования или написания резюме.
Когда парное программирование приносит больше всего пользы

В задачах с высокой степенью определенности:

👉Программист, отвечающий за задачу, недостаточно сильный, чтобы быстро с ней справиться. Такое может происходить, например, с джунами. Добавление к нему в пару опытного разработчика поможет и с задачей быстрее справиться, и подкачать навыки джуна.
👉Программист сильный, но недостаточно знаком с кодовой базой. В таком случае парное программирование существенно ускоряет получение контекста.

В задачах с высокой степенью неопределенности скилл и знание кодовой базы уже не настолько критичны, и в целом парное программирование тут полезно почти всегда. Вот почему:

👉Помогает избегать туннельного видения. Часто первое, с чего программист начинает решать неопределенную задачу – написание прототипа. В итоге первоначальная реализация прототипа может сильно ограничить возможные способы решения задачи и создать белые пятна. Второй взгляд сильно помогает с этим бороться.
👉Ускоряет фидбэк луп обсуждения и проверки идей.
👉Помогает побороть психологические блокеры, мешающие приступить к непонятной задаче, и перестать прокрастинировать.
Про эффект IKEA

Эффект IKEA – когнитивное искажение, суть которого в том, что люди гораздо более сильнее эмоционально привязаны к вещам, к созданию которых они приложили руку. Одно из исследований даже померяло степень этой привязанности – исследуемые были готовы заплатить на 63% больше за мебель, которую они собирали сами.

Это когнитивное искажение относится не только к мебели и к успеху бизнеса IKEA. Как показывает статья, оно распространяется и на изменения в организациях. Если вы хотите, чтобы оно сработало в вашу пользу:

👉Всегда объясняйте причину внедрения какого-то изменения, и проверяйте, что все участники действительно согласны с решаемой проблемой.
👉Вместо того, чтобы спускать на команду готовое решение, начинайте с драфтов, готовых где-то на 20%.
👉Не просто вовлекайте людей в работу, а делегируйте им проработку конкретных кусков.
👉Давайте людям достаточно времени подумать над вашими предложениями и дать фидбэк.
👉Не бойтесь того, что совместная работа с большим уровнем вовлеченности замедлит вас. На старте вы действительно притормозите, зато отыграете все потери на этапе внедрения изменения.
Умер Даниэль Канеман

Вспоминая когнитивные искажения, нельзя не вспомнить главного их популяризатора, поведенческого экономиста Даниэля Канемана. На прошлой неделе он умер 💔

Если вы по какой-то совсем непонятной причине еще не читали "Thinking Fast and Slow", обязательно запланируйте себе. Лично мне эта книга дала, наверное, самый значимый буст в понимании и себя, и других людей.
Как показывать свое признание другим людям

В статье много советов как для менеджеров, так и для индивидуальных контрибьюторов. Я выбрал несколько, которые мне понравились:

👉Используя чье-то предложение, или обсуждая чью-то идею на митинге, всегда старайтесь органично упомянуть ее автора.
👉Если кто-то пропустил важную командную встречу или вечернюю посиделку, пришлите ему фотографию, видео или сообщение про то, что его не хватало, и по нему скучали.
👉Если вы знаете карьерные цели своих сотрудников (а вам хорошо бы их знать), старайтесь почаще подкидывать им релевантные возможности – выступить перед нужными людьми, подключиться к проекту, который их разовьет, делегировать подходящую задачу.
👉На митингах старайтесь давать явную возможность высказаться самым тихим и молчаливым участникам.
Как выполнять решения, с которыми ты не согласен

Представьте, что вы были частью группы, принимающей важное решение, касающееся вашей команды. Например, про закрытие проекта, которым вы занимались. Вы высказали аргументы в защиту своей позиции, яростно спорили с альтернативами, но в итоге было принято решение, с которым вы в корне не согласны. Дальше спорить бессмысленно, остается принять его и исполнить. И вот дальше начинается самое сложное – теперь это решение надо объяснить команде.

Некоторые менеджеры в таких случаях напускают на сеья притворный энтузиазм и начинают подыскивать аргументы, в которые не верят сами. Другие встают в позицию "я прав, а все вокруг мудаки" и ищут поддержки в команде, настраивая ее против всех. Оба подхода – фиговые. Вместо этого попробуйте практиковать "disagree and commit". Будьте прозрачны, объективно объясните аргументы обеих сторон, скажите, что не согласны, что принятое решение правильное, но при этом исполнить его все равно нужно, потому что время дебатов закончилось и вечно буксовать не получится.

Вот еще несколько советов из статьи:

👉Дайте членам команды выговориться на 1-1. Не стоит пытаться переубеждать их, просто поддержите.
👉Максимально избегайте выстраивания ментальности "мы против них", выливая свои фрустрации на команду.
👉Не откладывайте рассказ о неприятных для команды новостях, как бы этого ни хотелось.
👉Будьте последовательны и консистентны, рассказывайте всем одну и ту же честную версию событий.

Еще в статье мне понравился заключительный блок про то, как объявлять письменно о таких больших спорных решениях:

👉Только факты, никаких эмоций.
👉Осветите следующее: кто принимал решение, какие проблемы решались, что именно было решено, на кого влияет решение, когда оно вступает в силу, какие следующие шаги.
👉Если какие-то детали, например, конкретный план действий еще не определены, напишите об этом явно.
👉Запланируйте Q&A сессию, где все смогут задать свои вопросы.
Ошибки во внедрении OKR

Несколько лет назад я писал статью про то, как мы в Авито работали с OKR. В частности, рассказывал про потенциальные проблемы, с которыми вы можете столкнуться. Сегодняшний материал из заголовка натолкнул меня на мысль о том, что многие из довольно очевидных проблем меня вообще обошли стороной благодаря тому, что у компании уже была очень сильная data-культура. Люди хотели и умели считать деньги и влияние на них продуктовых метрик.

Но если бы такой культуры и сильной аналитической системы на тот момент не было, скорее всего, OKR бы провалились. Вот какие фейлы выделяет автор статьи:

👉OKR навешиваются поверх delivery-first подходов с роадмапами и дедлайнами.
👉Команды не вовлечены в работу с данными, а просто получают какие-то сигналы от аналитиков, работающих как черные ящики.
👉Лидеры компании не готовы к неопределенности, поэтому пытаются сохранить контроль над сроками.
👉Больше времени тратится не на работу с данными, а на подбор подходящих key results.
👉OKR уровня компании и уровня команд не связаны друг с другом из-за того, что финансовые и продуктовые метники плохо провязаны.
👉OKR навешиваются на функциональные группы вместо кросс-функциональных команд, из-за чего постоянно происходят конфликты приоритетов.
👉OKR выставляются на год, но меняются каждые три месяца.
В чем различия между менторством, коучингом и спонсорством

👉Менторство – это процесс передачи опыта от одного человека другому. Чаще всего менторство работает лучше, если вы не находитесь в отношениях "начальник-сотрудник".

Менторство хорошо описывается следующей фразой: "Я сталкивался с похожей ситуацией, вот как я поступил... Мне кажется, тебе стоит...".

👉Коучинг – это помощь человеку в достижении его целей. В отличие от менторства фокус не на развитии навыков, а на правильном применении уже существующих.

Коучинг можно описать так: "Чего ты пытаешься достичь? Что тебе мешает? Пробовал ли ты делать...? Как прошло? Что ты сделаешь по-другому в следующий раз?"

👉Спонсорство – это помощь человеку, уже владеющему всеми нужными навыками и компетенциями, продвинуться внутри организации. Его используют, если кто-то явно способен на большее, но почему-то оказался забдокирован и не может получить нужные возможности самостоятельно.

Спонсорство звучит примерно так: "Этот проект звучит как то, в чем отлично разбирается Вася. Давайте предложим лидить этот проект ему".
Может ли мобильщик вырасти до СТО

С одной стороны, не мне задавать такой вопрос. Моя карьера выглядит следующим образом:

👉Начал как Android и iOS разработчик
👉Стал тимлидом iOS команды, а затем – руководителем всей мобильной разработки
👉Потом каким-то образом стал руководить большим платформенным департаментом, где кроме мобилки были и фронтенд, и бэкенд, и тестирование, и много чего еще
👉Сгорел, стал продакт-менеджером, ушел делать Котлин
👉Невероятным образом стал руководить всем проектом и командой Kotlin, включая всю разработку

При этом я очень много раз замечал, что в обычной продуктовой компании мобильному разработчику гораздо проще упереться в стеклянный потолок, чем условному бэкендеру. В целом, тут нет ничего удивительного – чаще всего самые сложные инженерные задачи находятся все-таки не на клиенте, и возможностей для роста как по лесенке индивидульного контрибьютора, так и менеджера, бэкенд предоставляет существенно больше.

Илья Царев, с которым мы много пересекались в мою бытность мобильщиком, сейчас вырос до целого Director of Engineering в Яндексе. По ссылке в заголовке – его статья с неплохим разбором отличий между разными уровнями руководителей, ожиданиями от них, и рекомендациями по карьерному росту.
Как подталкивать всех к командной работе

На уровне своей команды:

👉Определять корректные ожидания от людей, которые ориентированы на командный успех, а не на индивидуальный
👉Давать частый фидбэк про то, что работает, а что нет
👉Самому быть ролевой моделью для команды

На уровне всей компании:

👉Выстраивать хорошие личные отношения с людьми из других департаментов
👉Наблюдать за тем, какие проблемы и хотелки есть у коллег из других департаментов и помогать им с ними
👉Иметь общее планирование

Как самому стать лучшим командным игроком:

👉Найти какую-то групповую активность за пределами основной работы
👉Фокусироваться на эмпатии, помощи другим и командных целях
👉Решать проблемы, которые мешают всей команде, но за которые никто не хочет браться
Про использование LLM в ваших продуктах

В этому году, кажется, продакты и топ-менеджмент любой компании 80% своего ресурса тратят на то, чтобы понять, где конкретно их бизнесу могут помочь LLM. В посте – довольно неплохая подборка эвристик, которые могут вам помочь в такого рода рассуждениях.

👉LLM предсказывают наиболее резонные ответы на любые промпты.
👉Вы не сможете оценить, насколько точно был дан каждый конкретный ответ.
👉Вы можете в среднем оценивать точность модели и какого-то определенного набора промптов.
👉Точность ответов можно увеличить, используя модели большего размера, но они буду дороже и медленнее.
👉Даже самые быстрые LLM недостаточно быстры для многих задач.
👉Даже самые дорогие LLM не слишком дороги для большинства В2В задач. Даже самые дешевые LLM недостаточно дешевы для большинства консьюмерских задач.
👉Перфоманс моделей продолжит улучшаться в будущем, но скорость его улучшения будет довольно быстро падать.
👉Учитывая приведенные выше ограничения, вам надо либо смириться с неточностью ответов модели, либо комбинировать их с ручными человеческими проверками.
Подборка книг для менеджеров

Чтение книг – самый доступный для менеджера способ получения новых знаний. Помимо, конечно, регулярного утреннего чтения этого канала. Если ваши списки к прочтению пустые, посмотрите на подборку книг в посте, она, в целом, достаточно неплохая.

👉Turn the Ship Around: про выстраивание команды, которая не будет зависеть от вас
👉No Rules Rules: про инженерную культуру Netflix с отсутствием бюрократии
👉Extreme Ownership: про то, что вы представляете свою компанию, и в любых проблемах, кроме вас, винить некого
👉High Output Management: как менеджеру выбирать точку приложения усилий
👉From Worst to First: как делать себя и команду более бизнес-ориентированными
👉The Making of a Manager: про то, как стать менеджером
👉The Manager's Path: про путь от инженера до VP
👉5 Dysfunctions of a Team: как превращать сломанные команды в рабочие
👉The Ride of a Lifetime: про длиннющий путь СЕО Disney
👉Dare to Lead: как лидеру не бояться быть открытым и уязвимым

Кстати, я в свое время тоже регулярно писал отчеты о прочитанных книгах, среди которых было и много менеджерских. Если хотите прям заполнить свой бэклог на максимум, то можете вот тут эти обзоры почитать!