Пример Manager's Readme

Я уже выкладывал в канале несколько материалов про то, что такое Manager's Readme. Если концепция заинтересует, посмотрите на них в поиске. Если кратко – это небольшой документ, в котором описываются ваши основные менеджерские принципы и ожидания от своей команды. Он особенно хорош, когда вы только вкатываетесь в новую команду, и не выстроены неявные модели ожиданий и рутина.

В статье по ссылке из заголовка тимлид небольшой команды показывает свой readme в сыром виде. Мне нравится там следующее:

👉Явно прописаны основные ожидания от роли самого менеджера.
👉Очень простыми словами объясняется, зачем нужны 1-1, и они не смешаны с проектными синками.

Что мне не очень нравится:

👉Документ получился сборной солянкой. Например, там зачем-то описывается в деталях роль "лидера фичи", или рабочее расписание. Кажется, этому место где-то в других артефактах.

Как DORA метрики помогли легаси проекту

Тимлид проекта с 25-летней историей развития, частично утерянными знаниями о его работе и повышенным количеством дефектов, делится тем, как фокус на улучшении характеристик, подсвечиваемых DORA метриками, помог за несколько лет существенно улучшить положение дел. Если вы не следили за хайпом вокруг DORA в среде DevOps, вот что это такое:

👉Deployment frequency: как часто команда релизит свою систему
👉Commit delivery lead time: время, за которое сделанный коммит доезжает до прода
👉Deployment failure rate: процент релизов, закончившихся поломкой
👉Mean time to recovery: среднее время на восстановление после поломки

Architecture modernization enabling team

Представьте, что в большой системе, над которой работает сразу много команд, надо провести какой-то очень большой сквозной архитектурный рефакторинг. Настолько большой, что помимо изменений в конкретных местах кодовой базы, требуется внедрить какой-то дополнительный тулинг и поменять культуру и практики разработки.

Конечно, в первую очередь надо задуматься, а точно ли вы понимаете, что и зачем делаете, или просто на очередной конференции услышали про распил монолита на микросервисы. Но допустим, что такое изменение оправдано. Держите статью про паттерн оргдизайна под названием AMET, Architecture Modernization Enabling Team.

Суть такая. Под конкретное изменение собирается команда, которая будет его координировать среди всех участвующих команд, обучать их, вовлекать требуемых стейкхолдеров и следить за тем, чтобы проект не бросили на полпути. Такая команда – строго временная, ближе к концу проекта ее польза постепенно уменьшается, и, как только он кончится, ее можно разобрать

Что произошло с зарплатами в 2023 за рубежом

Небольшой отчет про изменения зарплат по данным сервиса levels.fyi.

👉В сравнении с 2022 медианная зарплата менеджеров чуть-чуть подросла, на 2%. А вот у разработчиков упала на 0.5%.
👉Самые большие зарплаты в Европе – в Швейцарии. Второе место – Лондон, затем Дублин.

Обязательные знания для тимлида

Обязательные знания тимлида по версии подкаста Подлодка и Виталия Шароватова:

👉Физиология и психология труда
👉Оргпсихология
👉Андрагогика
👉Кибернетика
👉Теория систем
👉Теория исследования операций
👉Теория массового обслуживания
👉Теория принятия решений
👉Теория очередей

Разбор того, зачем конкретно нужна каждая из этих тем, и откуда получить недостающие знания – в выпуске, так что приходите послушать! А затем – поспорить в комментарии к посту.

Пропускайте митинги, с любым исходом которых вы готовы смириться

Основная мысль статьи – в заголовке. Если у вас в календаре есть встречи, на которые вы ходите, только чтобы быть в курсе происходящего, но не пытаетесь и не планируете спорить с принимаемыми решениями, смело их пропускайте. Вместо этого попробуйте присылать участникам свои мысли в асинхронном режиме, и просить вести meeting notes.

Бреслав и Ложечкин про то, заменит ли AI программистов

Наш любимый менеджерский подкаст возвращается после зимних каникул. В этот раз разговор идет про то, как взрывная популярность LLM повлияет в перспективе нескольких лет на изменение работы программистов и используемый технический стек. Про перспективы различных языков особенно интересно слушать Андрея Бреслава, как создателя Kotlin.

Как проводить оффбординг

Если ваш сотрудник решил уволиться, вам разумно вложиться в его уход из команды не меньше, чем вы вкладывались в его онбординг. Вот почему:

👉Вы сможете уменьшить риски потери ценных знаний
👉Люди лучше всего запоминают самое яркое впечатление и самое последнее. Хорошо попрощаться с сотрудником – залог того, что он будет рекомендовать вашу компанию.
👉Вы получите ценные непредвзятые знания о том, как сотрудники на самом деле воспринимали компанию и команду.
👉Вы сможете лучше защититься от утечек.

Статья фокусируется на советах по проведению exit интервью, но дает советы и по другим этапам.

Какие практики менеджеры могут перенять у инженеров

Когда ты работаешь инженером, многие вещи воспринимаются как норма – тщательное ведение задач, над которыми ты работаешь, написание документации, обеспечение прозрачности для всех, заинтересованных в твоей работе. Но вот как только ты перестаешь заниматься инженерными задачами и перескакиваешь в менеджеры, все куда-то теряется. Ты работаешь над проектами с гораздо более невнятно описанными требованиями, а большая часть работы вообще является невидимой.

Но это необязательно воспринимать как данность, и часть инженерных практик можно применять и менеджеру.

👉Делать свою работу видимой, как минимум, трекая ее в тикетах.
👉Документировать все, что вы делаете, особенно причины этого. Хорошее правило – у всего должен быть url.
👉Чем бы вы ни занимались, цельтесь в то, чтобы релизить как можно чаще. Процессы, решения, рабочая документация – применимо ко всему.
👉Автоматизируйте. Не делайте вручную то, что может сделать машина.
👉Ведите Management Decision Records, аналог ADR.

The LinkedIn DPH Framework

Команда Линкедина пошарила набор практик, которыми руководствуются в работе их платформенные и инфраструктурные команды. Вот что туда входит:

👉Советы по выбору целей и релевантных метрик, которые помогают оценивать прогресс. А еще – сигналы, по которым можно судить, насколько разработчики довольны и продуктивны.
👉Базовые продакт-менеджерские практики, адаптированные под нужды платформенных команд. Например, создание персон и сбор фидбэка с релевантных групп пользователей.
👉Хорошие гайдлайны по тому, как дизайнить систему сбора метрик, в каких случаях предпочитать качественные инсайты, и как не потерять за деревьями лес.

Когда-то я составлял похожий гайд для платформенных команд Авито – Developer Experience Framework. В отличие от варианта Линкедина, я гораздо меньше уделял внимания выбора конкретным метрикам, и больший упор делал на процессы в команде, управление бэклогом и конкретные инструменты работы с пользователями. И вот с точки зрения автора похожей инициативы могу сказать, что таких подррбных гайдов по работе именно с метриками нам действительно не хватало.

Почему новым сотрудникам платят больше, чем старым

👉Компания может хотеть, чтобы вы в перспективе уволились сами.
👉Повышения зарплат сотрудникам часто облагаются огромным количеством правил и привязываются к дополнительным ограничивающим параметрам. Выбить большое повышение для менеджера часто в разы сложнее, чем зарплату побольше для новичка.
👉Часто бонус HR завязан на эффективность найма. Поэтому HR выгодно предлагать сомневающимся кандидатам зарплаты побольше, не слишком волнуясь о сохранении баланса с текущими нанятыми людьми. Часто это даже не их проблема. А непрямые затраты из-за увольнений вообще считать не любят и не умеют.
👉Опыт, полученный где-то еще, многими руководителями ценится значительно выше, чем в рамках текущей компании.
👉Удерживать людей – сложно. Да к тому же эта задача размывается между разными ролями в компании. За плохой уровень удержания никого не уволят, и премию не снизят, так что мотивации решать проблему нет.

Как работать в условиях неопределенности

Самое полезное свойство сеньорности разработчика или менеджера, которое я встречал – это способность решать проблемы все с большим и большим уровнем неопределенности. А самые интересные проблемы случаются где-то на стыках разных функций. Например, разработки и legal.

Какого-то универсального прикладного алгоритма решения таких проблем, к сожалению, нет – на то она и неопределенность. Но вот неплохая ментальная модель, с которой к такой неопределенности можно подходить.

1️⃣Разберитесь, кто и как заинтересован в решении проблемы. Поговорите со всеми причастными командами, соберите максимально подробные требования, найдите все проблемные места на стыке разных функций и определите ключевых стейкхолдеров.
2️⃣Выделите возможные варианты решения проблемы. Кластеризуйте все возможные подходы, дайте им четкие и понятные имена, выделите трейдоффы для каждого кластера. А еще пообщайтесь с людьми из других компаний, чтобы апеллировать к их опыту.
3️⃣Опишите процесс принятия решения и проверьте, что все стейкхолдеры с ним согласны. Проведите их через этот процесс, пока решение для проблемы не будет выбрано и утверждено. Договоритесь, в каких условиях вы готовы будете переоткрыть обсуждение.

Мне понравился ценный совет из статьи – не беритесь за проблемы, лежащие на стыке разных функций, если среди топ-менеджмента нет понятного спонсора их решения. Без этого вытащить будет практически невозможно.

Оценка точности прогнозов

Мы уже давно с вами разобрались, что оценка сроков не работает, и даже вредна. Прогнозирование – немного другое дело. Но как только вы начинаете работать с прогнозами и вероятностями, хорошо бы иметь понимание, как на длинной дистанции можно оценивать их точность.

На примере оценки точности прогнозов погоды автор вводит два ключевых понятия:

👉Accuracy error: разница между предсказанной вероятностью происхождения события и реальной
👉Discernment error: разница между предсказанием и реальностью в конкретных дата-пойнтах, отличающихся от среднего

В итоге, общая формула оценки точности прогноза – это сумма этих двух ошибок. Если хотите закопаться в то, как конкретно их посчитать – в статье вся математика описана на пальцах.

How do Committees Invent

В нашей индустрии все хотя бы краем уха, но слышали про закон Конвея: организации обречены создавать дизайн систем таким же, как выглядит их структура коммуникаций. Но мало кто читал оригинальную статью Конвея, где он эту идею раскрывал и доказывал.

Прочитайте, она крутая!

Как писать больше

Andrew Chen, автор одной из лучших книг про продакт-менеджмент за последние годы, написал эссе про то, что помогает ему писать часто и много контента.

Вот идеи, которые я сам хочу попробовать:

👉Нужно построить максимально простой пайплайн записи интересных идей, которые могут приходить откуда угодно. А потом регулярно эти идеи разбирать, связывать друг с другом, и попадающие под настроение разворачивать в посты.
👉Не нужно фиксироваться на каком-то конкретном формате. Идея может превратиться как в длинное эссе, так и в небольшой пост в Телеге, или вообще в твит.
👉Лучше выделять фиксированные слоты в календаре под то, чтобы писать.
👉Используйте ChatGPT как партнера для брейншторма структуры и тезисов, а штуки вроде Oasis AI для записи и расшифровки голосовых заметок.
👉Как можно меньше заморачивайтесь про качество результата, иначе перфекционизм убьет весь результат. Вместо этого подходите к процессу итеративно. Напишите твит. Если он зашел, разверните в тред. Если и он зашел, то можно и статью писать, и аудитории она тоже понравится.