Моделируем рост инженерной команды

Если ваша компания серьезно думает о расходах, то рано или поздно встанет вопрос того, насколько эффективно расходуются деньги на инженерную команду, и как выстроить политики найма таким образом, чтобы ее стоимость не росла значительно со временем.

Автор строит довольно простую модель, в которой можно покрутить несколько вещей:

👉Частота найма для каждого грейда
👉Частота повышения между грейдами
👉Частота увольнений на каждом грейде

Вообще, вы можете сами поиграться с этой моделью, подставив туда близкие к реальности коэффициенты конкретно вашей компании. Общие выводы такие:

👉Если при увольнении инженера вы открываете вакансию на тот же самый грейд, то количество сеньоров со временем будет значительно расти.
👉Вместо этого лучше использовать политику "нанимаем замену на уровень ниже".
👉Если вы хотите, чтобы процент сеньоров не поднимался выше определенного уровня, единственный способ это обеспечить – ввести ограничение сверху.

Как менеджерам не попасть под сокращения

Регулярные массовые сокращения стали уже привычной новостью. Только за прошедший месяц сходу вспоминается два громких лэйоффа в ABBYY и в Miro. Логика выбора того, кого сократить, в каждом конкретном случае отличается, но можно выделить общие паттерны, которые увеличивают или уменьшают ваши риски.

Какие категории сотрудников обычно попадают под сокращения:

👉Accodentally Invisible. Работа, которую они делают, не видна топ-менеджменту, даже если она важная
👉Faded Glory. Когда-то сделали важный проект, но в последнее время он перестал быть кому-ьо интересен.
👉Needs Auxiliary Management. Есть заметные со стороны проблемы с качеством работы, коммитментами, софт-скиллами, так что для работы с ними требуется прилагать больше усилий.
👉Kingdom of None. Если всю или значимую часть команды сокращают, то менеджер попадает туда же под раздачу. Это касается не только прямого менеджера, но и любых технических лидов.

Вот несколько советов, как тимлиду и его команде уменьшить свои шансы попасть под лэйофф:

👉Активно помогать людям в своей команде находить возможности достичь заметных всем результатов. Верно и обратное – как только вы понимаете, что проекты, над которыми вы работаете, не важны топ-менеджменту, надо либо найти возможность вернуть им актуальность, либо перевести команду куда-то еще.
👉Помогать своей команде достигать этих результатов, в том числе быстро и явно рассказывая им про проблемы с их перфомансом.
👉Делать так, чтобы работа вашей команды была заметна топ-менеджменту, и ее важность была понятна. Это особенно важно для всяких около-инфраструктурных штук, которые влияют вообще на все, но абсолютно невидимы со стороны.

Как группа становится командой: фаза нормализации

Новая глава (а вернее, даже сразу несколько) эпоса Дмитрия Болдырева про бригаду монтажников, которых забросили далеко-далеко в тайгу, и они постепенно учатся работать вместе, проходя все те же этапы, что и любая команда разработки.

В этот раз разбирается, что с группой происходит после фазы шторминга и острого конфликта: как именно люди переживают произошедшее, как пересматриваются устоявшиеся порядки в группе, отношение ее участников к ситуации и друг к другу.

Исправляем недостаток стратегического фреймворка Румельта

Продолжаю топить за то, что лучшая книга, которая может вас научить тому, что такое стратегия – "Good Strategy, Bad Strategy". Ключевая идея автора книги, Ричарда Румельта, в том, что хорошая стратегия должна строиться вокруг челленджей, которые компании требуется преодолеть, чтобы достичь своих целей. Вокруг этих челленджей выстраивается ядро стратегии – набор "направляющих политик" – принципов, по которым вы работаете, и конкретных усиляющих друг друга действий.

Так вот, мне всегда казалось, что во фреймворке не хватает одного важного компонента – ставок на то, как будет развиваться будущее. Вера компании в какой-то конкретный сценарий должна сильно влиять на принимаемые решения. Поэтому я всегда в разделе с диагнозом старался в явном виде описать, каким мы видим будущее, и почему верим, что оно будет именно таким.

Точка зрения автора статьи полностью совпадает с моей, но он преисполнился настолько, что даже обсудил ее в переписке с самим Румельтом. В общем, если вы уже читали книгу, статью точно рекомендую. Если не читали – ну вы поняли, что делать на выходных.

Кстати, благодаря этой статье я узнал, что сравнительно недавно Румельт выпустил продолжение – The Crux. Как прочитаю, обязательно поделюсь впечатлениями!

Ошибки начинающих техлидов в принятии решений

Часто при принятии решений техлиды полагаются на общепринятые практики, не понимая смысла за ними. В итоге они применяются в контексте, для которого не предназначены, не решают исходной проблемы, и создают новые. Плюс к этому возникают разные неприятные сайд-эффекты. Например, менеджер не может внятно ответить на вопрос зачем он сделал то, что сделал. А команда вообще может настроиться против примененной практики, даже если в будущем она будет вполне себе применима.

Как пример – техлид может затащить автотесты в проект, в котором они только мешают, тем самым саботировав их использование командой в будущем в других местах.

Помимо этой ошибки, автор разбирает еще две – создание постоянного давления на команду от искуственных дедлайнов и паралич в принятии решений, вызванной попыткой удовлетворить вообще все возможные критерии.

Про приоритизацию в больших компаниях

👉Не бывает одной самой приоритетной задачи, вы неизбежно закончите тем, что будете балансировать между несколькими проектами, каждый из которых оценивается как самый важный. Одна из причин – оргдизайн в больших компаниях не поспевает за изменениями приоритетов.
👉Большинство топ-менеджеров понимает, что приоритеты будут постоянно меняться, поэтому они больше думают про распределение бюджета между командами. Поэтому, если вам кажется, что вам не спускают явной стратегии и приоритизации, не забывайте, что где-то там за кулисами это происходит, но на другом уровне.
👉Перераспределять приоритеты сложно из-за человеческих страхов. Очень легко провести логическую связь между понижением приоритета или отменой проекта и вероятностью своего собственного сокращения.

Про системное моделирование

Помните, на прошлой неделе я выкладывал статью с моделью роста инженерной команды в зависимости от политик найма на разные грейды? Так вот, держите продолжение – автор рассказывает, как вообще работать с системным моделированием, в каких кейсах оно может быть полезно, какой тулинг использовать, и как применять при разработке технической стратегии.

Результаты большого исследования тимлидов

Я проводил исследования мобильных разработчиков, продактов и тимлидов довольно долго, еще с 2017 года. И вот этот рисерч – первый, который проводился вообще без меня, так как я решил полностью выйти из проекта. Поэтому я вдвойне рад, что у ребят все получилось, и несу вам разные интересные инсайты из него:

👉Основные обязанности руководителя: собеседования, развитие людей и оценка перфоманса.
👉Напрямую зарплатами своей команды управляет только половина линейных тимлидов.
👉Большинство руководителей тратит на написание кода не больше 30% своего времени.
👉Самыми важными навыками считают умение работать с людьми и командами. А вот, например, обеспечение качества болтается где-то в самом низу списка, что заставляет где-то грустить одного Виталия Шароватова.
👉Самая разочаровавшая всех книга – "Как пасти котов" 😅
👉Основной критерий выбора компании для работы – зарплата.

Friction logs

Догфудинг – один из лучших способов улучшить свой продукт. Вы надеваете на себя шапку своего типичного пользователя, пробуете от его лица выполнить какие-то сценарии, и жутко страдаете, когда понимаете, насколько плохо все продумано в мелочах.

Но попробовать и пострадать – этого мало. С результатами такого эксперимента хорошо бы что-то сделать. В статье предлагают создавать на их основе специальные документы, friction logs, которые описывают каждую неудобную мелочь, с которой вы столкнулись, включая эмоции, которые в этот момент испытали.

Публикуем новый кейс + разбор от экспертов канала!

👉 Кейс #9 Политический конфликт

Директор отдела смежников имеет личный конфликт с директором вашего отдела из-за неразделенных амбиций(ваш отобрал область задач и влияния у другого пару лет назад). Это сильно мешает работе твоей команды, когда вам нужно иметь дело с зоной ответственности смежников. Тяжелые кодревью, невозможность синхронизировать планы или получить апрув на изменения в пересекающихся доменах стали вашей реальностью последние пару лет. Все потому, что у соседей когда-то забрали кусок предметки и то не вы.

Топы уровнем выше признают проблему, но не могут ничего с этим сделать. Оба директора компетентны и решают задачи бизнеса хорошо. Проблема усугубляется тем, что уже ваша команда накопила вагон обидок и претензий, и начинает предвзято относится к соседям во всех вопросах.

Найти общие вектора и договориться тоже не получается, потому что договариваться никто не хочет.

Что делать не понятно. С уровня руководителя команды помирить директоров сложно, да и вроде не твоя задача. Команда, домен и работа нравится, но воевать за каждый шаг в предметке надоело и мне и команде. Очевидное решение для топов вернуть домен назад вместе с командой, но к смежникам в отдел идти уже никто не захочет в силу накопленного негативного опыта. Да и странно из-за обидок и амбиций двух людей дамажить работу нескольких команд.

❔Поделитесь, решали ли что-то подобное. Может кто-то медиацию пробовал или что-то похожее?

💬Разбор от экспертов

Кейс разбирали:
👉 Александр Орлов @eagleson77, автор книги "Джедайские техники конструктивного обшения", управляющий партнер Школы менеджмента Стратоплан
👉 Миша Шляхов @tehaleph - техлид из Tutu.ru

Как техдолг влияет на AI

Лучше всего AI инструменты вроде Cursor работают на кодовых базах, которые разбиты на модули с понятными названиями и зоной ответственности. Иначе говоря, чем проще вам объяснить все взаимодействия и потоки данных в коде, тем проще генеративному AI будет с ними работать.

Из этого проистекает довольно очевидная мысль, о которой я раньше не думал – чем больше у вас технического долга, тем меньше пользы вы будете получать от использования AI, а разница в скорости разработки в сравнении с новыми проектами вырастет еще сильнее.

Как доводить до успеха проекты в бигтехе

В больших компаниях проект считается запущенным не в тот момент, когда он задеплоен на прод, или когда им начали пользоваться люди. Запущенным он считается тогда, когда топ-менеджмент в это поверит. Иначе говоря, если ваша система задеплоена, но СЕО очень не доволен результатом – это провал.

Из этого следует, что ответственному за запуск проекта инженеру нужно думать не только о коде и об архитектуре, но и про следующие вещи:

👉Иметь четкое представление о том, какую пользу компания хочет получить от вашего проекта. Это могут быть как явные вещи, вроде денег и пользователей, так и менее явные, например, личная заинтересованность какого-то VP.
👉Поддерживать доверие к вам заинтересованных в проекте менеджеров. Ни у кого из них не будет технического контекста происходящего, поэтому во всем, что касается сроков и рисков, они будут полагаться на ваше суждение. Если доверие пропадет, шансы проекта на успех резко снизятся.
👉Оставлять себе достаточно свободного времени, чтобы иметь возможность быстро среагировать на неожиданные проблемы и сомнения каких-то соседних команд и стейкхолдеров.
👉Пытаться предугадать возможные будущие проблемы и заранее продумывать, как митигировать эти риски. Хороший способ делать это – регулярно задавать себе вопрос "Что мне могло бы помешать выпустить проект прямо сегодня?"

Как договариваться о росте хедкаунта

Чтобы убедить менеджера выделить вам в команду больше людей, вам в первую очередь надо убедить его в том, что команда в своем текущем составе уже отлично справляется. Для этого вам надо выровняться по следующим вопросам:

👉Решаемая командой проблема важна
👉Все согласны с выбранным подходом к решению этой проблемы
👉Команда в своем текущем составе уже отлично справляется с разработкой этого решения
👉Как конкретно добавление новых людей повлияет на результаты решения проблемы: скорость, качество, что-то еще

Тактики выживания в корпорации

Держите плейлист на выходные из 15 коротких видео про разные аспекты выживания в корпорации.

Я их еще не посмотрел, но за автора могу ручаться – я буквально недавно проходил его курс про product sense, и мне очень понравился и его опыт, и то, как он мыслит.

Последний этап превращения группы людей в команду

Невероятный цикл историй про группу монтажников, проходящую через фазы forming-storming-norming-performing, подходит к концу. В этой части разбирается:

👉Как после фазы острого кризиса растет производительность
👉Как ускорение и успешное выполнение работы влияет на доверие людей друг к другу
👉Как выглядит настоящая командная работа

А для тех, кто предпочитает смотреть видео – YouTube версия!

Как тимлиду поддерживать свой технический уровень

Если играть в "100 к 1", то самыми популярными ответами тут были бы: заниматься пет-проектами, брать задачи из глубины бэклога, от которых ничего не зависит, пилить внутренние инструменты и PoC. Главная проблема этих советов в том, что работа над ними никак не помогает вам справляться со своей основной работой – помогать команде достигать результатов и становиться со временем лучше.

В статье предлагают посмотреть на вопрос немного с другой точки зрения. Чтобы поддерживать свои технические знания, вам надо не делать что-то своими руками, а изучать новое вместе со своей командой. Например, вы прочитали про какую-то новую технологию, которая потенциально может в будущем пригодиться в проекте. Вместо того, чтобы погрузиться в нее целиком самому, попробуйте следующий план:

👉Обсудите концепцию и идеи с командой
👉Подумайте, как совместить эксперименты с новой технологией с ближайшими планами команды
👉Спланируйте всю работу, помогайте команде с возникающими проблемами, смотрите на итоговый код и архитектуру, помогайте их улучшить своими советами
👉Обсудите результаты эксперимента вместе с командой и решите, насколько это технология действительно может помочь проекту

В целом, мне нравится общая идея статьи. Глубокое погружение в контекст того, чем занимается команда, обсуждение с ними идей и архитектуры правда помогают поддерживать свою техническую мышцу. В реальности, конечно, все разбивается о то, что большинство задач, выполняемых командой, довольно стандартные, погружение в них многого вам не даст, а экспериментировать с интересными технологиями хорошо если пару раз в год получится.

Новые выпуски подкастов про менеджмент

👉"Бреслав и Ложечкин" про доверие: как от него зависят качество и результаты команды, и что делать руководителю, чтобы его добиться.
👉"Три тимлида заходят в бар" про выход из тимлидства: очень важный выпуск про то, как не бояться перестать заниматься тем, что не приносит удовольствия, и как жить с последствиями этого решения.
👉Подлодка про страхи и проблемы в нашей индустрии: юбилейный выпуск с разбором самых частых страхов айтишников – сокращения, преобладание краткосрочной выгоды над смыслом, замена всех AI, падение уровня новых разработчиков.

Кстати, мы давно не писали выпусков Подлодки на какие-то вот прямо чисто менеджерские темы. Накидайте в комментарии идей того, про что хотелось бы послушать!

Непопулярные мнения про продакт-менеджмент

👉За продукт отвечает не продакт-менеджер, а вся команда. Задача PMа – быть источником информации о нуждах пользователя, рынке и стратегии компании. А вот для генерации крутых идей, без которых результатов добиться сложно, нужны и инженеры, и дизайнеры, и остальные функции команды.
👉Умный продакт-менеджер – это плохо. У умных людей часто есть свое сильное мнение по любому вопросу, притом оно формируется довольно быстро на основе обрывочных фактов. Гораздо ценнее продакт, который вместо быстрой генерации кучи идей тратит время на общение с пользователями и получение большего количества информации об окружающем мире.
👉Конкретные артефакты продуктовой работы вообще не важны. Как именно вы пишете PRD, описываете стори и эпики не играет вообще никакой роли. Главное – последовательно шарить контекст с командой любым удобным всем способом, и постепенно уменьшать количество неопределенности.
👉Метрики важны гораздо меньше, чем умение понятно сформулировать, в чем заключается успех. Любая метрика будет не очень точной аппроксимацией смысла, поэтому слишком сильно привязываться к ним скорее вредно.