22009
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
Как давать обратную связь, чтобы вас слышали и что-то менялось?
Обратная связь — фундаментальный навык в управлении, который экономит время, деньги и нервы. И в теории вроде понятно, каким должен быть хороший фидбэк, но как дело доходит до практики… То подчиненный не так понял, то обиделся, то вовсе не захотел исправлять свои косяки.
📌 14 мая в 20:00 (мск) лаборатория навыков коммуникации Софт Скиллз Лаб проведет открытый вебинар про обратную связь.
За 1,5 часа вы узнаете:
▫️ Как быстро формулировать обратную связь, чтобы она четко доносила суть и не демотивировала сотрудников?
▫️ Что понижает и повышает ее результативность?
▫️ Как найти баланс между мягкостью и жесткостью?
На кейсах разберем конкретные принципы и ошибки, учитывая которые вы сможете легко и грамотно давать обратную связь. Так, чтобы в команде не страдали процессы, отношения и инициатива.
🗣 Вебинар проведет Карина Амдиева — тренер Софт Скиллз Лаб, преподаватель в НИУ ВШЭ и РЭУ им.Плеханова, бренд-маркетолог, бывший менеджер по работе с блогерами в Т-Банке.
Встреча пройдет в Zoom, поэтому вы сможете задать Карине любые вопросы.
👉🏻 Чтобы получить ссылку на конференцию, просто запустите бота.
Получи грант до 75% на ИТ-магистратуру!
Грант в магистратуре Центрального университета фиксируется при зачислении и остается неизменным на весь срок.
Максимальная поддержка — 1 350 000 ₽.
Как получить грант?
— Зарегистрируйся на сайте и заполни заявку в личном кабинете.
— Реши онлайн-контест.
— Пройди собеседование с командой программы.
Обучение начинается в сентябре. Занятия по вечерам и в выходные. Можно совмещать с работой.
В Школе технологий ЦУ ты сможешь прокачать навыки в:
• продуктовом менеджменте;
• машинном обучении;
• продуктовой аналитике;
• бэкенд-разработке.
Программы включают решение реальных задач от Сбера, Ozon, Avito, Х5 Tech, Lamoda, Т-Банка и других крупных ИТ-компаний.
Студенты растут в карьере уже во время обучения, а зарплата увеличивается в среднем на 63%.
Подай заявку и получи шанс на обучение в одной из лучших ИТ-магистратур страны.
Structured-Prompt-Driven Development
Большинство команд, активно начавших использовать агентов, быстро приходят к двум идеям, которые сейчас принято называть Spec-Driven Development:
👉К промптам и чату с агентом надо относиться не как к побочному, а как к основному артефакту.
👉Все задачи надо пускать по одному и тому же строгому воркфлоу.
А вот то, что происходит дальше, очень напоминает аналогичную ситуацию с Agile – каждая команда придумывает свой процесс и фреймворк вокруг него. При этом есть несколько уже сравнительно популярных методологий вроде OpenSpec/BMAD, и длиннющий хвост менее популярных – но даже они часто используются не в своей чистой форме, а с огромными доработками под то, как принято в конкретной команде, и как говорит их чувство прекрасного.
В ближайшие годы я ожидаю огромный поток статей, аналогичных сегодняшней – команда нащупала работающий для них процесс, попробовала генерализировать его, и дальше предлагает как универсальную методологию. Проблемы у этого такие же, как и у фреймворков вокруг Agile – если что-то помогло одной компании, это еще не делает инструмент серебряной пулей.
О чём говорят продакты 👀
Как вы считаете, работа продакта — это бесконечные митинги и диаграммы Ганта? На самом деле нет: всё ещё хуже. Продакты, как родители, делают всё, чтобы продвинуть свой продукт: и с соседним отделом поговори, и на конференцию съезди, и с пользователем пообщайся. Работа интересная, но об этом никто не знает, потому что рассказать некогда.
А нам, продактам из Авито, есть когда, поэтому мы создали телеграм-канал «Чтобы что». Будем рассказывать о буднях и внутрянке, а также шутить, постить мемы и иногда душнить (ну мы продакты или кто?)
Например, в канале вышел пост о том, как мы отредактировали процесс собеседований для продактов. Было 8 секций и 70+ дней, а стало 5 секций и… Читайте в посте.
Подписывайтесь, будет интересно!
For 50 years, software engineering ran on code rationing. Writing code was expensive, so we rationed it carefully through roadmaps, RFCs, prioritization meetings, and scope reviews.
This created a role: the No Engineer. No, that won't scale. No, we don't have bandwidth. No, that's out of scope. No, we need a design doc first. The No Engineer was valuable for 50 years. Every "no" saved real money. Their judgment was the rationing system.
LLMs will be the end of code rationing. Code is cheap now. And while the No Engineer is explaining why something can't be done, the Yes Engineer has already shipped three versions of it.
If you're a Yes Engineer, the next decade is yours.
Что работает и не работает для Agents.md
Agents.md, как и другие способы научить агент работать в рамках принятых стандартов – вполне себе ложится в ответственность тимлида. Поэтому держите подборку рекомендаций от Augment,
основанных на их собственных экспериментах вокруг внутреннего бенчмарка:
👉Progressive disclosure лучше, чем очень подробный файл. Лучше всего структурировать его как скилл, на верхнем уровне держать общие рекомендации, а детали и примеры в отдельных референс файлах. Лучше всего перформили в экспериментах Agents.md на 100-150 строк.
👉Один из самых эффективных паттернов – описывать задачу или сложный воркфлоу как серию пронумерованных шагов.
👉Сильно помогают decision tables – в случаях, когда в кодовой базе есть несколько разных способов решения одной задачи. По сути это набор вопросов с весами в пользу того или иного варианта.
👉Короткие сниппеты из реальной кодовой базы сильно повлияли на переиспользуемость кода.
👉Все don't надо сопровождать соответствующими do.
👉Не нужно слишком детально описывать архитектуру, в том числе во вложенных файлах.
👉Избегайте слишком длинных секций "dos/donts", когда их количество уходит за 15, все становится плохо.
Как нанимать людей, которые сильнее вас
Если вы когда-нибудь собеседовали человека из абсолютно незнакомого вам домена, вы точно сталкивались с тем, что очень сложно понять, хорошо ли вообще прошло интервью. Вот несколько сильных положительных сигналов, на которые стоит обращать внимание:
👉После собеседования вы хотите побежать и реализовать те идеи, которыми кандидат с вами поделился.
👉Вы видите, что этот человек может многому научить и вас, и команду.
👉Кандидат может принести много пользы и в других доменах за счет своих междисциплинарных навыков.
👉Кандидат может качественно разобрать какую-то актуальную для вас проблему в компании – вникает в суть, задает хорошие вопросы, опирается на свой предыдущий опыт, дает не общие ответы.
Как слышать других
Хороший менеджер слушает других во много раз больше, чем говорит сам. Но услышать, что вам говорят другие люди, часто бывает очень сложно – вот какие ошибки и заблуждения чаще всего встречаются:
👉Слышать, что вам говорят, не обязательно требует делать то, о чем вас попросили.
👉Вы недооцениваете то, как на вашу картину мира влияет ваша специализация в чем-то – очевидные для вас вещи могут быть не очевидны другим.
👉Вы делите людей на технических и нетехнических, упуская то, что это градиент.
👉Вы предполагаете, что у других людей столько же ресурсов, сколько у вас – энергии, навыков, времени.
👉Если вы один раз встретились с человеком, обладающим какой-то характеристикой, вы проецируете все его особенности на других людей с этой характеристикой.
👉Вы предполагаете, что люди и организации не меняются.
👉Вы предполагаете, что люди думают ровно то, что говорят.
Подход к AI-native интервью
Если ваша команда разработки в основном пользуется агентами, а не пишет код вручную, то старый стандартный формат интервью, с секциями на знание алгоритмов и фреймворков, становится не особо показательным.
Держите кейс компании, которая переработала этот процесс так, чтобы он лучше отражал, как они работают на самом деле.
Основная часть – онсайт интервью. Оно состоит из следующих этапов:
👉Планирование. Кандидат вместе с интервьюерами вместе обсуждают, что именно надо будет запрогать. Кандидат драйвит генерацию идей, интервьюеры задают вопросы, чтобы пощупать, как он рассуждает. Проект берется из области доменных знаний кандидата.
👉Разработка. Кандидат в течение двух часов реализует продукт из первого этапа, используя любой AI и технический стек.
👉Ревью. Кандидат проводит демо получившегося продукта, а интервьюеры челленджат принятые им решения, смотрят на код, чтобы оценить технические и архитектурные подходы, обсуждают аспекты выведения его в продакшн.
Помимо такого очного интервью, проводятся еще два этапа. Один – стандартное system design собеседование, второй – взять готовый PR для существующей кодовой базы, подебажить его и улучшить.
Высокоамплитудная несговорчивость
Мне понравилась идея того, что несговорчивость – это не бинарная характеристика человека, а раскладывается как волна на частотность и амплитуду. Частотность – это то, насколько часто вы готовы входить в спор, чтобы отстоять свое мнение. Амплитуда – это то, на что вы готовы пойти, чтобы его отстоять.
Несговорчивость – не самый точный перевод слова disagreeableness, но лучшего нам не завезли. Мне кажется, что у него довольно сильные негативные коннотации, тогда как оригинал более нейтральный.
AI вредит нашей способности учиться
Еще одно исследование про вред, который AI оказывает на наше мышление – на этот раз про упорство, тенденцию быстро сдаваться и работать самостоятельно – ключевые качества для обучения. Что конкретно обнаружили:
👉После того, как участники эксперимента поработали над задачами с AI, они гораздо хуже работали без него – быстрее сдавались и показывали хуже результаты.
👉Самые сильные негативные эффекты проявились среди тех, кто запрашивал от AI решения конкретных задач. С теми, кто обращался просто за подсказками или объяснениями все лучше.
👉Эти эффекты повторялись вне зависимости от домена задачи – и в чтении, и в математике.
Про будущее Figma
На прошлой неделе Anthropic выпустили Claude Design – агента, который умеет готовить дизайн с полным знанием всей дизайн-системы и конвенций в вашей кодовой базе. Акции Figma, которые и так очень сильно падали весь последний год, упали еще сильнее. В статье – хороший анализ, почему Figma вообще постепенно становится нерелевантной тому, как развивается индустрия:
👉Вся Figma построена на закрытом проприетарном формате. Его сложно интегрировать со сложной кодовой базой, он отсутствует в обучающих сетах для моделей, с ним тяжело работать программно. В то же время, с кодом наоборот становится работать все проще – поэтому баланс сил в уравнении того, где находится источник правды, начинает быстро уезжать из дизайна в код.
👉Поддержа двух источников правды и синк их друг с другом требовал огромной дополнительной сложности и ресурсов. При этом, все равно реальный продукт отличался от того, что было в Figma.
👉Решение любой тривиальной задачи по дебагу или изменению происходящего в сложном Figma-файле – довольно сложная задача. В 2026 люди хотят отдавать такое агентам, а они тут не помогут.
Как выстраивать отношения с руководителем, чтобы получать поддержку и ресурсы?
Просить о чем-то руководителя проще, когда контакт с ним уже налажен. Если же отношения еще не выстроены или между вами есть напряжение, даже самые простые запросы могут встречать сопротивление.
💥 22 апреля в 20:00 (мск) лаборатория навыков коммуникации Софт Скиллз Лаб проведет открытое занятие, на котором вы за 1,5 часа узнаете:
▫️ Как заранее налаживать контакт с руководителем, чтобы потом было проще просить поддержку?
▫️ Как менять динамику отношений, если сейчас они не складываются?
▫️ Как запрашивать обратную связь, чтобы лучше понимать ожидания руководителя?
Вы получите конкретные формулы и приемы, которые облегчат ваше взаимодействие с начальником.
Весь материал разберете на реальных кейсах, вы сможете отправить свою ситуацию в анонимную гугл-форму.
🗣️ Спикер — Анна Мигунова, ведущий тренер Софт Скиллз Лаб, преподаватель НИУ ВШЭ и Сколково, директор по продукту в «заря.диджитал», системный аналитик в Kaspersky.
Встреча пройдет в Zoom, поэтому вы сможете задать Анне любые вопросы.
👉🏻 Запустите бота, чтобы получить ссылку на конференцию!
Честный опыт написания сложного проекта с агентами
Опытный техлид из Google рассказывает, как с помощью AI агентов реализовал сложный проект, который прокрастинировал восемь лет до этого – парсер для SQLite запросов и набор девтулов поверх него.
Самая интересная часть истории здесь в том, что первую реализацию автор получил за месяц, целиком отдав агентам и имплементацию, и дизайн, а сам задавая только общее направление. Но после того, как он детально поревьюил получившуюся архитектуру, ему стало понятно, что вдолгую поддерживать и расширять проект точно не получится. Во второй итерации он все выкинул, и начал с нуля, на этот раз делегируя агентам только очень четко очерченные задачи по имплементации, но оставляя за собой все архитектурные решения. И вот тут жизнь заиграла новыми красками.
Лучше всего пост подбивает вот эта цитата:
The takeaway for me is simple: AI is an incredible force multiplier for implementation, but it’s a dangerous substitute for design. It’s brilliant at giving you the right answer to a specific technical question, but it has no sense of history, taste, or how a human will actually feel using your API. If you rely on it for the “soul” of your software, you’ll just end up hitting a wall faster than you ever have before.Читать полностью…
За последние пару лет ожидания от руководителей очень сильно поменялись. Еще недавно самым страшным грехом для тимлида было продолжать писать код, а сейчас практически в любой вакансии вплоть до уровня СТО от вас будут ожидать огромной технической вовлеченности. Вот буквально недавно мы старались не строить под менеджером команды больше 7 человек, а сейчас уровни корпоративной иерархии стремительно уплощаются, и сотней прямых подчиненных уже никого не удивить. И эта перестройка только начинает набирать обороты, роль руководителя продолжит меняться и дальше.
Ребята из Стратоплана понимают это как никто другой, потому что постоянно общаются с сотнями менеджеров из самых разных компаний. Поэтому очень советую обратить внимание на их конференцию Управление'26, на которой основной фокус будет как раз на том, а какие компетенции и инструменты нужны руководителю, чтобы оставаться востребованным сегодня и в будущем.
📆20-23 апреля, 18:00-22:00 по Москве
👉Бесплатная регистрация
Я бы сказал, что соскучился по временам беспроцентных кредитов, безудержного роста компаний, и формирования команд под самые бесполезные идеи – но сейчас мы живем в не меньшем театре абсурда! Я более чем уверен, что прямо сейчас кто-нибудь работает над тем, чтобы заменить такую команду на пачку AI агентов, которые продолжат выполнять настолько же бесполезную работу, но уже прожигая токены, а не минуты жизни.
Читать полностью…
Если AI удаляет вашу базу данных, виноваты вы, а не AI
Недавно довольно широко разлетелась история про то, как AI агент снес продакшн базу данных и все бэкапы. Главный пострадавший винил в этом вообще всех – разработчиков агента за ложный маркетинг и заявления о том, что он безопасен, хостинговую платформу за вообще наличие возможности дропнуть базу через API.
Но вообще-то, во всех похожих случаях виноват сам разработчик. У AI, как и других инструментов, есть границы применимости. Использовать его для операций, в которых критично важно следование правилам и повторяемость, вроде деплоя базы – очень плохое решение. Все шаги, которые могут быть выполнены детерминистически, должны выполняться именно так.
Поэтому, если вы выдали агенту доступ к продакшн окружению, и отправили его выполнять инфраструктурные задачи, которые можно было бы автоматизировать простым скриптом – сами виноваты.
Когда корреляция врет
Мне кажется, что вот этот выпуск Подлодки очень важен для всех менеджеров – поэтому решил им поделиться, не дожидаясь очередного дайджеста подкастов.
Вместе с Никитой Поваровым, моим бывшим коллегой из JetBrains, мы очень глубоко закапываемся в разные модели каузальности, и в то, почему корреляция вообще не гарантирует причинности.
Отдельно в выпуске мы проходимся по тому, что понимание каузальных графов дает менеджеру, который пытается осознанно вносить изменения в свою социотехническую систему.
🚀 Как продакту ускорить свою работу с AI — учимся на Podlodka Product Crew
Едва ли среди читателей этого канала найдется человек, который ни разу не применял AI в работе. Но есть разница: пользоваться базовыми промптами для генерации текстов и аналитики данных, или же создать рабочую систему из инструментов на основе AI.
Команда конференции Podlodka Product Crew открывает новый сезон — «AI-инструменты продакта». Он пройдет с 18 по 22 мая.
В течение недели участники познакомятся с экспертами, которые с помощью AI ускорили продуктовый цикл в разы, причём на всех этапах: от проверки гипотез и создания PRD до пользовательской аналитики.
На конфе выступят как известные в сообществе визионеры AI — например, Глеб Кудрявцев и Влад Терзи, так и продуктовые практики из ведущих российских компаний и активно развивающихся зарубежных стартапов.
👀 В программе:
— исследование с AI: от анализа до синтеза интервью,
— прототип или сервис за вечер,
— аналитика через AI-агентов,
— AI-агенты для мониторинга,
— внедрение AI в команду.
И это ещё не всё — программа дополняется! Формат такой: 5 дней, 10 сессий с демо и практикой и закрытое комьюнити в Telegram.
Отдельный плюс — цена: заметно ниже привычных конференций, при этом контента много, а новые знания можно сразу же приземлять на свои задачи.
🔗Если хотите увидеть, как продакт-менеджеры применяют AI-инструменты, ускорить свою работу и принести больше пользы бизнесу, ловите ссылку с early-bird билетами: https://podlodka.io/productcrew
Продуктивность – это ловушка
Способов повысить свою рабочую продуктивность – миллион, начиная от разных систем управления задачами и хаками вокруг календаря, заканчивая перекладыванием части рутины на AI, о чем сейчас кричат на каждом углу. Но сама по себе продуктивность не сделает вас ни счастливее, ни свободнее. Вот почему:
👉Вкачивание времени в улучшение продуктивности – прекрасная маскировка для прокрастинации. Вы получаете дофамин от того, что выполняете какие-то задачи, но по факту ни к какой полезной цели они вас не приближают.
👉Сколько бы вы ни оптимизировали свои процессы, работа продолжит занимать все свободное время. Вы просто начнете делать больше задач, которые раньше отсекались как низкоприоритетные. И легко свалиться вообще в обратную сторону – начать щелкать вот эти небольшие низкоприоритетные задачи, под которые вы подогнали свою систему, а большие важные вещи останутся нетронутыми.
👉Ваша улучшенная продуктивность быстро перестает быть превышением ожиданий и становится новой планкой на будущее. А если держать такой темп постоянно, то привет, улетевшая кукуха и выгорание.
👉Пока вы продолжаете относиться к своему списку задач как к бесконечному, вы не избавитесь от постоянного чувства вины за то, что вы решаете его недостаточно быстро.
В чем секрет устойчивости Selectel?
За 17 лет на рынке в Selectel научились быстро реагировать на изменения, видеть в кризисах возможности и объединять усилия команды, чтобы вместе добиваться большего.
Это подтверждают и цифры по итогам 2025 года:
✔️ 33 000 клиентов — +5 100 за год
✔️ 50+ продуктов — +9 за год
✔️ 18,3 млрд рублей выручки — +39% год к году
✔️ 1 300 сотрудников — +155 за год
Держать курс на развитие, несмотря на шторм рынка, компании помогают шесть опор, которые раскрыли в большом спецпроекте «Секреты устойчивости Selectel» — переходи на лендинг, смотри интервью с сотрудниками и исследуй каждую опору.
Спойлер: собственная ИТ-инфраструктура — это, конечно, база, но секрет не только в ней 😉
В конце исследования — розыгрыш легендарных Тирексов! 🦖
Реклама. АО "Селектел". erid:2W5zFHVc2am
Как перестать спорить с продактами и наконец начать запускать проекты? 🚀
Коллеги залезли в голову как к продактам, так и к техлидам в своём новом фильме «Авито База #3». В этом им помогли юнит-лид и техлид из Авито Услуг, их личные кейсы и честный открытый разговор.
Открываем фильм по ссылке и сразу заметки, чтобы фиксировать практики, которые помогут упростить работу, выстроить эффективную связку между командами и избежать бесконечных споров и недопониманий.
📱 YouTube
📱 Rutube
📱 VK Видео
Продолжим тему AI-native собеседований. В июне в Podlodka AI Engineers Club я планирую организовать стрим про то, как меняются процессы интервью в разных компаниях с учетом того, насколько сильно поменялась рабочая рутина разработчиков. Если вы в вашей компании делали с собеседованиями что-то интересное в этом направлении, отпишитесь в Google Form – я ищу еще пару участников, и буду рад позвать кого-то из подписчиков!
👉Гуглоформа тут
Хаос в сервисах — одна из самых дорогих проблем, которую не видно в бюджете.
63% компаний уже ожидают рост себестоимости в 2026 году и планируют сокращать расходы. Чаще всего под нож идут логистика и маркетинг, но при этом почти никто не считает потери внутри команды.
По данным Harvard Business Review, сотрудники переключаются между приложениями более 1200 раз в день. В сумме это съедает около 9% рабочего времени.
Если перевести в деньги, команда из пяти человек теряет почти миллион рублей в год просто на постоянных переключениях.
Это не разовая проблема, а системная история, которая напрямую влияет на эффективность бизнеса.
Вместе с VK WorkSpace разобрали, как именно такие потери возникают и какие решения позволяют вернуть это время обратно в бизнес.
Новые выпуски менеджерских подкастов
👉"Три тимлида заходят в бар" про обучение менеджеров: как много нужно учиться, чему конкретно и какими способами.
👉Бреслав и Ложечкин: продолжение предыдущего выпуска про спецификации вообще и новый язык программирования для AI в частности.
👉КОДА КОДА про сложные переговоры: какие инструменты и практики использовать, чтобы договариваться о важных вещах
Как сегодня развиваются контентные платформы — и что это значит для продуктовых команд
В выпуске «Багрепорта» с CPO ВКонтакте прозвучал показательный тезис: платформа будет перераспределять охваты в сторону оригинального контента, и это не просто изменение алгоритма, а важная часть продуктовой стратегии.
👉 ВКонтакте фокусируется на развитии авторов «с лицом», тех, кто делает свой контент. Приоритеты в работе с авторами: набор охватов и подписчиков, монетизация, инструменты для создания и дистрибуции контента.
👉 Отдельная ставка на социальную коммерцию, где контент становится точкой входа в покупку, а автор — партнером для бизнеса. Контент начинает работать как триггер к покупке и путь пользователя сокращается до «увидел - кликнул - купил».
👉 В выпуске отдельно проговаривается важная вещь про продуктовую работу — это не генерация фич, а управление компромиссами между краткосрочными метриками и долгосрочной стратегией, ростом и качеством, монетизацией и пользовательским опытом. И часто такие компромиссы не происходят бесплатно.
👉 Любые изменения в зрелых продуктах не происходят быстро и не дают мгновенного эффекта.
👉 Харды продакта осваиваются за 1-2 года. Но это лишь треть работы. Остальное — софт-скиллы, коммуникации, операционная эффективность, опыт реальных изменений. Сильного продакта выделяют его мотивы, а не уверенное владение хардами.
Закрывшиеся стартапы продают свои внутренние данные
Обанкротившиеся стартапы начали продавать все внутренние архивы корпоративных переписок компаниям, тренирующим AI модели, и получают за это что-то вроде сотен тысяч долларов.
Так что, если вам когда-то казалось, что создавать кучу тикетов в Jira, писать статей в Notion, и переписываться в Slack – это бесполезная работа, то вы просто еще не поняли, что это новое золото!
Как анализировать организацию работы в команде
Дмитрий Болдырев в новой статье своего мега-цикла разбирает еще одну из обязанностей тимлида - анализ распределения работы между членами команды на предмет возможных проблем.
1️⃣Собираем матрицу распределения работ – табличку, где по вертикали идут имена членов команды, по горизонтали – полный перечень функций и задач.
2️⃣В этой матрице отмечаем, кто какую из работ на самом деле выполняет, в том числе тип участия по RACI.
3️⃣Анализируем распределение и выполнение работ. Идем по каждой строке и проверяем, выполняется ли кем-то работа вообще, очевидно ли, кто должен ее выполнять в каждом случае, нет ли дублирования ролей, является ли количество исполнителей минимально достаточным, отвечает ли кто-то за конечный результат, согласована ли работа между всеми участниками, понятны ли критерии успеха, дает ли работа ожидаемый эффект.
4️⃣Анализируем каждый столбец: понятна ли роль участника команды, можно ли выделить и оценить его вклад в общее дело, ясны ли границы его зоны ответственности, соответствует ли нагрузка его компетенциям, соответствует ли объем работы его возможностям, и сбалансирована ли она относительно остальных коллег, нет ли избыточной зависимости от других участников, не страдает ли он от переключений контекста, отвечает ли за какой-то результат от начала до конца.
Работаете с облачной инфраструктурой?
Apple Hills Digital проводит исследование облачных платформ: использование, выбор, сценарии внедрения.
Сейчас — быстрый отбор участников (~3 минуты).
Анкета короткая*, далее — основной опрос и розыгрыш iPhone
* Принимая участие в опросе Вы становитесь участником розыгрыша под наименованием «Если ты работаешь в IT, пройди опрос и выиграй iPhone 17 Pro». Информация об организаторе розыгрыша, сроках проведения, правилах проведения розыгрыша, количестве призов, сроках, месте, порядке получения призов размещена по ссылке
Как прикинуть окупаемость вашей команды
Команда из восьми инженеров где-то в Европе стоит около 1 миллиона евро в год – иначе говоря, 90000 евро в месяц и 4000 евро в день. Ожидания по окупаемости отличаются в зависимости от типа команды.
Если это платформенная команда, которая делает какой-то внутренний продукт, то только для выхода на самоокупаемость она должна экономить другим командам минимум 1400 часов в месяц, что в компании на 100 инженеров означает экономию каждому трех часов в месяц. Но считать только самоокупаемость не очень честно – реалистичные ожидания от такой команды это 3-5 кратный выигрыш.
Похожим образом можно посчитать окупаемость и для продуктовой команды – но рычагов, на которые можно повлиять, существенно больше. Если вы знаете, сколько денег в среднем приносит пользователь, то можете так же на салфетке посчитать, насколько оправдана польза от того, что вы в течение квартала повышали конверсию на пару процентов.
Понятное дело, что это – очень примитивные расчеты, и у каждой компании своя специфика. В большинстве случаев инженер стоит существенно дороже своей прямой зарплаты. Но понимать хотя бы самоокупаемость, и насколько вы в нее попадаете, полезно, чтобы быть лучше подготовленным к будущему.