Teamlead Good Reads – ежедневные советы про менеджмент людей и команд

Вышла книга "Made at Intel"

Несколько последних лет на Хабре регулярно натыкался на серию постов менеджера-ветерана из Интела с разными историями про то, как была устроена их кухня. Причем историями довольно откровенными, после которых не возникало желания побежать туда работать.

Так вот, спустя несколько лет публикаций, автор, Валерий Черепенников, завернул все эти истории в книгу. Я еще не читал, но планирую в ближайшие месяцы – потом обязательно поделюсь впечатлениями!

Исследование продактов

Каждый год я с командой провожу исследования разных сегментов IT рынка. Первое исследование в 2024 – про продакт-меннджеров!

В этот раз, помимо стандартных вопросов про скиллы, компании и сообщество, мы спрашиваем про:
👉медианные зарплаты по грейдам
👉сложность устройства на работу
👉время, которое уходит на различные рабочие процессы

Нам очень важен каждый голос, поэтому проходите опрос сами, и, самое главное, поделитесь им со своими коллегами продакт-менеджерами!

🔗Пройти опрос

Онлайн-конференция про AI от Epic Growth

Мои друзья из Epic Growth делают крутую штуку – большую онлайн-конференцию про то, как внедрять AI в свои продукты и команды. Будет три трека про продукт, маркетинг и личную эффективность. В каждом выступит с десяток спикеров, которые поделятся своим практическим опытом. В программе уже подтверждены ребята из Tinkoff AI, Zalando, Artefacto и Evolwe AI.

📆Дата: 12, 13, 14 марта
👉Регистрация

Советы по управлению долгими проектами

👉В первую очередь приоритизируйте самые непонятные и сложные проблемы, откладывая остальные части на потом. Именно у них есть потенциал растянуть проект на бесконечность времени.
👉Как можно быстрее выводите проект в продакшн. Это поможет выявить различную невидимую работу, о которой вы не догадывались. Как вариант, оптимизировать проект сначала под какой-то один узкий сценарий.
👉Подумайте об оттоке людей заранее. На всех критичных позициях должны быть замены. Все решения должны быть задокументированы, чтобы знания не пропали с увольнениями. Если кто-то увольняется, скоуп или сроки должны быть пересмотрены, чтобы оставшаяся часть команды не кранчила.
👉Старайтесь выбирать для проекта такие майлстоуны, которые позволяют получить какую-то внятную ценность. Это поможет поддерживать интерес бизнеса и команды.
👉Управляйте отношением к проекту внутри компании, причем проактивно. Делайте частые публичные апдейты статуса, празднуйте достижение майлстоунов, проводите Q&A и техтолки.

По опыту работы в Котлине, в котором большая часть сколько-то значимых проектов занимает больше года, советы очень релевантные.

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.

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!

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.

Как AI ассистенты влияют на качество кода

На днях GitClean опубликовали исследование, согласно которому за последний год качество кода существенно упало. Сначала про методологию:

👉Анализировали 150+ миллионов строк кода, как из опенсорса, так и своих коммерческих клиентов.
👉В качестве основной метрики выбрали code churn – процент строк кода, которые были удалены в течение двух недель после написания.
👉Помимо чёрна, смотрели на количество рефакторингов – перемещений существующего кода в новое место.

Результаты такие:

👉Доля churn code растет с 2022 года, когда появился Copilot. В 2020 эта доля была равна 3.3%, сейчас уже 5.5%.
👉Доля рефакторингов, наоборот, заметно упала. По версии авторов исследования это может означать, что людям проще сгенерировать новый код, чем думать о переиспользовании старого.

Я бы не делал далеко идущих выводов на основе этого исследования. Выводы в отчете немного притянуты за уши, сами метрики выбраны тоже довольно странно.

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.

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.

Автоматизация дежурств в команде на базе Grafana и Slack

Автор рассказывает, как завести в команде следующую схему дежурств:

👉В календаре заполняется график дежурств с указанием имен дежурных.
👉В Slack заводится обезличенный тег, вида @team_duty.
👉Календарь линкуется с Grafana.
👉При упоминании обезличенного тега дежурного Grafana автоматически определяет, кого надо позвать, и тегает его.

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.

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.

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.

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.

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.

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.