1.8 млн. инженеров (ghost engineer) ничем не занимаются на работе!
Ну че, помните я вам тут в понедельник рассказывал о модели, которую придумали ребята из Стенфорда для оценки сложности решенной задачи?
Ну вот они пошли дальше и написади статью (статья не является строго научной!), в которой ввели термин ghost engineer и вот, что они нам говорят (вот тут видос, если что):
1.
Эти парни делаю лишь 10% работы от медианы в рамках эффективности в своей компании. То есть делают только 10% работы от средней нормы в своей организации.
2.
В публичных описаниях приводятся характерные признаки «призраков»:
• 58% из них делают меньше трёх коммитов в месяц;
• 42% ограничиваются тривиальными изменениями на одну строку/символ.
Что вызывает спорные чувства?
1.
Написание кода - лишь малая часть работы. Хотя модель ребят из стенфорда пытается учитывать и это пусть и косвенно через сложность задач.
2.
Подобный подход никак не позволяет учесть менторство, ревью, проектирование архитектуры, время на встречах.
Хорошо бы в эту модель докрутить Google InSession (ранее рассказывал о подходе Гугла для анализа информации по ивентам, куда уходит время у разработчиков).
Однако, модель точно позволит выявить крайние случаи, когда люди реально нифига не делают.
А как вы оцениваете наличие ghost engineer в вашей компании?
❤️ - у нас таких нет
👍 - от 5 до 10%
🔥 - от 11 до 25%
🦄 - только я и работаю
Ну че, помните я вам тут в понедельник рассказывал о модели, которую придумали ребята из Стенфорда для оценки сложности решенной задачи?
Ну вот они пошли дальше и написади статью (статья не является строго научной!), в которой ввели термин ghost engineer и вот, что они нам говорят (вот тут видос, если что):
1.
Эти парни делаю лишь 10% работы от медианы в рамках эффективности в своей компании. То есть делают только 10% работы от средней нормы в своей организации.
2.
В публичных описаниях приводятся характерные признаки «призраков»:
• 58% из них делают меньше трёх коммитов в месяц;
• 42% ограничиваются тривиальными изменениями на одну строку/символ.
Что вызывает спорные чувства?
1.
Написание кода - лишь малая часть работы. Хотя модель ребят из стенфорда пытается учитывать и это пусть и косвенно через сложность задач.
2.
Подобный подход никак не позволяет учесть менторство, ревью, проектирование архитектуры, время на встречах.
Хорошо бы в эту модель докрутить Google InSession (ранее рассказывал о подходе Гугла для анализа информации по ивентам, куда уходит время у разработчиков).
Однако, модель точно позволит выявить крайние случаи, когда люди реально нифига не делают.
А как вы оцениваете наличие ghost engineer в вашей компании?
❤️ - у нас таких нет
👍 - от 5 до 10%
🔥 - от 11 до 25%
🦄 - только я и работаю
🦄28❤22👍18🔥14
Я знаю, что вы любите хорошие подборки каналов 😈.
А теперь прямая речь ребят 🎙️
👉Где узнавать о практиках для руководителей, лидеров, проджектов и всех, кто хочет работать с организациями эффективнее?
Хочу порекомендовать канал «Адаптивные организации». Посты там пишут эксперты с опытом более 10 лет – сертифицированные тренеры в ключевых аспектах трансформации организаций.
Они помогают со стратегией, целеполаганием, продуктовым подходом и настройкой всех процессов как в стартапах, так и в крупных компаниях, и точно знают, что работает, а что нет.
Среди кейсов: СБП, Яндекс Практикум, Сбербанк, Т-Банк, Авито, S7, МТС и многие другие.
Из интересного на канале:
- Как понять, какая у вас структура организации — и что с ней делать?
- Как проверить любую метрику?
- Бинго хорошего Product Owner'а: карта развития из 8 элементов
-Как подобрать стратегию управления под каждое поколение?
- Как команды Spotify оценивают себя?
- 4 книги для прокачки системного мышления
—————
👉🏼 Канал "Стратегия и дизайн Agile-организаций" Ильи Павличенко — для тех, кто хочет не «внедрять Agile», а перепроектировать компанию так, чтобы она работала иначе: через структуру, процессы, систему наград и HR-политики.
Здесь стратегии, разборы известных компаний, живые кейсы и практичные идеи про системные изменения, которые действительно меняют поведение людей.
Полезно топ-менеджерам, лидерам, HR и всем, кто двигает организацию к реальным изменениям.
—————
👉🏼 Канал Школа проектного специалиста — про управление проектами, коммуникацию и soft skills для тех, кто работает в ИТ-проектах.
На канале можно найти:
~ как объяснить бизнесу риски, сроки и объём проекта
~ способы для развития soft skills, чтобы улучшить свои навыки и коммуникацию в команде
~ разбор типичных граблей при внедрении 1С:ERP
Канал ведут практикующие руководители проектов и аналитики.
Подписывайтесь на @techitpm — почерпнёте много пользы.
А теперь прямая речь ребят 🎙️
👉Где узнавать о практиках для руководителей, лидеров, проджектов и всех, кто хочет работать с организациями эффективнее?
Хочу порекомендовать канал «Адаптивные организации». Посты там пишут эксперты с опытом более 10 лет – сертифицированные тренеры в ключевых аспектах трансформации организаций.
Они помогают со стратегией, целеполаганием, продуктовым подходом и настройкой всех процессов как в стартапах, так и в крупных компаниях, и точно знают, что работает, а что нет.
Среди кейсов: СБП, Яндекс Практикум, Сбербанк, Т-Банк, Авито, S7, МТС и многие другие.
Из интересного на канале:
- Как понять, какая у вас структура организации — и что с ней делать?
- Как проверить любую метрику?
- Бинго хорошего Product Owner'а: карта развития из 8 элементов
-Как подобрать стратегию управления под каждое поколение?
- Как команды Spotify оценивают себя?
- 4 книги для прокачки системного мышления
—————
👉🏼 Канал "Стратегия и дизайн Agile-организаций" Ильи Павличенко — для тех, кто хочет не «внедрять Agile», а перепроектировать компанию так, чтобы она работала иначе: через структуру, процессы, систему наград и HR-политики.
Здесь стратегии, разборы известных компаний, живые кейсы и практичные идеи про системные изменения, которые действительно меняют поведение людей.
Полезно топ-менеджерам, лидерам, HR и всем, кто двигает организацию к реальным изменениям.
—————
👉🏼 Канал Школа проектного специалиста — про управление проектами, коммуникацию и soft skills для тех, кто работает в ИТ-проектах.
На канале можно найти:
~ как объяснить бизнесу риски, сроки и объём проекта
~ способы для развития soft skills, чтобы улучшить свои навыки и коммуникацию в команде
~ разбор типичных граблей при внедрении 1С:ERP
Канал ведут практикующие руководители проектов и аналитики.
Подписывайтесь на @techitpm — почерпнёте много пользы.
🔥5👍4❤2👏2🤔1
Е-ма-е, а я то пропустил:
10 января каналу исполнилось 3 года!
Офффигеть, просто!
За 3 года канал изменился,
я изменился,
вы изменились!
Стали ли мы лучше и опытнее? Однозначно!
Выросли ли мы с вами?
Ну как можно с этим спорить!
Изменился ли рынок?
Да просто, капец!
Стали ли мы умнее?
Сомнений ровно 0!
Блин, спасибо вам, что вы читаете! Правда и искренне!
Мне безумно приятно осознавать, что мои рекомендации, обзоры книг и статей, мои советы и мой опыт вам помогают и делают этот мир чуточку лучше!
Один из моих руководителей всегда заканчивал поздравления постой фразой:
Так и у нас с вами «дальше больше».
Всех обнял, приподнял, покружил и на место поставил!
🎉 - если ты с каналом больше 2-х лет
🦄 - если ты тут от 1 до 2-х лет
😎 - если меньше года
10 января каналу исполнилось 3 года!
Офффигеть, просто!
За 3 года канал изменился,
я изменился,
вы изменились!
Стали ли мы лучше и опытнее? Однозначно!
Выросли ли мы с вами?
Ну как можно с этим спорить!
Изменился ли рынок?
Да просто, капец!
Стали ли мы умнее?
Сомнений ровно 0!
Блин, спасибо вам, что вы читаете! Правда и искренне!
Мне безумно приятно осознавать, что мои рекомендации, обзоры книг и статей, мои советы и мой опыт вам помогают и делают этот мир чуточку лучше!
Один из моих руководителей всегда заканчивал поздравления постой фразой:
Дальше больше!
Так и у нас с вами «дальше больше».
Всех обнял, приподнял, покружил и на место поставил!
🎉 - если ты с каналом больше 2-х лет
🦄 - если ты тут от 1 до 2-х лет
😎 - если меньше года
6😎118🦄66🎉37❤7🤷♂7🤔1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔥115❤60💊44😁26🤣10🤷♂2👎2👍1
Как стать крутым продакт-менеджером?
Важно одновременно прокачивать много скиллов: эффективность работы с метриками, взаимодействие с командой и умение принимать стратегические решения. В канале Fresh Product Manager можно найти множество ценных ресурсов для менеджеров по продукту, которые хотят карьерно расти. Его автор — CEO и основатель консалтинговой компании Product Market Lab и product advisor (ex Ozon, Литрес) Сергей Колосков.
В канале Сергей делится полезными продуктовые инсайтами и гайдами, например:
— Product Manager Burnout: Early Warning Checklist: как быстро проверить свое состояние и контролировать выгорание
— Минимальный пул артефактов, необходимый для защиты продуктовой инициативы
— Какие метрики сигнализируют, что в продукт надо инвестировать?
Узнавайте больше о работе с IT-продуктом от эксперта 🤝
Важно одновременно прокачивать много скиллов: эффективность работы с метриками, взаимодействие с командой и умение принимать стратегические решения. В канале Fresh Product Manager можно найти множество ценных ресурсов для менеджеров по продукту, которые хотят карьерно расти. Его автор — CEO и основатель консалтинговой компании Product Market Lab и product advisor (ex Ozon, Литрес) Сергей Колосков.
В канале Сергей делится полезными продуктовые инсайтами и гайдами, например:
— Product Manager Burnout: Early Warning Checklist: как быстро проверить свое состояние и контролировать выгорание
— Минимальный пул артефактов, необходимый для защиты продуктовой инициативы
— Какие метрики сигнализируют, что в продукт надо инвестировать?
Узнавайте больше о работе с IT-продуктом от эксперта 🤝
❤7👍6🔥2🤔1
А сможете доказать ROI от AI в разработке?
Продолжаю разбирать выступления Егора Денисова-Бланша (Yegor Denisov-Blanch) и сейчас разберем его выступление на конференции AI Engineer Code Summit 2025 в Нью-Йорке с таким провокационным вопросом :-)
Ох, и поверьте, разбираю я все это не просто так: готовится кое-что интересное для вас😉
Доклад основан на результате двухлетнего исследования влияния AI-инструментов на продуктивность разработчиков, охватывающего 120 000+ разработчиков в 600+ компаниях (ох какие вкусные цифры тут).
И я все размышлял об этом видео и думал, о чем же оно?
И как будто это видео - диагноз или наоборот индульгениця всем нам: мы видим рост продуктивности от AI локально, но как, блин, повысить эффективность на круг и посчитать экономику? Че там по ROI?
1.
Качество от использования AI зависит от индекса чистоты окружения: качество кода, документации, модульность кода и т.п. В общем, техдолг и тут мешает. Так что бегом проверять, что у вас там с ним.
2.
Использование AI = рост энтропии/тех.долга. Так что, давайте попросим ребят инженеров засучить рукава и следить за качеством кода, генерируемого AI.
3.
Много токенов не равно, что вы молодцы и получаете нужные эффекты. При росте свыше 10 млн.токенов на инженера эффекта уже не наблюдается, скорее даже такие команды показывают результаты хуже.
Моя гипотеза тут в том, что это говорит о низком качестве того самого индекса чистоты окружения => много токенов тратится на контекст.
4.
Средний прирост продуктивности составил 10%. Однако, есть значительная разница между лидерами и остальными.
Ииии самое важное, как мерить-то Егор нам предлагает:
Engineering Output - собственно говоря, та самая продуктивность. Если я верно понимаю, то Денис тут предлагает использовать их же ML модель про которую я уже рассказывал: модель, симулирующая оценку 10-15 экспертов, позволяющая оценить ретроспективно сложность решеной задачи.
Конечно, не стоит забывать и про Guardrail metrics и Егор о них не забыл:
Rework & Refactoring, Code Quality & Risk, People & DevOps
Мне прямо очень нравятся мысли Егора, но сам подход все больше напоминает хм…прогрев аудитории перед запуском чего-то, а-ля консалтинга и т.п.😁
А у вас уже был опыт расчета эффектов от AI?
😭 - это я не плачу, это мне «Эксель в глаз попал»: считал и вовсю
🔥 - прямо сейчас в процессе
🦄 - пока «естественный» тренируем
Продолжаю разбирать выступления Егора Денисова-Бланша (Yegor Denisov-Blanch) и сейчас разберем его выступление на конференции AI Engineer Code Summit 2025 в Нью-Йорке с таким провокационным вопросом :-)
Ох, и поверьте, разбираю я все это не просто так: готовится кое-что интересное для вас😉
Доклад основан на результате двухлетнего исследования влияния AI-инструментов на продуктивность разработчиков, охватывающего 120 000+ разработчиков в 600+ компаниях (ох какие вкусные цифры тут).
И я все размышлял об этом видео и думал, о чем же оно?
И как будто это видео - диагноз или наоборот индульгениця всем нам: мы видим рост продуктивности от AI локально, но как, блин, повысить эффективность на круг и посчитать экономику? Че там по ROI?
1.
Качество от использования AI зависит от индекса чистоты окружения: качество кода, документации, модульность кода и т.п. В общем, техдолг и тут мешает. Так что бегом проверять, что у вас там с ним.
2.
Использование AI = рост энтропии/тех.долга. Так что, давайте попросим ребят инженеров засучить рукава и следить за качеством кода, генерируемого AI.
3.
Много токенов не равно, что вы молодцы и получаете нужные эффекты. При росте свыше 10 млн.токенов на инженера эффекта уже не наблюдается, скорее даже такие команды показывают результаты хуже.
Моя гипотеза тут в том, что это говорит о низком качестве того самого индекса чистоты окружения => много токенов тратится на контекст.
4.
Средний прирост продуктивности составил 10%. Однако, есть значительная разница между лидерами и остальными.
Ииии самое важное, как мерить-то Егор нам предлагает:
Engineering Output - собственно говоря, та самая продуктивность. Если я верно понимаю, то Денис тут предлагает использовать их же ML модель про которую я уже рассказывал: модель, симулирующая оценку 10-15 экспертов, позволяющая оценить ретроспективно сложность решеной задачи.
Конечно, не стоит забывать и про Guardrail metrics и Егор о них не забыл:
Rework & Refactoring, Code Quality & Risk, People & DevOps
Мне прямо очень нравятся мысли Егора, но сам подход все больше напоминает хм…прогрев аудитории перед запуском чего-то, а-ля консалтинга и т.п.😁
А у вас уже был опыт расчета эффектов от AI?
😭 - это я не плачу, это мне «Эксель в глаз попал»: считал и вовсю
🔥 - прямо сейчас в процессе
🦄 - пока «естественный» тренируем
2🦄27😭13🔥4❤3👍1🗿1
Е-маё… я ж уже писал про "Про Управление"?
И вот что скажу - вообще не зря.
Алексей как писал понятно, остро и без менеджерской "пуховотитечности", так и пишет ("пуховотитечность" - его термин)).
Про людей. Про контракты. Про обязанности, амбиции, токсичность и реальную управленческую жизнь - не из книжек и не из рилсов.
Это тот редкий канал, который не хочется "пролистать", а хочется дочитать и подумать.
И да, апдейт.
Алексей запустил своего ИИ-двойника - я потестил, если нужно быстро посмотреть на управленческую ситуацию другими глазами - офигеть, как полезно.
Если пропустили тогда - самое время зайти сейчас.
t.me/ProYpravlenca
Проверено.
И вот что скажу - вообще не зря.
Алексей как писал понятно, остро и без менеджерской "пуховотитечности", так и пишет ("пуховотитечность" - его термин)).
Про людей. Про контракты. Про обязанности, амбиции, токсичность и реальную управленческую жизнь - не из книжек и не из рилсов.
Это тот редкий канал, который не хочется "пролистать", а хочется дочитать и подумать.
И да, апдейт.
Алексей запустил своего ИИ-двойника - я потестил, если нужно быстро посмотреть на управленческую ситуацию другими глазами - офигеть, как полезно.
Если пропустили тогда - самое время зайти сейчас.
t.me/ProYpravlenca
Проверено.
Telegram
Про Управление
Заметки управленца с опытом, плохим и хорошим.
По всем вопросам - @AlekseyRomanov
!!!: Комментарии используйте для нетворкинга и развития темы. За не аргументированные оценки или переход на личности - бан.
Рекламу не размещаю. Ассистентам не отвечаю.
По всем вопросам - @AlekseyRomanov
!!!: Комментарии используйте для нетворкинга и развития темы. За не аргументированные оценки или переход на личности - бан.
Рекламу не размещаю. Ассистентам не отвечаю.
🔥12❤8🤔1
Плохой Project Артём Арюткин
А сможете доказать ROI от AI в разработке? Продолжаю разбирать выступления Егора Денисова-Бланша (Yegor Denisov-Blanch) и сейчас разберем его выступление на конференции AI Engineer Code Summit 2025 в Нью-Йорке с таким провокационным вопросом :-) Ох, и поверьте…
Смотрите какая мне красота приехала?
Будем читать и рассказывать
Будем читать и рассказывать
🔥21❤7👏2👍1
Кажется, это лучшее объяснение для понимания жизни в корпорациях, да и не только в них.
Люди растут и их повышают в какой-то момент не столько за знания и скорость ответов, сколько за «умение взять на себя ответственность» и «понимание…хм…политических веяний и совместных обязательств большого количества людей друг перед другом».
Люди растут и их повышают в какой-то момент не столько за знания и скорость ответов, сколько за «умение взять на себя ответственность» и «понимание…хм…политических веяний и совместных обязательств большого количества людей друг перед другом».
👍26🔥8❤5💯2
Forwarded from #безвотэтоговотвсего
Лидер с влиянием или GPT на ножках?
Жила была Лена, школу она закончила с отличием, в инстутите тоже все все было норм, знания Лена умело поглощать с невероятной скоростью и точностью. Друзья, однокурсники и знакомые называли ее ходячей энциклопедией и Лену, в глубине душе это радовало. Ведь все логично складывается - больше знаешь - круче становишься. Вот тебе пятерки, вот тебе диплом правильного цвета, и вот тебе стажировка в большой нефтяной компании.
Попав на стажировку Лена быстро стала показывать сверхрезультаты, то, что другие делали за 6 часов она умудрялась сделать за 40 минут, да и объемом работы обходила всех остальных стажеров, Лене было совершенно не сложно и конечно скоро ее перевели на должность специалиста. Следующие несколько лет Лена росла по экспертным грейдам, и все было опять логично. Более сложные задачи требовали больших компетенций и знаний, а у Лены с этим всегда было прекрасно, она перемещалась по уровням словно в тетрисе и все было предсказуемо. Потом случился потолок экспертных грейдов и директор предложил Лене возглавить отдел. Посмотрев по сторонам и поняв для себя, что это просто еще один уровень в этой игре - Лена вписалась. И в начале все было неплохо, управление оказалось такой же наукой, в которой нужно было просто разобраться и постпенно стало понятно что делать с подчиненными. Лене стало нравится, она захотела расти дальше, пока не споткнулась о стену, которую раньше не замечала.
С какого-то момента стало понятно, что руководители над Леной и ее коллеги, руководители смежных подразделений, вообще не обязательно про глубокую экспертизу. Часто Лене казалось (хоть природная вежливость не позволяла об этом даже думать), что половина ее коллег конченные дегенераты, которые в своем домене вообще ничего не понимают, но почему-то сидят. И, о ужас, к ним даже руководство временами прислушивается. При этом Лена воспринималась как “очень умная и высокопотенциальная”, вот только к важным решениям ее не привлекали. С ней работали в режиме “запрос-ответ”, очень радовались, когда ответы нравились и… ничего. А меж тем у Лены внутри, все чаще, горели эмоции: опять кретинское решение, опять неправильное назначение, опять идиотский план. И она пыталась найти еще больше экспертных аргументов и донести до руководителей что же здесь не так. Но как она не старалась, со стороны все выглядело, как будто GPT апгрейднули с 4й на 5ю версию, стал умнее, толковее, точнее, но вот решаем мы все равно без него.
Отгадка Лениной проблемы в том, что часто влияние вообще никак не связано с экспертизой и вот почему:
1. Экспертиза делает тебя ценным, но не делает тебя субъектом решений, система легко платит за умного помощника, но крайне неохотно отдаёт власть тому, кто привык быть всегда прав.
2. Людей вроде Лены отодвигают не потому, что они слабые, а потому что они слишком хорошо видят риски - и редко проговаривают готовность взять ответственность за последствия.
3. Пока ты доказываешь, что прав, кто-то рядом просто принимает решение - даже если оно хуже.
Лена слишком долго росла в модели «я знаю лучше - значит меня должны слушать». Но корпоративный мир устроен иначе: здесь слушают тех, кто не только объясняет, почему нельзя, но и говорит как будет - и готов потом отвечать за последствия. Поэтому система нашла для Лены удобную роль, полезную, уважаемую и вообще суперценную - GPT на ножках. И если в какой-то момент ты ловишь себя на том, что тебя ценят за ум, но обходят стороной, когда нужно выбрать направление, возможно, ты всё ещё растёшь в экспертизе, но давно не растёшь во влиянии. А это две разные траектории )
#сережинымысли
Жила была Лена, школу она закончила с отличием, в инстутите тоже все все было норм, знания Лена умело поглощать с невероятной скоростью и точностью. Друзья, однокурсники и знакомые называли ее ходячей энциклопедией и Лену, в глубине душе это радовало. Ведь все логично складывается - больше знаешь - круче становишься. Вот тебе пятерки, вот тебе диплом правильного цвета, и вот тебе стажировка в большой нефтяной компании.
Попав на стажировку Лена быстро стала показывать сверхрезультаты, то, что другие делали за 6 часов она умудрялась сделать за 40 минут, да и объемом работы обходила всех остальных стажеров, Лене было совершенно не сложно и конечно скоро ее перевели на должность специалиста. Следующие несколько лет Лена росла по экспертным грейдам, и все было опять логично. Более сложные задачи требовали больших компетенций и знаний, а у Лены с этим всегда было прекрасно, она перемещалась по уровням словно в тетрисе и все было предсказуемо. Потом случился потолок экспертных грейдов и директор предложил Лене возглавить отдел. Посмотрев по сторонам и поняв для себя, что это просто еще один уровень в этой игре - Лена вписалась. И в начале все было неплохо, управление оказалось такой же наукой, в которой нужно было просто разобраться и постпенно стало понятно что делать с подчиненными. Лене стало нравится, она захотела расти дальше, пока не споткнулась о стену, которую раньше не замечала.
С какого-то момента стало понятно, что руководители над Леной и ее коллеги, руководители смежных подразделений, вообще не обязательно про глубокую экспертизу. Часто Лене казалось (хоть природная вежливость не позволяла об этом даже думать), что половина ее коллег конченные дегенераты, которые в своем домене вообще ничего не понимают, но почему-то сидят. И, о ужас, к ним даже руководство временами прислушивается. При этом Лена воспринималась как “очень умная и высокопотенциальная”, вот только к важным решениям ее не привлекали. С ней работали в режиме “запрос-ответ”, очень радовались, когда ответы нравились и… ничего. А меж тем у Лены внутри, все чаще, горели эмоции: опять кретинское решение, опять неправильное назначение, опять идиотский план. И она пыталась найти еще больше экспертных аргументов и донести до руководителей что же здесь не так. Но как она не старалась, со стороны все выглядело, как будто GPT апгрейднули с 4й на 5ю версию, стал умнее, толковее, точнее, но вот решаем мы все равно без него.
Отгадка Лениной проблемы в том, что часто влияние вообще никак не связано с экспертизой и вот почему:
1. Экспертиза делает тебя ценным, но не делает тебя субъектом решений, система легко платит за умного помощника, но крайне неохотно отдаёт власть тому, кто привык быть всегда прав.
2. Людей вроде Лены отодвигают не потому, что они слабые, а потому что они слишком хорошо видят риски - и редко проговаривают готовность взять ответственность за последствия.
3. Пока ты доказываешь, что прав, кто-то рядом просто принимает решение - даже если оно хуже.
Лена слишком долго росла в модели «я знаю лучше - значит меня должны слушать». Но корпоративный мир устроен иначе: здесь слушают тех, кто не только объясняет, почему нельзя, но и говорит как будет - и готов потом отвечать за последствия. Поэтому система нашла для Лены удобную роль, полезную, уважаемую и вообще суперценную - GPT на ножках. И если в какой-то момент ты ловишь себя на том, что тебя ценят за ум, но обходят стороной, когда нужно выбрать направление, возможно, ты всё ещё растёшь в экспертизе, но давно не растёшь во влиянии. А это две разные траектории )
#сережинымысли
❤38🔥34💯19👍8✍2😢1
Отлично утренний пост дополняет Антон.
Который утверждает, что вырвался из пут корпорации и теперь кайфует!
Верим Антону?))
Который утверждает, что вырвался из пут корпорации и теперь кайфует!
Верим Антону?))
💯8😁3🦄2🤡1
Forwarded from Средненький продакт | Антон Тарасов
Давно не было про ощущения вне моно-найма, а опросы говорят, что вам это интересно!
Победа конца прошлого года — перестал оценивать свое решение о выходе из моно-найма только деньгами. Почти год я старался зарабатывать сильно больше, чем в корпорации, вот прямо почти любой ценой, и это было единственной метрикой успеха. Сейчас же покататься на лыжах в понедельник — не менее важная штука, чем объём выручки. Сегодня, например, мы начали утро на катке всей семьёй. Короче, я заадоптил окончательно, что дело не только в деньгах. И не столько.
Отсутствие избытка больше не повод для тревоги:
• На ипотеку, аренду квартиры и базовые потребности семьи заработал — класс.
• Долгосрочные проекты двигаются — вообще отлично, значит не стою на месте.
• Есть время жить — супер, я за этим и шёл.
• Кратно меньше стресса — это офигеть какое достижение, дороже денег, потому что в гробу нет карманов.
Это не означает, что пропали амбиции и живу по течению. Как будто даже наоборот! Перестал истерить и начал смотреть дальше вперёд. Если первый год я воспринимал как майлстоун и задачей было продержаться и быть в своих глазах красавчиком, то теперь пришло осознание, что впереди охренеть какой марафон, и я в самом начале пути. У подножия холма своей истории. А если повезёт — у подножия горы.
И вот тут появилась внутренняя целостность и радость от жизни. Почувствовал счастье от достаточности и устойчивости. Прошлый год был истеричной погоней за финансовыми результатами. Этот год будет про выстраивание длительных историй. Может даже планировать научусь, кто знает.
Жить в состоянии "продержаться" очень ресурсоёмкая история. Раньше думал, что иначе и не бывает, а сейчас как понял. И вам желаю это на своём опыте прожить и понять. А если уже — вы красачик или может быть красавица!
Победа конца прошлого года — перестал оценивать свое решение о выходе из моно-найма только деньгами. Почти год я старался зарабатывать сильно больше, чем в корпорации, вот прямо почти любой ценой, и это было единственной метрикой успеха. Сейчас же покататься на лыжах в понедельник — не менее важная штука, чем объём выручки. Сегодня, например, мы начали утро на катке всей семьёй. Короче, я заадоптил окончательно, что дело не только в деньгах. И не столько.
Отсутствие избытка больше не повод для тревоги:
• На ипотеку, аренду квартиры и базовые потребности семьи заработал — класс.
• Долгосрочные проекты двигаются — вообще отлично, значит не стою на месте.
• Есть время жить — супер, я за этим и шёл.
• Кратно меньше стресса — это офигеть какое достижение, дороже денег, потому что в гробу нет карманов.
Это не означает, что пропали амбиции и живу по течению. Как будто даже наоборот! Перестал истерить и начал смотреть дальше вперёд. Если первый год я воспринимал как майлстоун и задачей было продержаться и быть в своих глазах красавчиком, то теперь пришло осознание, что впереди охренеть какой марафон, и я в самом начале пути. У подножия холма своей истории. А если повезёт — у подножия горы.
И вот тут появилась внутренняя целостность и радость от жизни. Почувствовал счастье от достаточности и устойчивости. Прошлый год был истеричной погоней за финансовыми результатами. Этот год будет про выстраивание длительных историй. Может даже планировать научусь, кто знает.
Жить в состоянии "продержаться" очень ресурсоёмкая история. Раньше думал, что иначе и не бывает, а сейчас как понял. И вам желаю это на своём опыте прожить и понять. А если уже — вы красачик или может быть красавица!
🔥30❤16❤🔥4👍3
Ваша разработка замедляется и это…
Нормально!
С каждым годом оценка задач/трудоемкость должны расти, селя-ви.
Почему так?
1.
закон Лемана, о котором я уже писал: энтропия всегда растет!
2.
Товарищ Кент Бек (чел, который придумал экстремальное программирование и в свое время участвовал в формулировке Agile Manifesto) расписал эту же теорию, но на современный лад.
Опциональность (это из экономической теории) - количество вариантов действий/шагов, которые у вас есть для следующего шага. Как пример, шахматы. У вас на старте 20 возможных ходов. После первого хода соперника, количество ваших опций может уменьшиться (если вы ходите вторым).
Фичи - количество фичей постоянно растет (ну это нормально, если ваш бизнес развивается). И вот получается, что каждая следующая фича делает ваш продукт лучше, но замедляет с каждым новым релизом. То есть уменьшает вашу опциональность (для простоты, условно, вы выбираете некий стек и теперь завязаны на него и каждая следующая фича только усиливает эту зависимость. ORACLE в свое время подсадил на себя 80% корпораций).
Возможно вы не чувствуете это сегодня, но точно ощутите на себе завтра
Что делать?
Кент предлагает использовать Tidy First- подход.
1.
Tidying first - означает, привести код в более чистое, структурированное состояние перед новой функциональностью,
2.
Ответить на вопросы:
Что мешает следующей фиче сейчас?
Что можно упорядочить, чтобы её сделать легче?
3.
Такая работа может временно снизить скорость видимого прогресса, но в долгой перспективе убыстряет весь процесс, потому что увеличивает опциональность.
То есть, отщипнуть немного сегодня, чтобы сохранить темп. Звучит как хорошая инвестиция!
Ну если короче, надо перед каждой фичей делать небольшой рефакторинг. Картиночку я вам тоже приложил.
А как у вас дела с управлением техдолгом?
🦄 - четко выстроенный процесс, каждый спринт инвестируем ресурсы
🔥 - нууу скорее вот прямо по жесткой необходимости раз в 3-12 месяцев
💊 - памагитеее! Живем с долгом еще от 2018 года, чисто как не тех долг, а ипотека
Нормально!
С каждым годом оценка задач/трудоемкость должны расти, селя-ви.
Почему так?
1.
закон Лемана, о котором я уже писал: энтропия всегда растет!
2.
Товарищ Кент Бек (чел, который придумал экстремальное программирование и в свое время участвовал в формулировке Agile Manifesto) расписал эту же теорию, но на современный лад.
Опциональность (это из экономической теории) - количество вариантов действий/шагов, которые у вас есть для следующего шага. Как пример, шахматы. У вас на старте 20 возможных ходов. После первого хода соперника, количество ваших опций может уменьшиться (если вы ходите вторым).
Фичи - количество фичей постоянно растет (ну это нормально, если ваш бизнес развивается). И вот получается, что каждая следующая фича делает ваш продукт лучше, но замедляет с каждым новым релизом. То есть уменьшает вашу опциональность (для простоты, условно, вы выбираете некий стек и теперь завязаны на него и каждая следующая фича только усиливает эту зависимость. ORACLE в свое время подсадил на себя 80% корпораций).
Возможно вы не чувствуете это сегодня, но точно ощутите на себе завтра
Что делать?
Кент предлагает использовать Tidy First- подход.
1.
Tidying first - означает, привести код в более чистое, структурированное состояние перед новой функциональностью,
2.
Ответить на вопросы:
Что мешает следующей фиче сейчас?
Что можно упорядочить, чтобы её сделать легче?
3.
Такая работа может временно снизить скорость видимого прогресса, но в долгой перспективе убыстряет весь процесс, потому что увеличивает опциональность.
То есть, отщипнуть немного сегодня, чтобы сохранить темп. Звучит как хорошая инвестиция!
Ну если короче, надо перед каждой фичей делать небольшой рефакторинг. Картиночку я вам тоже приложил.
А как у вас дела с управлением техдолгом?
🦄 - четко выстроенный процесс, каждый спринт инвестируем ресурсы
🔥 - нууу скорее вот прямо по жесткой необходимости раз в 3-12 месяцев
💊 - памагитеее! Живем с долгом еще от 2018 года, чисто как не тех долг, а ипотека
1💊42🔥22❤7🦄5👍1👎1🤡1
Аналитика давно перестала быть территорией «дата-саентистов».
Сегодня с данными живут:
- продакты,
- менеджеры,
- маркетинг,
- тимлиды,
да и вообще все, кто принимает решения, а не просто пересылает письма.
Поэтому аналитические навыки — это не про смену профессии.
Это про взросление роли.
На программе «Аналитика данных» от МФТИ и Нетология как раз идут не «по верхам», а по нормальному пути:
Откуда вообще берутся данные и почему им нельзя верить «по умолчанию»?
Как анализировать, чтобы находить сигналы, а не рисовать красивые графики?
Внутри — Python, базы данных и базовые подходы к ИИ.
Без магии, но с пониманием, что, зачем и для кого ты делаешь.
Формат — онлайн.
Подойдёт:
- тем, кто хочет зайти в аналитику осознанно,
- и тем, кто уже работает с данными, но чувствует, что всё «лоскутами».
На выходе:
1.
дипломы МФТИ и Нетологии,
2.
портфолио проектов,
3.
и, что важнее, — системная картинка в голове.
Начать учиться
Реклама. ООО “Нетология” ОГРН 1207700135884 Erid:2VSb5wjTvr5
Сегодня с данными живут:
- продакты,
- менеджеры,
- маркетинг,
- тимлиды,
да и вообще все, кто принимает решения, а не просто пересылает письма.
Поэтому аналитические навыки — это не про смену профессии.
Это про взросление роли.
На программе «Аналитика данных» от МФТИ и Нетология как раз идут не «по верхам», а по нормальному пути:
Откуда вообще берутся данные и почему им нельзя верить «по умолчанию»?
Как анализировать, чтобы находить сигналы, а не рисовать красивые графики?
Внутри — Python, базы данных и базовые подходы к ИИ.
Без магии, но с пониманием, что, зачем и для кого ты делаешь.
Формат — онлайн.
Подойдёт:
- тем, кто хочет зайти в аналитику осознанно,
- и тем, кто уже работает с данными, но чувствует, что всё «лоскутами».
На выходе:
1.
дипломы МФТИ и Нетологии,
2.
портфолио проектов,
3.
и, что важнее, — системная картинка в голове.
Начать учиться
Реклама. ООО “Нетология” ОГРН 1207700135884 Erid:2VSb5wjTvr5
❤6🔥5👏3🤔2🤡1🍓1😴1
Леша Суринов (мой хороший знакомы и СТО SberID) выдал базу про то, какие виды СТО бывают.
И вот лучше не скажешь и я согласен на все 100%
И вот лучше не скажешь и я согласен на все 100%
❤4🔥3🤡1
Forwarded from Мысли вне кода | Суринов
За свою карьеру я видел принципиально два подхода к подбору человека на роль CTO.
🔧 CTO – самый сильный эксперт, он должен знать до мельчайших подробностей как работает его продукт, участвовать во всех встречах и согласовывать все решения.
Я сам вырос из такого CTO, столкнувшись со временем с целым рядом проблем:
⚠️ Сложные решения замыкаются на одном человеке, который с ростом компании становится бутылочным горлышком, а эффективное масштабирование становится невозможным
⚠️ Быть везде и всегда – верный путь к выгоранию и вероятному уходу, а болезнь или увольнение такого человека – сродни катастрофе (bus-фактор)
⚠️ Люди в такой команде растут в основном только технически – CTO принимает основные управленческие решения и единолично несет за них ответственность
⚠️ CTO зачастую не видит критичной необходимости нанимать людей сильнее себя и средний уровень экспертизы команды не растет
✅ У этого подхода, на мой взгляд, лишь одно преимущество – имея в одной голове все детали и нюансы небольшого продукта можно принимать отдельные технические решения заметно быстрее и точнее. Поэтому при всех описанных недостатках он вполне работает до определенного размера компании, и особенно – если CTO вырос вместе с ней.
🧩 CTO – архитектор окружения, инженер человеческих систем из сильных экспертов и процессов. Такой человек следует принципу: "Don't aim to be the smartest person in the room. Aim to be the one who builds the best room".
При грамотном выстраивании:
✅ Решения принимаются распределенно – людьми, которые фокусно и экспертно ищут наилучшие варианты, а вся система может масштабироваться
✅ Люди в такой среде активно растут, получая личный управленческий опыт и обмениваясь им
✅ При найме в команду экспертов сильнее CTO растет общая сила симбиоза знаний и опыта отдельных участников
✅ Команда автономна и может достаточное время успешно функционировать в его отсутствие
⚠️ Недостаток у этого подхода, на мой взгляд, лишь один – при распределенном принятии решений нелинейно растут издержки на коммуникации, что, впрочем, будто бы неизбежно происходит при значительном росте любой компании
🔧 CTO – самый сильный эксперт, он должен знать до мельчайших подробностей как работает его продукт, участвовать во всех встречах и согласовывать все решения.
Я сам вырос из такого CTO, столкнувшись со временем с целым рядом проблем:
⚠️ Сложные решения замыкаются на одном человеке, который с ростом компании становится бутылочным горлышком, а эффективное масштабирование становится невозможным
⚠️ Быть везде и всегда – верный путь к выгоранию и вероятному уходу, а болезнь или увольнение такого человека – сродни катастрофе (bus-фактор)
⚠️ Люди в такой команде растут в основном только технически – CTO принимает основные управленческие решения и единолично несет за них ответственность
⚠️ CTO зачастую не видит критичной необходимости нанимать людей сильнее себя и средний уровень экспертизы команды не растет
✅ У этого подхода, на мой взгляд, лишь одно преимущество – имея в одной голове все детали и нюансы небольшого продукта можно принимать отдельные технические решения заметно быстрее и точнее. Поэтому при всех описанных недостатках он вполне работает до определенного размера компании, и особенно – если CTO вырос вместе с ней.
🧩 CTO – архитектор окружения, инженер человеческих систем из сильных экспертов и процессов. Такой человек следует принципу: "Don't aim to be the smartest person in the room. Aim to be the one who builds the best room".
При грамотном выстраивании:
✅ Решения принимаются распределенно – людьми, которые фокусно и экспертно ищут наилучшие варианты, а вся система может масштабироваться
✅ Люди в такой среде активно растут, получая личный управленческий опыт и обмениваясь им
✅ При найме в команду экспертов сильнее CTO растет общая сила симбиоза знаний и опыта отдельных участников
✅ Команда автономна и может достаточное время успешно функционировать в его отсутствие
⚠️ Недостаток у этого подхода, на мой взгляд, лишь один – при распределенном принятии решений нелинейно растут издержки на коммуникации, что, впрочем, будто бы неизбежно происходит при значительном росте любой компании
🔥25👍6❤5🤡1🤗1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
💯50❤15🤣12🦄6🤔1🤡1