Учиться быть руководителем

Тема весьма избитая, скорее всего, кто-то вам может тут вам выпулить супер курс с кучей ресурсов. Здесь лишь про моё мнение!

Я искренне убеждён, что нужно учиться быть руководителем 🌿. Нет такого, что у кого-то от природы дар вести проекты, строить процессы, развивать сотрудников и т.д.

Аналогия из разработки очень простая: ты можешь учиться пользоваться инструментом, а можешь методом тыка и интуиции попробовать им воспользоваться. И то, и друго работает, но есть нюанс 😀. Одно дело пользоваться браузером, а другое — ПО для управления атомным реактором. Вот управление для меня — это сродни второму примеру, где важен каждый компонент, где неверное решение может с одной стороны невелироваться сложностью системы, а с другой стороны запустить медленный процесс с большими последствиями 🤯.

Учиться можно по разному. Например, я выделяю для себя следующие ресурсы в порядке приоритетов:
— Мой руководитель и лиды в моей службе. Это самые ближайшие люди, которые имеют прямо здесь и сейчас очень богатый опыт и готовы им поделиться, нужно лишь только придти. Ребят, если читаете — спасибо вам, что помогаете мне 😍;
— Youtube. Я часто смотрю выступления со конференций, по типу Teamlead Conf, а также смотрю подкасты с разными руководителями, чтобы подчерпнуть их опыт, понять их образ мышления;
— Книги. У меня не получается много читать, но тем не менее, иногда получается подчерпнуть важную информацию. Особенно полезно возвращаться, когда хочешь проработать конкретный кейс.

Из того, что я не делаю, но пора бы начать 🔼:
— Нетворк. Слушать руководителей в команде хорошо, слушать умных людей в ютубе тоже хорошо. Но еще хорошо иметь товарищей не из моего отдела, не из компании, чтобы взаимоопыляться. Тут хорошо бы найти способы нетворкаться, если знаете — пишите в комментарии;
— Курсы. Хорошие курсы — это в первую очередь пришедшие туда люди и экспертиза наставников с большим стажем;
— Конференции. Одна из баз для нетворка и иногда нетривиальных выводов.

Какие навыки развивать? Оооооо, ну тут всё очень сложно. Нужно справедливо себе отвечать на вопрос — "а что проседает сейчас?". Это нормально, если всё пока около нуля (хотя скорее всего, вы себя недооцениваете). Как вариант придти к своему руководителю и попробовать вместе с ним выстроить приоритеты.

Какие навыки бывают? Разные. Я как-то смотрел на карту тимлида (https://tlroadmap.io/), общался с руководителем, и среди всех мнений выписал, а на что нужно фокусироваться.

Сколько времени надо? Много. Некоторые вещи и за год сложно сформировать (например, стратегическое мышление, как мне кажется), а что-то приходит в сознание относительно быстро (например, какие практики имеет смысл использовать в команде). К сожалению, руководителем нельзя стать за 21 день (тут я больше верю в обучении C++).

Какой бы я себе дал совет 5 лет назад (именно тогда я начал задумываться про руководство)? Начинай учиться. Удивительно, но когда начинаешь понимать образ мыслей руководителей, начинаешь понимать, чо они от тебя все хотят. Ретроспективно я проследил за собой, чего от меня хотели руководители в тех или иных ситуациях, когда я был разработчиком.

Ставьте 🔥, если хотите побольше такого материала. Пишите комменты, что думаете про эту тему сами.

Вы всегда можете побустить мой канал: https://news.1rj.ru/str/blog_toxa?boost

Визибилити

На выходных просмотрел роликов несколько роликов с канала: https://www.youtube.com/@tobecto. Мне, конечно, рано быть 😀, но всегда интересно послушать людей, которые думают на больших масштабах. Я кайфанул с многих роликов, но по вайбу заполнился Эмиль Абдулнасыров, CTO Ламоды. Ролик про человека, который явно что-то понял в этой жизни 🔼!

Но среди всего есть еще и видео про визибилити: https://www.youtube.com/watch?v=A8OK2mvH17Y. Он выбивается из формата, о чём ребята сразу же и говорят. Мне бы этот ролик, да года 4 назад 🥺.

Весь подкаст ребята пытаются построить определение, что же такое "визибилити". Это может быть прозрачность действий, это может быть личная видимость на разных уровнях. В общем, термин многогранен.

Для себя я подчерпнул следующее:
1. Модель для донесения информации о том, чем ты сейчас занимаешься, может быть следующей: продукт, технологии, люди.
2. Нужно понимать, на каком уровне мыслит руководитель и поставлять в понятном для него виде информацию. Ну, например, странно будет придти СТО и рассказывать 10 минут о том, как вы чинили какой-то мелкий баг 👨‍🦳;
3. Информация должна быть записана и доступна. У руководителя всегда должен быть доступ к информации о текущем статусе проекта.
4. Визибилити иногда решает, кому доверить проект. В ролике была озвучена аналогия с ремонтной бригадой: когда люди обычно выбирают, с кем делать ремонт, в первую очередь они спрашивают у знакомых, редко оперируя терминами, подходящими под KPI. Типа: "Ну норм ребятам сделали, да были пару косяков, но в целом хорошо".

Также было и правда много интересных мыслей между делом. Записал себе на проработку, через пару месяцев вернусь, гляну — ок не ок 😍.

Это, кстати, один из тех роликов про образ мышления людей старше. Рекомендую смотреть всем 🌿

Про итоги

А теперь, наконец-то — про итоги поездки.

Я весьма классно пообщался с бабушкой. Это было невероятно, потому что весь день можно было общаться, а вчером-ночью поработать!

Меня просто закормили холодцами, пирогами, борщами и всем тем, чем любят потчевать внуков их бабушки 😁!

Я подзарядился воздухом и атмосферой абсолютного спокойствия. Замедлился настолько маскимально, насколько это возможно в современном мире. Этого правда очень сильно не хватало.

Кроме того, я немного работал. Когда я общался с ребятами по зуму — все положительно отзывались о ковре, который был не фоном, а настоящим!

После этого я подумал, что пора произвести редизайн канала. И вот оно случилось 😂!

MLE шатает Produnction — В С Ё

Антон поменял канал — ИЗМЕНИЛ название и аватарку. Люди негодуют и не понимают КАКОГО ХРЕНА?

😶😶😶 😶😶😶😶😶😶

Антон продолжит деятельность канала под новым названием. Почему это произошло уже разобрали в этом посте.

P.S. Протите котика 😊

How to Scale Your Model

По наводке @epsiloncorrect делюсь вам прекрасным чтивом о том, как делать вычисления эффективными на разных масштабах для разных размеров ваших моделек: https://jax-ml.github.io/scaling-book/.

Естественно, я не успел так быстро всё прочитать, но там ещё много чего нужно осознать на самом деле. Правда полистал и посмотрел. В гайде есть классные картинки, интересные задачки на размять мозги, много (на первый взгляд) реально полезных выводов и выкладок.

Меня в целом настолько поразил контент, что обязательно выделю время изучить весь материал, хоть это и не так просто в последнее время. 😊

Зачем вам это? Отвечу словами из гайда, с которыми я очень солидарен:

Three or four years ago, I don’t think most ML researchers would have needed to understand any of this. But today even “small” models run so close to hardware limits that doing novel research requires you to think about efficiency at scale. A 20% win on benchmarks is irrelevant if it comes at a 20% cost to roofline efficiency. Promising model architectures routinely fail either because they can’t run efficiently at scale or because no one puts in the work to make them do so.

Особый вклад в найм

Вчера была совершенно неожиданная для меня тусовка, которую устроила компания для тех, кто очень много приносит пользы в процессе найма. И это так классно, что за такую штуку, которую ты просто считаешь своей работой, к тебе приходят и говорят — спасибо 😍!

Нам подарили классную джинсовку и подложили карточку, что сейчас вы можете наблюдать на фотографии.

Что же я такого сделал для найма? Если честно — просто делал свою работу. Собеседования — это очень интересное занятие, на мой вкус. Мне кажется, очень сложно найти такое место, где можно услышать сотню разных (и правильных!) мнений по тому или иному вопросу.

Ну и на самом деле я успел пообщаться уже с большим количеством людей: кто-то только начал свой путь, а кто-то уже тёртый калач, кто-то просит советов, а у кого-то ты во время собеседования и сам учишься.

С другой стороны — это дело трудозатратное. К собеседованию нужно готовиться, потом его нужно оценить и дать внятный фидбек. Это всё занимает времени, но оно того стоит. Я очень рад, что часть людей, которая прошла через меня, уже работает в компании, а с кем-то мы работаем даже бок-о-бок!

Structured Output в LLMках

Скорее всего все уже знают про то, что с помощью LLMок можно генерить не просто какой-то текст, а даже структурированную информацию (например, json) 🌿. Этакий llm json mode.

Мне стало интересно, как это работает на самом деле (привет Коннор) под капотом, поэтому решил погуглить чего есть для json. Итак, что я нагуглил:

1. https://blog.dottxt.co/coalescence.html
Спойлер: по сути, мы ограничиваем генерацию стейт-машиной. Из-за этого модель жестко ограничена только тем, что заложили в грамматику этой стейт-машины. Приходится напрягаться и подчиняться.

2. https://github.com/noamgat/lm-format-enforcer#how-does-it-work
Спойлер: строят префиксное дерево для токенизатора и парсер для схемки json. Потом ходят двумя указателями (по одному в каждом дереве) и ходят туда, куда могут пойти сразу оба.

У первого способа есть проблема холодного старта и нужно построить стейт-машину, что дольше, чем строить деревья. Но если всё же словарь огромный, то деревья становятся жирнючими и долгими (в построении) 👨‍🦳, поэтому дешевле стейт-машину завозить.

Вендоры же стараются просто заюзать подобные подходы и либы, просто оптимизируя узкие места (например, стейт-машину) 🤯.

Вопросики 😍: может кто-то еще знает каких-то подробностей, как оно работает? Может быть еще какие-то либы, примеры, алгоритмы?