DziS Science | Data Science


Гео и язык канала: Россия, Русский
Категория: Блоги


Канал о жизни через призму науки о данных
Учусь сам, учу других
Пишу интересные статьи о соревновательном и коммерческом DS и его приложениях к жизни.
Создатель: @a_dzis

Связанные каналы  |  Похожие каналы

Гео и язык канала
Россия, Русский
Категория
Блоги
Статистика
Фильтр публикаций


Привет всем!👋

Последние 2 недели выдались продуктивными. Немного расскажу.

Про работу:
По работе мы почти вывели модель PD ЭБГ (электронные банковские гарантии) в прод, по модели PD среднего бизнеса согласование ТЗ превратилось в ресерч уровня научной статьи.

На этой неделе также случился корпоратив ДРМ, наше подразделение с размахом отметило свое день рождение.

По соревнования:
Честно говоря времени было не много, прорыва в «Счастливом фермере» на данный момент не произошло, сокомандник, который пока останется инкогнито, провел не плохую оптимизацию и тем самым ускорил пайплайн в 6 раз, собственно мы готовы уже активно бороться за медали.

Что сейчас:
На данный момент я собираюсь в отпуск, продлевать лето платно, во 🇻🇳. Поэтому пока все активности на 2 недели приостановил. Сгонял кстати на Одиссею в IMAX на выходных, мне зашло.

Про спорт и здоровье:
Собрался с друзьями в Падел, организовав элитный клуб тех, кто не умеет играть в падел. Уже как 2.5 месяца стабильно в выходные играем.
Кроме того, последние фото меня навели на мысль, что я мягко говоря отъелся, поэтому начал жестко контролировать калории, за месяц -6кг.

В целом думаю, в рамках анонсов этого достаточно, напишите про что из этого интересно почитать и буду начинать писать уже более глубокие посты про эти все мероприятия.

#life


Привет всем! 👋
Недавно я разбирал программу Яндекса 75/75/75 и закончил мысль тем, что идея нравится, а как она поведёт себя в реальности — вопрос времени. Но одно дело внедрять ИИ, а совсем другое — понимать, как он меняет инженерные процессы и влияет на аспекты разработки

5 сентября Яндекс проводит deep tech night — конференцию о технологических вызовах в эпоху AI.

AI тут не просто «одна из тем программы». Это ровно тот триггер, который переписывает инфраструктуру, архитектуру, процессы разработки и сам способ ставить задачи. У меня этот сдвиг случился на соревновании ROGII: 90% работы сделал Claude Code, а я по факту сидел тимлидом у агента и разгребал потерю контекста в логах. Ощущение специфическое, и навыки под него нужны другие, плюс недавно при общении с достаточно высокостоящими людьми в индустрии, я понял что почти все уже дрейфуют в сторону ИИзации.

Обещают реальные кейсы команд и доклады на стыке AI, разработки, инфраструктуры и данных: среди выступающих как российские спикеры, так и приглашенный эксперт.

- Кто у микрофона? 🎤
🔸 Мо Гавдат, ex-Chief Business Officer Google X — что будет после первого поколения AI-систем и куда эволюционируют инженерные команды.
🔸 Алексей Гусаков, CTO Бизнес-группы Поисковых сервисов и ИИ в Яндексе — переход от классического ML к генеративным моделям в рекомендательных системах.
🔸 Сергей Мельник, руководитель сервиса автономного транспорта и роботов — Physical AI: как построить стек и запустить его в реальных условиях.

Это лишь часть докладов, полную программу можете посмотреть на сайте.

В онлайне будут доступны Hard-трек с техническими докладами и Q&A-сессия с экспертами. Офлайн тоже есть, про участие в очном формате можете почитать подробнее на сайте.

Лично мне интереснее всего разбор про генеративки в рекомендациях: учитывая, что SOTA решения в рекомендациях не используют такой тип моделей, то это тот случай, когда «поменяли модель» на практике означает «переписали половину пайплайна», и хочется услышать, чем платили за переход. Ну и C-level Google, конечно же, не каждый день люди такого уровня выступают.

Зарегистрироваться на трансляцию




Привет всем!👋

🚨Новое соревнование на Kaggle!🚨

На платформе стартовало соревнование Kaggriculture. Буквально веселый фермер, только ИИ версия.

От старта соревнования прошло 10 дней, но соревнование симуляционное, так что времени на подготовку у вас предостаточно.🐱

Лично я рассматриваю это соревнование как отдушину от лютого стака моделей в ROGII, где можно почилить и попилить RL стратегии.

-В чём задача?🚜
Здесь всё максимально нетривиально: нужно построить автономного AI-агента, который управляет виртуальной фермой — сажает и собирает урожай, ухаживает за скотом, нанимает работников, расширяет земельные участки и торгует на динамическом рынке, где цены реагируют на спрос и предложение. Соревнование организовано Kaggle совместно с Google.

- Что по механике?🤨
Одна игра - это сезон длиной 30 дней (720 ходов, ход = игровой час). Ваши агенты играют лестничные (ladder) матчи против других участников, и по итогам каждой партии обновляется рейтинг. По каждому завершённому эпизоду доступен полный реплей - все наблюдения и действия обоих игроков по ходам, так что материала для анализа чужих стратегий будет более чем достаточно.
Это скорее не классический supervised-таск, а стратегическая симуляция уровня Lux AI / Halite - заходит тем, кому интересны agentic AI, планирование и multi-agent взаимодействие.

Призовые💰
Общий призовой фонд - $50,000.
Распределение простое:
🏅 Топ-10 команд получают по $5,000 каждая.

- Что по метрике?🎯
Метрика тоже нестандартная - это не RMSE и не accuracy, а итоговый банк (доход) вашего агента по итогам партии на лестнице, из которого и складывается рейтинг.

- Что по срокам?📆
🔸Дедлайн регистрации/объединения в команды: 24 сентября 2026

Раз метрика - это доход агента в динамичной экономике, чистый RL «в лоб» может не зайти лучше эвристик — рынок и ограниченные ресурсы (земля, рабочие руки) сильно влияют на стратегию. Тестируйте разные подходы: от rule-based ботов до полноценных RL-агентов, комбинируйте их и смотрите реплеи чужих матчей - там реально можно многое подсмотреть.

#соревнования


Привет всем!👋
Сегодня на IT-Пикнике залетел на сходку Саши Абрамова (ака Dealer.ai)
Замучил вопросами про карьеру и получил лично от него мерч Вкусвилла.


#life


2/2
Архитектура итогового сабмита:
Два независимых стека, финальный бленд:

🔸Part A - физика. 128-сидовый likelihood-weighted particle filter (ANCC-anchored, Z-velocity coupled, numba), поверх — селектор кандидатных путей + robust low-degree полиномиальная проекция. На выходе anchor.

🔸Part B - ML-стек (fleongg). LGBM×3 + CatBoost×2 + Ridge-мета. Ключевая инженерная деталь - два спатиальных импьютера, FormationPlaneKNN и DenseANCCImputer, которые тянут признаки формаций (ANCC/ASTNU/…, есть только в train) с ближайших соседних скважин; на train-объектах вызываются с self_wid, который исключает саму скважину из выдачи соседей. Поверх - physfeats: self-log + neighbor-dip признаки, инъекция весом W_HARD=0.3 в финал ветки.

Поверх обеих веток:
🔸 HMM (forward-backward, self-log emission), вес HMM_W
🔸 kriging по датум-сдвигу b_w (locked-конфиг: TH=2.2166, ANISO=2.0, RNG=500, K=25, anisotropic variogram), вес krige_w; работает только за счёт соседей ближе ~500 ft (при исключении их из lookup сигнал схлопывается)
🔸 gold/contact-override - прямое восстановление TVT из формаций для скважин-дублей train hidden
🔸 seed-branch hedge: когда посмертное распределение 128 PF-сидов бимодально (masса меньшей моды ≥0.25, разделение мод 4–40 ft), сдвигаем предсказание к взвешенной середине веток, капом ±2 ft; срабатывает на ~12% скважин

Финальная формула: pred = w_sp45·[(1−HMM_W)·anchor + HMM_W·hmm] + (1−w_sp45)·fleongg, затем + krige-сдвиг, + gold-override, + seed-hedge.

Валидация:
Итоговые веса финального сабмита были заточены под кросс-валидацию с GroupKFold(folds=5) по скважинам, при этом валидация была настроена для каждой части отдельно, итоговая валидация всей модели делалась на пересечении (по итогу на CV оценивались 370 скважин). Как показали результаты, CV отлично коррелировала с Private (итогова модель имела 9.004 против 9.038 на Private), но корреляция с LB была отрицательная, что и привело к огромному LB шафлу после соревнования.

Главный вывод:
Trust Your CV.
Public LB - маленькая (52 скважины), шумная подвыборка скрытого теста; CV370 - выборка на порядок больше. Ретроспективная проверка на private-скорах топ-89 сабмитов дала корреляцию Pearson +0.90 между CV и private LB - и отрицательную (−0.61) между public LB и private. Несколько раз в процессе мы отказывались от CV-оптимальных конфигов в пользу тех, что лучше смотрелись на public LB - и каждый раз это было ошибкой в противоположную от истины сторону.

Смелая попытка довериться CV до конца, невзирая на посредственный public-скор, принесла +168 позиций и бронзу. При этом ни оверфита, ни случайного выброса не произошло именно благодаря стабильности этой CV: 370 скважин с честными групповыми фолдами - выборка того же порядка, что и сам скрытый тест, поэтому и скачок получился большим, но объяснимым по величине, а не подарком генератора случайных чисел.

#соревнования


1/2
Привет всем!👋
Вчера закончилось соревнование - ROGII - Wellbore Geology Prediction.
По результату соревнования наша команда забрала бронзу 🥉 заняв 525/6191 место. На Private LB мы поднялись на 168 мест.

Немного предыстории:
Я начал соревнование соло, но после общения в чате Псевдолейблинга на меня вышел парень, который слушал мое выступление в МФТИ "Я профессионал" и предложил поучаствовать вместе. Я согласился, также в рамках соревнования я начал впервые активно использовать вайбкодинг.
Fun Fact: Это соревнование - первое мое соревнование, в котором 90% работы за меня выполнил Claude Code.

Времени много кодить у меня не было, благодаря Claude я делал вечером дела в параллель, высвободив себе немного свободного времени, по сути руководя им как тимлид. Мы сделали довольно таки годный репозиторий, в который каждый сабмит и прогон логировался с комментариями, сохраняя версию ноутбука, проверяя кросс валидацию. Из смешного: файл с логированием сабмитов submission_history.csv начинался строго на английском, имел четкий численный идентификатор эксперимента (exp_001), но в конце уже полностью перешел на русский с потерей четкой структуры идентификации. Множественная потеря контекста привела к хаосу в документе и его пришлось в момент переписывать, это достаточно забавно.

Fun Fact: Название команды было предложено не мной, только в процессе работы я узнал, что это оказывается довольно-таки нишевый исполнитель.


Об экспериментах:

Их было много, спаршены все топ паблик кернелы, сгенерированы признаки из подсказок в discussions (далее по тексту physfeats), даже попробованы нейросетевые подходы. Топ-1 взяла UNet архитектура, мы тоже ее пробовали, но при увеличении кол-ва скважин, модель банально взрывалась по метрикам, побороть это нам не удалось.

Об итоговом сабмите:
Fun Fact: Сабмит, который принес нам бронзу был сделан последним, за пару часов до дедлайна. Он на Private показал топ-1 скор из всех, что у нас были.

По итогу, бросив нейросетевые подходы (решения аналогичного соревнования прошлого года и архитектура с Attention, Unet, поиск предобученных на HF), мы остановились на бленде из классических моделей (линейки, бустинги) с физическими фильтрами. Последние дни боролись именно за стабильность решения, в т.ч используя усреднение предсказаний по куче сидов (да-да finetuning сидов это база для Kaggle).

О архитектуре итогового сабмита и выводах ниже⬇️⬇️⬇️

#соревнования


СЮДА БЛИН, LET’S GO

Пост нормальный завтра напишу уже, как проснусь
#соревнования

UPD: Никнейм придумал тиммейт, я в душе не чаю кто этот ваш королевский 17.


Репост из: Нескучный Data Science
От стажёра до Head of DS: что я узнал, изучив почти 700 карьер в Data Science 🧬

Наконец-то дождались 🗿

Чуть больше года назад вы заполнили мой зарплатный опрос. Я обещал проанализировать результаты, но 695 анкет превратились в технический долг, о котором мне регулярно напоминали в комментариях.

Сегодня я этот долг возвращаю. Кажется, даже с процентами: вместо очередной таблицы «кто сколько получает» получилось большое исследование карьер в Data Science.

Да, за прошедшее время зарплатные вилки успели сдвинуться. Но карьерные зависимости никуда не делись, поэтому статья не только о суммах, а о профессиональном росте, удовлетворённости работой и готовности её сменить.

Внутри вас ждет лонгрид, где в том числе есть ответы на пять не самых очевидных вопросов:
1️⃣ Можно ли удержать недовольного дата-сайентиста высокой зарплатой и запереть его в золотой клетке?

2️⃣ Какие навыки помогут быстрее вырасти в грейде и больше зарабатывать?

3️⃣ Одинаково ли зарабатывают мужчины и женщины с одним грейдом и опытом?

4️⃣ Что дата-сайентисты хотят сказать Head of DS, когда отвечают анонимно?

5️⃣ Как часто дата-сайентисты *** и связано ли это с доходом и удовлетворённостью работой?

Ещё там премии стажёров, ШАД на скейтборде, зарплата CDS до 4,5 млн рублей 😳, переработки и попытка понять, где заканчивается развитие и начинается менеджмент. В анализ вошли 694 анкеты.

Спасибо «Start Career in DS»«DziS Science | Data Science»«girafe.ai»«Artificial stupidity»«LightAutoML framework» и «Борис опять»

👉 Читать на Хабре


Всем привет!👋
Мы дождались, обзор на вилки вышел!

#карьера


Привет всем!👋

Сегодня одним из главных челленджей создания стратегии внедрения ИИ является постановка правильных и адекватных KPI для улучшения процессов без ущерба качеству. И мне всегда интересно, что для этого делают на рынке.

Яндекс запускает программу 75/75/75, которая должна сделать ИИ новым стандартом разработки внутри компании. И это, пожалуй, один из самых прямолинейных KPI по внедрению ИИ, что я видел.

- Что значат эти цифры?

🔸К концу 2026 года 75% процентов разработчиков будут использовать ИИ инструментарий для написания кода.
🔸ИИ должен принимать участие не менее, чем в 75% изменений в кодовой базе.
🔸В этих 75% изменений 75% процентов кода должно быть сгенерировано ИИ.

Выглядит как массовая ИИ-трансформация работы сотрудников, в которой классическая разработка остается только в редких, я бы даже сказал, особенных случаях.

Во остальных ситуациях подразумевается, что разработчик уже выступает в роли Product Engineer, т.е продукт лидируется человеком с точки зрения кода и бизнеса, но реализация возлагается на агентов.

- Какие вводные сейчас уже имеются?

Сегодня 73% разработчиков Яндекса регулярно используют ИИ, а более 50% нового кода в компании создается с помощью генеративных моделей.

При этом наибольшей эффективности достигают команды, где ИИ встроен в повседневный процесс разработки и используется при подготовке не менее 75% изменений кода. Сегодня так работают 17,2% разработчиков — за последний месяц их доля выросла более чем вдвое по сравнению с прошлым кварталом.


То есть стратегия 75/75/75 уже имеет место быть в Яндексе, но до целевых показателей еще далеко. Поэтому следующий этап - масштабировать этот подход на всю компанию.

- Есть ли реальные кейсы, когда такой подход помог ускорить разработку?


🔸 Яндекс Еда — создание ИИ-хостес за 2 месяца, разработка итогового продукта ускорилась в 2 раза
🔸Яндекс Браузер — 80% кода новой архитектуры перевода видео от ИИ, вместо 2-3 недель — 2 дня
🔸Яндекс Лавка — кабинет франчайзи собрал один человек за 3 недели, спринты ускорились в 3,3 раза

Ответственность за реализацию и архитектуру всё еще остается на человеке. Подразумевается, что ИИ берет на себя именно рутинную разработку.

И это переворачивает игру. Сдвиг рынка происходит в сторону специалистов, отлично умеющих в архитектуру и код-ревью. При этом функции тимлида начинают выполнять гораздо больше инженеров: каждый «агентовод» становится своего рода руководителем собственной команды ИИ-помощников.

Вот тут интересно, как в данной парадигме будет происходит обучение и рост сотрудников (а компания, по последним новостям, планирует нанять рекордные 3200 стажеров в 2026 году), ведь больше кода, больше проектов требует больше операторов ИИ, но если сразу взять курс на "сеньорность", то произойдет кадровый разрыв.

- Как достигаются такие цифры?

Яндекс также активно развивает внутренних агентов и агентские платформы, которые направлены не только на разработчиков, а на всех сотрудников, например на бизнес аналитиков, продактов.

Из примеров внутренних агентов:

🔸GENA - сама доводит тикеты до готового кода
🔸"Стефания" - работает виртуальным сотрудником для 5 тысяч человек в неделю

Платформы для внешней аудитории:

🔸SourceCraft - платформа с встроенным агентским режимом для кода
🔸Yandex AI Studio - платформа для создания ИИ-агентов и приложений
Интересным является то, что платформенные решения сразу упаковываются в продукты для рынка. По-моему, это круто, учитывая, что у нас только начали появляться инструменты, разработанные в РФ, которые потенциально могут на дистанции составить конкуренцию зарубежным решениям.

Да, всем очевидно, что условноза неделю LLMки не обучишь, но любой шаг в этом направлении - шаг к тому, чтобы громко заявить о себе.

Мне нравится идея программы, но как она покажет себя в реальности - вопрос времени.


Привет всем! 👋

Прямое включение из отпуска.

Нижний Новгород - классный город.

Красивые закаты, вкусная еда. Из минусов только колени - в среднем за день часы показывают 40+ пройденных этажей (кстати Кремль мы прошли полностью по кругу с перепадами высоты, аналогичными 20ти этажному дому).

Fun Fact: В Нижнем Новгороде есть довольно-таки большой аквапарк.


Принципиально выключился из какой-то профессиональной движухи на неделю, надо немного перезагрузиться. Так что ждите новостей, думаю со следующей недели.

А на десерт ловите фотоотчет.

#офтоп #life


Привет всем! 👋

После работы я очень люблю во что-то залипать, отвлеченное, медитативное.

Вчера залип в материалах Magellan TT24 - первую полноразмерную цифровую копию обломков «Титаника», лежащих на глубине 3800 метров. Они даже игру в Steam выпустили (в РФ стоит 880р). Параллельно провалился в хронологию самого крушения, и тут меня осенило...

Мы все крутили titanic.csv на первом же курсе/соревновании по ML: Pclass, Sex, Age, Survived...

Строим baseline, радуемся accuracy +-0.79, идём дальше.

Датасет настолько привычный, что воспринимается почти как синтетический - набор фичей для тренировки классификатора, а не история реальной ночи 14-15 апреля 1912 года.

А реальность оказалась куда абсурднее любого train/test split. Что удивило больше всего - катастрофа не была одним фатальным событием, которое можно списать на «айсберг виноват». Это классический кейс для causal inference: длинная цепочка решений и совпадений, где каждое звено - небольшой, казалось бы, независимый фактор, но именно их совместное воздействие и породило итоговый исход. Уберите любое одно звено из цепи - и в таблице Survived могли бы стоять совсем другие цифры:
🔸 Судно шло почти на предельной скорости через зону, где было получено семь ледовых предупреждений за один день.
🔸 Бинокли для вперёдсмотрящих лежали в сейфе, ключ от которого случайно увёз офицер, снятый с рейса в последний момент.
🔸 Радист проигнорировал последнее и самое важное ледовое предупреждение - просто отмахнулся от коллеги с соседнего судна, который пытался передать координаты.
🔸 Шлюпок на борту хватало меньше чем на половину пассажиров - не из-за нехватки места, а потому что владельцы посчитали лишние шлюпки формальностью, загромождающей палубу.
🔸 Первые шлюпки спускали полупустыми - офицеры не знали точную вместимость и действовали не согласованно.
🔸 Ближайшее судно, способное успеть на помощь, «Калифорниэн», выключило единственную рацию на ночь - за 10(‼️) минут до столкновения.

Ни одно из этих решений само по себе не выглядело катастрофическим. Но сложившись вместе, они и дали ту самую строчку Survived = 0 для тысяч людей в датасете.

И вот к чему я это всё: когда мы обучаем модели на исторических данных, легко забыть, что за каждой строкой - не абстрактная фича, а зачастую результат цепочки решений, повлиявших на судьбу реального человека. Наши модели в итоге и есть то самое событие, которое влияет на судьбы людей - просто мы видим его не как айсберг в ночи, а как скоринг, рекомендацию или отказ в кредите.

Так что делайте ваши модели хорошими, а главное применимыми к той бизнес цели, которую перед вами поставили, а я очень близок к покупке модельки Титаника, как напоминании, что наша работа меняет жизни людей. Если соберусь, с меня отчет о итоговом результате.

P.S. Ну еще я поехал в отпуск.

#офтоп


Летняя конференция для ML- и Data Science-сообщества

2 августа в Москве пройдет «Урбан ML» — масштабное мероприятие для специалистов по машинному обучению и Data Science.

Участников ждут 18 докладов по современным направлениям ML, выступления экспертов MTS Web Services, ВТБ, Wildberries, «Звук», Альфа-Банка и других компаний, а также мастер-классы, спортивные активности, афтерпати и возможности для профессионального общения.

Участие бесплатное по предварительной регистрации (на площадку необходимо взять с собой паспорт или права): [ссылка]

📍 Москва, офлайн
🕚 11:00–21:00 (первый доклад в 12:00)


Привет всем!👋
Я к вам сегодня с китайской мудростью:
"Абсурднее ИИ фильтров на резюме могут быть только попытки их обойти."
-Скрин Инг, 4й спринт до н.э


#fun #трудовые_будни


Привет всем!👋

Небольшой вечерний отчет по соревнованиям, которые берем количеством иногда качеством.
Все еще боремся за медали в ROGII - Wellbore Geology Prediction.

На данный момент находимся на 80 месте и уже начинаем верить в бога шафл. Особенная гордость, что в ЛБ мы выше, чем Chris Deotte.

Очень боюсь, что на привате слетим, поэтому не сильно упарываемся в донастройки, а тестим разные гипотезы.

Время еще есть, гипотезы тоже. На этих выходных планируем немного отдохнуть, пока гипотезы крутятся.

Пайплайн - жуткий монстр.

#соревнования


Ситуация Kaggle во время полуфинала

Итак, как вы думаете, кто кого?
🇦🇷 - 🔥
🏴󠁧󠁢󠁥󠁮󠁧󠁿 - 👍

#fun


Привет всем!👋

Сегодня я с очередным мероприятием!
📆 8 августа пройдет IT-пикник 2026 от 🏦.

На мероприятии будет много спикеров, в т.ч из нашей области и области продукта. Обещают большое количество интерактивных зон, где можно познакомиться с компаниями и пообщаться по поводу карьеры (отдельная зона карьерных консультаций).

Подробнее о спикерах можно посмотреть тут

📍Где: Москва, Музей-заповедник "Коломенское"
👨‍💻Формат: Офлайн🕺
💰Стоимость: после одобрения заявки, 3000р
✍️Регистрация: по ссылке

#мероприятия


Забыл написать, что в последнее время ловлю лютый гиперфикс на КиШ.

Честно говоря, прям серьезно никогда не слушал. Наверное, с репертуаром серьезно познакомился как пришел в Альфа-Банк.

И вот уже последний месяц вообще ничего другого не слушаю (даже учитывая что все стриминги иностранные подключены). Переклинило и все.

Отдельный фаворит - Хозяин леса из-за темповости трека (что присуще панк-року), что заставляет сильнее и быстрее по клавишам тыкать, да и в целом, мотор под припев урчит сильнее, тарелочки в треке отдельный кайф.

#офтоп


Привет всем!👋

Всем хорошего воскресенья!
Давно не писал про то, как дела в стане тимлидском.

На самом деле за последние полгода у меня накопилось столько историй, что я даже не знаю сколько времени чистого потребуется все рассказать. Большую часть, очевидно, транслировать публично не могу, но даже и без этого хватает контента.

Тимлид всегда между трех огней: непосредственное руководство, контрагенты, команда.

И чаще всего во всех моих историях выигрыша нет нигде, но можно не проиграть.

🔸В работе с руководством язык тимлида его враг.
Иногда лучшим решением является именно промолчать, отнестись с хладнокровием. Вставленные "5 копеек" всегда работают бинарно: либо это отличное решение, к которому прислушиваются, либо это ситуация, в которой ты сидишь и понимаешь, что лучше было не встревать.

Главное правило - оцени предварительно, влияет ли обсуждаемое на тебя. Если нет, то можно всегда попасть в минус, без, очевидно, какого-то профита для себя.

Процессы, которые тебя бесят/расстраивают/ущемляют очень сложно отменить и бойкотировать, но можно попробовать уменьшить влияние, только через конструктивное предложение по улучшению

В общем, тут буквально работает правило "Все сказанное вами будет использовано против вас в суде", поэтому не говорите то, что не мотивировано острой нуждой.

🔸Быть хорошим парнем для контрагента не всегда хорошо.
Нас учат, что с заказчик - человек, которому отказывать нельзя. Ты делаешь основной беклог + делаешь задачи по запросу. В какой-то момент задачи начинают деструктивно влиять на процессы или вообще уходят в полный Rock'n'Roll.
Например, когда заказчик просит нарушить закон о персоналке, что б ускорить аналитику, игнорируя процесс передачи данных в установленном порядке.
Или ставятся задачи, которые не имеют четкого результата, без увеличения сроков задач по затрагиваемым другим задачам (переключение ресурсов с одной задачи на другую).
Тут опять же, надо отстаивать свою позицию, что бывает, нередко трудоемко.
Если задачи аналитики влияют на беклог, надо приучать заказчика двигать сроки по основной ветке разработки. Надо научить заказчика не идти на необоснованные риски, а тем более не вляпываться в риски самому, без нужды.

Тут опять же совет дипломатичности: отказать контрагенту плохо, мотивировать сложность задачи приемлемо.

🔸Команда - это хаос. Приручи хаос.
Любая команда состоит из людей, разные люди имеют разную мотивацию к работе, различные интересы и отношение к разным задачам.
Нужно обязательно поддерживать дисциплину, настраивать оптимальные рабочие процессы, не требовать того, что кажется идиотским или бесполезным решением без нужны. Если человеку не понятно, зачем заполнять Jira или Confluence, то это твоя работа донести понятным языком.

Мотивация людей отдельная песня. Не всех мотивируют деньги, не всех мотивируют интересные задачи. Цель - понять по каждому что его мотивирует и далее руководствоваться именно этим.

Отдельно скажу, что у любого сотрудника есть вероятность дефолта (для себя я его ввел как шанс его увольнения на горизонте 1 месяца). Если появились первые звоночки о повышении дефолта - тут начинается активная работа лида, начинающаяся именно с уточнения причин (буквально факторный анализ).

Однако, тут начинается самое веселое. Наивно полагать, что человек, который не работал/работал плохо до исправления ситуации, не окажется в этом состоянии после изменений через полгода/год. Поэтому, ты всегда должен держать в уме, что человек, пришедший с контроффером придет к тебе следующий раз. У него уже паттерн выработался, пришел с оффером, получил повышение, преференции. Взвешиваем необходимости и возможности содержания человека вопрос о продолжении отношений всегда решается. Если в формуле знак равно не ставится, нужно прощаться.

Особенно интересно в этом вопросе смотреть на парад лицемерия, где человек пребывает во временной эйфории, а ты уже понимаешь, что тебя ждет через полгода. Если для кого-то это новость, то добро пожаловать в новый мир!

Самое страшное в этот период - влияние "дефолтника" на команду. У тебя есть один дефолтник, который делает среду токсичной: начинает говорить, что где-то трава зеленее, где-то платят больше, задачи интереснее и тд. Моральный дух команды падает, так как очевидно, что никто не будет работать над скучными по его мнению задачами за бесплатно. Рынок щупать надо, для понимания что сейчас актуально, чем занимаются и какие расценки. Но использовать это как инструмент отравления команды и манипуляции - плохо. Вопросы правильнее решать в таком случае напрямую с руководством, без публичных выступлений.

Куча выступлений и высказываний умных мужей про это, что даже если токсичный "дефолтник" перформит, с ним надо прощаться, так как это бомба замедленного действия. Как написано выше, команда это хаос и все будет ок, пока процесс контролируемый.

Думаю как-то так. Более конкретные примеры и кулстори, к сожалению, в канале писать не буду, не буду у "Дата канальи" хлеб отнимать.

#трудовые_будни #карьера

Показано 20 последних публикаций.