Как считать качество найма: Quality of Hire
Прилетел вопрос как считать этого зверя. Давайте смотреть. Несколько моментов.
1/ QoH считается для двух уровней
Индивидуальный, для каждого найма. Потом это собирается в уровень всей компании.
Не забываем, QoH это не метрика для одного рекрутера. Это метрика для всей системы найма.
2/ Считаем не сразу
QoH нельзя считать сразу после найма. Считают через год, когда понятно ушел / не ушел / как влился / как перформит / усилил ли команду.
12 months QoH это основная точка. 6 months QoH используют как промежуточную.
3/ Что в формуле
QoH это комбинация метрик. Берем важные для вас. Обычно внутри performance, retention, manager satisfaction.
Есть вариации. Некоторые компании добавляют cultural fit, engagement, ramp-up speed. Или убирают manager satisfaction, типа хватает перфоманса. Хозяин - барин. Найдите свое.
4/ Есть стандартная формула
Level 1: individual QoH. Качество конкретного найма.
🤩 QoH (individual) = (Performance + Retention + Hiring Manager Satisfaction) / 3
Все показатели приводятся к одной шкале 0–5:
(0–5): performance сотрудника.
(0–5): оценка менеджера.
(0–5): retention 0 — ушел, 5 — остался.
Level 2: aggregate QoH. Качество найма для компании.
🤩 QoH (company) = Sum of individual QoH scores / Number of hires
Среднее по всем новым сотрудникам.
Иногда крутят веса, например, для performance дают бОльший вес: 50% performance, 25% manager satisfaction, 25% retention. Смотрите сами по вашей культуре.
5/ А можно упростить?
Да. Отвечать на один простой вопрос.
Какая доля нанятых людей через год (1) остались и (2) реально хорошо работают, solidly meets +.
5/ И вот бенчмарки для ваших ответов
90% — god mode hiring
Ошибки найма крайне редки. Очень высокий бар.
80–90% — healthy hiring
Зрелая система найма. Большинство наймов успешны.
70–80% — functional hiring
Рабочий benchmark. Ошибки есть, но система в целом ОК.
60–70% — gambling hiring
Много неточных наймов. Найм начинает тормозить компанию.
< 60% — oops hiring
Системная проблема.
Задача найма чтобы минимум 80% новых сотрудников через год были с вами и вы хотели бы нанять их снова.
🦄 — god mode
👍 — healthy & functional
🔥 — gambling
💜 — oops
Прилетел вопрос как считать этого зверя. Давайте смотреть. Несколько моментов.
1/ QoH считается для двух уровней
Индивидуальный, для каждого найма. Потом это собирается в уровень всей компании.
Не забываем, QoH это не метрика для одного рекрутера. Это метрика для всей системы найма.
2/ Считаем не сразу
QoH нельзя считать сразу после найма. Считают через год, когда понятно ушел / не ушел / как влился / как перформит / усилил ли команду.
12 months QoH это основная точка. 6 months QoH используют как промежуточную.
3/ Что в формуле
QoH это комбинация метрик. Берем важные для вас. Обычно внутри performance, retention, manager satisfaction.
Есть вариации. Некоторые компании добавляют cultural fit, engagement, ramp-up speed. Или убирают manager satisfaction, типа хватает перфоманса. Хозяин - барин. Найдите свое.
4/ Есть стандартная формула
Level 1: individual QoH. Качество конкретного найма.
Все показатели приводятся к одной шкале 0–5:
(0–5): performance сотрудника.
(0–5): оценка менеджера.
(0–5): retention 0 — ушел, 5 — остался.
Level 2: aggregate QoH. Качество найма для компании.
Среднее по всем новым сотрудникам.
Иногда крутят веса, например, для performance дают бОльший вес: 50% performance, 25% manager satisfaction, 25% retention. Смотрите сами по вашей культуре.
5/ А можно упростить?
Да. Отвечать на один простой вопрос.
Какая доля нанятых людей через год (1) остались и (2) реально хорошо работают, solidly meets +.
5/ И вот бенчмарки для ваших ответов
90% — god mode hiring
Ошибки найма крайне редки. Очень высокий бар.
80–90% — healthy hiring
Зрелая система найма. Большинство наймов успешны.
70–80% — functional hiring
Рабочий benchmark. Ошибки есть, но система в целом ОК.
60–70% — gambling hiring
Много неточных наймов. Найм начинает тормозить компанию.
< 60% — oops hiring
Системная проблема.
Задача найма чтобы минимум 80% новых сотрудников через год были с вами и вы хотели бы нанять их снова.
🦄 — god mode
👍 — healthy & functional
🔥 — gambling
💜 — oops
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍25❤10🦄8🔥2
The title software engineer is going to start to go away
Посмотрела подкаст Y Combinator с Борисом Черных, Head of Claude Code в Anthropic.
Software engineering перестает быть навыком. Побеждают не те, кто лучше пишет код. А те, кто лучше понимает, что нужно построить.
Идеи, которые запомнились:
1/ 100% кода уже пишет AI
Борис больше не пишет код руками вообще. Его работа теперь формулировать задачи, проверять результат и направлять систему. Фундаментальный сдвиг роли инженера.
2/ Productivity выросла на 200%
Это не +10% или +20%. Это кратный рост. Один инженер теперь делает в 2–3 раза больше работы, чем раньше.
3/ Инженер теперь шипит десятки PR в день
Раньше это была недельная норма. Теперь ежедневная. Скорость разработки стала экспоненциальной.
4/ Coding становится solved problem
Программирование как механическая деятельность перестает быть bottleneck. Основная ценность смещается в выбор задач, архитектуру и продукт.
5/ Настоящая работа инженера не писать код
Настоящая ценность инженера понимать проблему, общаться с пользователями и решать задачи. Написание кода просто implementation detail.
6/ Роль инженера трансформируется в builder
Будет меньше узких ролей. Больше универсальных спецов, которые просто создают продукты.
7/ AI уже генерирует значительную часть всего кода в мире
4% всех коммитов на GitHub создаются с помощью Claude Code. Это только публичные репозитории. Реальная цифра выше. Это означает, что shift уже происходит.
8/ AI начинает сам предлагать, что нужно построить
AI не только реализует задачи, но и анализирует feedback, баги и telemetry и предлагает решения.
9/ Coding становится описанием задачи, а не написанием инструкций
Инженер больше не пишет, как делать. Он описывает, что должно получиться.
10/ Инновации нельзя планировать заранее
Claude Code появился как эксперимент. Никто не планировал, что он изменит индустрию.
Нужно позволять людям экспериментировать. Большинство идей не сработает, но некоторые изменят все.
11/ Скорость - главное преимущество
Если ты можешь сделать что-то сегодня, следует сделать это сегодня. Сейчас выигрывают самые быстрые команды.
12/ Latent demand - главный источник продуктовых идей
Посмотри на то, как люди неправильно используют твой продукт. Если используют продукт не так, как задумывалось, это сигнал будущего продукта.
13/ AI демократизирует процесс создания софта
ИИ делает разработку софта массовой. Мир, где программирование доступно каждому.
14/ Исторический аналог печатной машинки
Как печатный станок сделал всех грамотными, AI сделает всех программистами.
15/ Навык coding может перестать быть необходимым
Через пару лет это уже ни на что не будет влиять. Coding как технический навык может стать необязательным.
16/ Навык будущего быть generalist
Наиболее эффективные инженеры обладают T-shaped навыками. Лучшие понимают продукт, бизнес, дизайн и пользователей.
17/ Главный совет экспериментировать с AI
Экспериментируйте с инструментами. Не бойтесь. Люди, которые активно используют AI, будут иметь огромное преимущество.
Ссылка на видео.
💜 — почитаю, посмотрю
Посмотрела подкаст Y Combinator с Борисом Черных, Head of Claude Code в Anthropic.
Software engineering перестает быть навыком. Побеждают не те, кто лучше пишет код. А те, кто лучше понимает, что нужно построить.
Идеи, которые запомнились:
1/ 100% кода уже пишет AI
Борис больше не пишет код руками вообще. Его работа теперь формулировать задачи, проверять результат и направлять систему. Фундаментальный сдвиг роли инженера.
2/ Productivity выросла на 200%
Это не +10% или +20%. Это кратный рост. Один инженер теперь делает в 2–3 раза больше работы, чем раньше.
3/ Инженер теперь шипит десятки PR в день
Раньше это была недельная норма. Теперь ежедневная. Скорость разработки стала экспоненциальной.
4/ Coding становится solved problem
Программирование как механическая деятельность перестает быть bottleneck. Основная ценность смещается в выбор задач, архитектуру и продукт.
5/ Настоящая работа инженера не писать код
Настоящая ценность инженера понимать проблему, общаться с пользователями и решать задачи. Написание кода просто implementation detail.
6/ Роль инженера трансформируется в builder
Будет меньше узких ролей. Больше универсальных спецов, которые просто создают продукты.
7/ AI уже генерирует значительную часть всего кода в мире
4% всех коммитов на GitHub создаются с помощью Claude Code. Это только публичные репозитории. Реальная цифра выше. Это означает, что shift уже происходит.
8/ AI начинает сам предлагать, что нужно построить
AI не только реализует задачи, но и анализирует feedback, баги и telemetry и предлагает решения.
9/ Coding становится описанием задачи, а не написанием инструкций
Инженер больше не пишет, как делать. Он описывает, что должно получиться.
10/ Инновации нельзя планировать заранее
Claude Code появился как эксперимент. Никто не планировал, что он изменит индустрию.
Нужно позволять людям экспериментировать. Большинство идей не сработает, но некоторые изменят все.
11/ Скорость - главное преимущество
Если ты можешь сделать что-то сегодня, следует сделать это сегодня. Сейчас выигрывают самые быстрые команды.
12/ Latent demand - главный источник продуктовых идей
Посмотри на то, как люди неправильно используют твой продукт. Если используют продукт не так, как задумывалось, это сигнал будущего продукта.
13/ AI демократизирует процесс создания софта
ИИ делает разработку софта массовой. Мир, где программирование доступно каждому.
14/ Исторический аналог печатной машинки
Как печатный станок сделал всех грамотными, AI сделает всех программистами.
15/ Навык coding может перестать быть необходимым
Через пару лет это уже ни на что не будет влиять. Coding как технический навык может стать необязательным.
16/ Навык будущего быть generalist
Наиболее эффективные инженеры обладают T-shaped навыками. Лучшие понимают продукт, бизнес, дизайн и пользователей.
17/ Главный совет экспериментировать с AI
Экспериментируйте с инструментами. Не бойтесь. Люди, которые активно используют AI, будут иметь огромное преимущество.
Ссылка на видео.
💜 — почитаю, посмотрю
❤24🦄7🤔5🔥4
Сегодня хочется написать про отца, чтобы сохранилось. Уж простите. Муж скажет, опять Юрий Александрович с нами в комнате. Ну да, я папина дочка.
Отец родился в деревне Фролово, поступил в МГТУ, дальше попал в Семипалатинск по распределению. Там занимался ядерным двигателем для полетов на Марс. Потом развал СССР, полигон закрыли. Мы были вынуждены уехать с ничем куда придется. Начинать с нуля, без работы, жилья, запасов денег. На новом месте без друзей и помощи.
Переехали в Углич. Отец собрал свое небольшое производство. Вакуумно-магнетронное напыление, титан, медь, латунь напыляет на стекло в основном. Несколько патентов. Мама с переезда болеет.
Производство это маленькое помещение в лесу на окраине города, 7 тысяч в месяц аренда. Работает один или с помощником. Делает все сам. Придумывает технологии, получает заказы, грузит. Когда холодно, рубит дрова, топит.
Лет 15 назад его звали главным инженером на завод. Иди, будет отпуск, стабильность, каждый месяц бдзынь на карту. Не пошел. Мы тогда не понимали почему. Сейчас я приезжаю к нему, наливаю чай в кружку, выхожу из его рабочего помещения, а там лес, сосны метров по двадцать, тишина. Теперь понимаю.
Недавно мы предложили ему сделать сайт и настроить директ. Он совершенно серьезно сказал: нее, ну это же заказы пойдут! Заказы пойдут, ужас какой. На самом деле он делает столько, сколько ему нужно для жизни. В своем темпе.
Когда заказов нет, делает эксперименты, думает, как уменьшить себестоимость, тестирует новые покрытия. Удивительно, что заказы все равно приходят из года в год. А пока ждет, продолжает свои исследования, не сдувается, бодро делает ‘подготовительную работу’.
Внукам постоянно передает, не заумно вот тебе книжка. А через походы, велики, камни, палки, рыбалки, костры, отмороженные подбородки и подранные коленки.
Пару лет назад пошли в мини поход в лес семьей. Я потащила всех в чащу, полезли на лежачую березу. В какой-то момент молодежь остановилась, страшно, а он полез до конца на край. В итоге упал, сломал ногу. Через два дня уже прыгал с костылем везде. Ничего, бывает.
Через год после перелома приехал посмотреть в Степаново, как катаются внуки. Последний раз он катался в Казахстане, на Медео, 30 лет назад. Осмотрел горки, открыл кошелек, сколько стоит доска? Я говорю, ну, типа тысяча ботинки, борд, подъемники. Он достал свою тысячу из двух. Взял доску. И после перелома, через 30 лет перерыва лыж поехал на борде. В 67. Интересно же. В этом году в их городе залили каток. Купил коньки. Поставил младшего внука.
Попросил поставить себе Gemini. Изучает, что нового по его теме в мире.
Меня особо не щадил. В Москву привез, оставил в съемной комнате. Грущу, домой хочу. Нет, греби. В 20 лет предложили работу в Израиле. Может не стоит, одна, девочка еще. Нет, езжай. Пока молодая, пока нет детей.
Когда было страшно, всегда звонила ему. Послушает, скажет что делать. Уже не страшно.
Это самый сильный духом человек, которого я знаю. С огромным желанием жить. Соня, жить надо так, чтобы было интересно.
Смотрю на него и понимаю, что не имею права сдаваться. Сегодня позвоню скажу: дед, ты крутой. Живи еще сто лет.
С праздником, ребята, с вами не страшно.
Отец родился в деревне Фролово, поступил в МГТУ, дальше попал в Семипалатинск по распределению. Там занимался ядерным двигателем для полетов на Марс. Потом развал СССР, полигон закрыли. Мы были вынуждены уехать с ничем куда придется. Начинать с нуля, без работы, жилья, запасов денег. На новом месте без друзей и помощи.
Переехали в Углич. Отец собрал свое небольшое производство. Вакуумно-магнетронное напыление, титан, медь, латунь напыляет на стекло в основном. Несколько патентов. Мама с переезда болеет.
Производство это маленькое помещение в лесу на окраине города, 7 тысяч в месяц аренда. Работает один или с помощником. Делает все сам. Придумывает технологии, получает заказы, грузит. Когда холодно, рубит дрова, топит.
Лет 15 назад его звали главным инженером на завод. Иди, будет отпуск, стабильность, каждый месяц бдзынь на карту. Не пошел. Мы тогда не понимали почему. Сейчас я приезжаю к нему, наливаю чай в кружку, выхожу из его рабочего помещения, а там лес, сосны метров по двадцать, тишина. Теперь понимаю.
Недавно мы предложили ему сделать сайт и настроить директ. Он совершенно серьезно сказал: нее, ну это же заказы пойдут! Заказы пойдут, ужас какой. На самом деле он делает столько, сколько ему нужно для жизни. В своем темпе.
Когда заказов нет, делает эксперименты, думает, как уменьшить себестоимость, тестирует новые покрытия. Удивительно, что заказы все равно приходят из года в год. А пока ждет, продолжает свои исследования, не сдувается, бодро делает ‘подготовительную работу’.
Внукам постоянно передает, не заумно вот тебе книжка. А через походы, велики, камни, палки, рыбалки, костры, отмороженные подбородки и подранные коленки.
Пару лет назад пошли в мини поход в лес семьей. Я потащила всех в чащу, полезли на лежачую березу. В какой-то момент молодежь остановилась, страшно, а он полез до конца на край. В итоге упал, сломал ногу. Через два дня уже прыгал с костылем везде. Ничего, бывает.
Через год после перелома приехал посмотреть в Степаново, как катаются внуки. Последний раз он катался в Казахстане, на Медео, 30 лет назад. Осмотрел горки, открыл кошелек, сколько стоит доска? Я говорю, ну, типа тысяча ботинки, борд, подъемники. Он достал свою тысячу из двух. Взял доску. И после перелома, через 30 лет перерыва лыж поехал на борде. В 67. Интересно же. В этом году в их городе залили каток. Купил коньки. Поставил младшего внука.
Попросил поставить себе Gemini. Изучает, что нового по его теме в мире.
Меня особо не щадил. В Москву привез, оставил в съемной комнате. Грущу, домой хочу. Нет, греби. В 20 лет предложили работу в Израиле. Может не стоит, одна, девочка еще. Нет, езжай. Пока молодая, пока нет детей.
Когда было страшно, всегда звонила ему. Послушает, скажет что делать. Уже не страшно.
Это самый сильный духом человек, которого я знаю. С огромным желанием жить. Соня, жить надо так, чтобы было интересно.
Смотрю на него и понимаю, что не имею права сдаваться. Сегодня позвоню скажу: дед, ты крутой. Живи еще сто лет.
С праздником, ребята, с вами не страшно.
❤56🔥23🤔2
Продолжаем пить коньяк по утрам
вжух и уже среда, всех с добрым утром!
Новая порция любимых терминов из теха:
1. Hero culture
Корп среда, которая держится на подвигах отдельных ребят, готовых работать по 60 часов в неделю и спасать все в последний момент. Личное самопожертвование это круто.
Признаки такой культуры: регулярные авралы, незаменимость людей, отсутствие процессов. Вася все знает помнит придет починит, поощрение выгорания, смотрите Федя работает в отпуске или на больничном, молодец!
Лечится надежностью. Если для успеха нужен герой чаще это хреновые процессы. Netflix специально строил систему так, чтобы падение сервисов было рабочим сценарием, а не катастрофой.
2. Эффект Линди
Чем дольше живет технология, тем дольше она еще проживет. SQL существует почти 50 лет. С огромной вероятностью будет жить еще 50. Старые технологии часто безопаснее новых.
3. Преимущество второго игрока
Статистика шахмат говорит о преимуществе первого хода. Белые выигрывают чуть чаще, чем черные, 52-56 процентов.
Но в бизнесе не обязательно быть первым. Иногда выгоднее быть вторым. Google не был первой поисковой системой. Были AltaVista, Yahoo, Lycos. Но Google посмотрел на их ошибки и сделал лучше. То же с iPhone. Смартфоны уже были. Apple сделал первый нормальный.
Компания-гигант может позволить стартапу первым потестить новую нишу, если идея выстрелила, гигант заходит на рынок со своими ресурсами, фиксит недочеты пионера и захватывает долю рынка.
4. Эвристика доступности
Ментальная ловушка. Мы оцениваем вероятность события, насколько легко примеры этого события приходят в голову. Если можно быстро что-то вспомнить, мозг делает вывод: легко вспомнилось, значит, это правда.
Я дико боюсь летать на самолетах, больше чем ездить на машине. Репортажи об авиакатастрофах из сми пугают, они легко всплывают в памяти, страшно. Ошибочно кажется что это часто. Хотя по статистике это самый безопасный транспорт.
5. Bus factor
Проектная метрика. Сколько участников команды должны исчезнуть, грубо, попасть под автобус, чтобы проект остановился из-за нехватки знаний.
Bus factor = 1: критическая ситуация, проект зависит от одного эксперта. Его уход, болезнь, увольнение, отпуск, парализует проект. Чем выше число, тем лучше. Значит, что знания распределены между многими людьми, и уход одного человека не станет катастрофой.
6. Гемба (Gemba)
Термин из Toyota. Реальное место, где происходит работа и создается ценность. Руководители должны понимать ситуацию из первых рук, а не из отчетов.
Тимлид смотрит, как именно пользователи взаимодействуют с интерфейсом, или садится рядом с разработчиком, чтобы понять боль процесса.
7. It works on my machine
У меня на компьютере все работает. Мем в разработке, когда код успешно выполняется у программиста, но ломается в тестовой или в проде. Симптом плохой настройки процессов и разницы в окружениях.
8. Single source of truth
Один источник истины. Принцип организации данных, вся информация или вид данных хранится в одном месте. Не копировать данные в разные таблицы, а все системы обращаются к одному источнику.
Нет споров чья таблица правильнее, данные актуальны, быстрее принимаем решения. Git как единственное место актуального кода. Figma, когда изменение цвета кнопки в одном мастер-компоненте меняет его во всех макетах.
Часть 5.
🦄 — прикольные, знаю все
🔥 — некоторые не знал(а)
вжух и уже среда, всех с добрым утром!
Новая порция любимых терминов из теха:
1. Hero culture
Корп среда, которая держится на подвигах отдельных ребят, готовых работать по 60 часов в неделю и спасать все в последний момент. Личное самопожертвование это круто.
Признаки такой культуры: регулярные авралы, незаменимость людей, отсутствие процессов. Вася все знает помнит придет починит, поощрение выгорания, смотрите Федя работает в отпуске или на больничном, молодец!
Лечится надежностью. Если для успеха нужен герой чаще это хреновые процессы. Netflix специально строил систему так, чтобы падение сервисов было рабочим сценарием, а не катастрофой.
2. Эффект Линди
Чем дольше живет технология, тем дольше она еще проживет. SQL существует почти 50 лет. С огромной вероятностью будет жить еще 50. Старые технологии часто безопаснее новых.
3. Преимущество второго игрока
Статистика шахмат говорит о преимуществе первого хода. Белые выигрывают чуть чаще, чем черные, 52-56 процентов.
Но в бизнесе не обязательно быть первым. Иногда выгоднее быть вторым. Google не был первой поисковой системой. Были AltaVista, Yahoo, Lycos. Но Google посмотрел на их ошибки и сделал лучше. То же с iPhone. Смартфоны уже были. Apple сделал первый нормальный.
Компания-гигант может позволить стартапу первым потестить новую нишу, если идея выстрелила, гигант заходит на рынок со своими ресурсами, фиксит недочеты пионера и захватывает долю рынка.
4. Эвристика доступности
Ментальная ловушка. Мы оцениваем вероятность события, насколько легко примеры этого события приходят в голову. Если можно быстро что-то вспомнить, мозг делает вывод: легко вспомнилось, значит, это правда.
Я дико боюсь летать на самолетах, больше чем ездить на машине. Репортажи об авиакатастрофах из сми пугают, они легко всплывают в памяти, страшно. Ошибочно кажется что это часто. Хотя по статистике это самый безопасный транспорт.
5. Bus factor
Проектная метрика. Сколько участников команды должны исчезнуть, грубо, попасть под автобус, чтобы проект остановился из-за нехватки знаний.
Bus factor = 1: критическая ситуация, проект зависит от одного эксперта. Его уход, болезнь, увольнение, отпуск, парализует проект. Чем выше число, тем лучше. Значит, что знания распределены между многими людьми, и уход одного человека не станет катастрофой.
6. Гемба (Gemba)
Термин из Toyota. Реальное место, где происходит работа и создается ценность. Руководители должны понимать ситуацию из первых рук, а не из отчетов.
Тимлид смотрит, как именно пользователи взаимодействуют с интерфейсом, или садится рядом с разработчиком, чтобы понять боль процесса.
7. It works on my machine
У меня на компьютере все работает. Мем в разработке, когда код успешно выполняется у программиста, но ломается в тестовой или в проде. Симптом плохой настройки процессов и разницы в окружениях.
8. Single source of truth
Один источник истины. Принцип организации данных, вся информация или вид данных хранится в одном месте. Не копировать данные в разные таблицы, а все системы обращаются к одному источнику.
Нет споров чья таблица правильнее, данные актуальны, быстрее принимаем решения. Git как единственное место актуального кода. Figma, когда изменение цвета кнопки в одном мастер-компоненте меняет его во всех макетах.
Часть 5.
🦄 — прикольные, знаю все
🔥 — некоторые не знал(а)
1🔥34❤15🦄5
Медианы зарплат разработчиков в совятах и других известных компаниях от Хабра.
👍 — похоже в целом
🦄 — ‘медиана разработчика’, ну такое
🔥 — точно есть пункты, где не сходится
👍 — похоже в целом
🦄 — ‘медиана разработчика’, ну такое
🔥 — точно есть пункты, где не сходится
1🦄77👍30🔥8
Ну что, друзья,
готовимся снимать шапки, шарфы, сапоги и доставать кеды! Впереди сирень, асфальт и веранды!
C первым весенним днем!💜 🌿
Собрала для вас свои посты с начала года, если что-то пропустили:
1/ Meta редизайнит систему ревью
2/ Нужно ли сотруднику постоянно расти
3/ Строите процесс, считайте время
4/ Dogfooding и резиновая уточка
5/ Забавная аналитика для самых маленьких
6/ Интервью Илона Маска, Давос
7/ Моя статья на Хабре про коньяк
8/ Ревью: оценка ‘ниже ожиданий’, что делать
9/ Много ли менеджеров в компании
10/ HR в Амазоне тоже ошибаются
11/ Про гречку и воду и ‘я не могу найти работу’
12/ Кейс Игоря Цветкова из Меты, хотел грейд ниже
13/ Unbossing и тренд на меньше мидл менеджмента
14/ 10 000 часов мастерства
15/ Крутая книга Коттера, как делать изменения
16/ Самая важная метрика подбора — не скорость
17/ Как считать качество подбора QoH
18/ Борис Черных, Anthropic: как меняется роль программиста
готовимся снимать шапки, шарфы, сапоги и доставать кеды! Впереди сирень, асфальт и веранды!
C первым весенним днем!
Собрала для вас свои посты с начала года, если что-то пропустили:
1/ Meta редизайнит систему ревью
2/ Нужно ли сотруднику постоянно расти
3/ Строите процесс, считайте время
4/ Dogfooding и резиновая уточка
5/ Забавная аналитика для самых маленьких
6/ Интервью Илона Маска, Давос
7/ Моя статья на Хабре про коньяк
8/ Ревью: оценка ‘ниже ожиданий’, что делать
9/ Много ли менеджеров в компании
10/ HR в Амазоне тоже ошибаются
11/ Про гречку и воду и ‘я не могу найти работу’
12/ Кейс Игоря Цветкова из Меты, хотел грейд ниже
13/ Unbossing и тренд на меньше мидл менеджмента
14/ 10 000 часов мастерства
15/ Крутая книга Коттера, как делать изменения
16/ Самая важная метрика подбора — не скорость
17/ Как считать качество подбора QoH
18/ Борис Черных, Anthropic: как меняется роль программиста
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤16🔥7🦄5👍4
Интервью с Андреем Дороничевым
Вдохновляющее, понравилось.
Хорошие баблы
Были пузыри с электричеством, с интернетом — сейчас AI-пузырь. Вливается диспропорционально много денег. Он лопнет обязательно. Но хорошие баблы нужны: они позволяют залить огромные ресурсы и внимание умных людей, чтобы построить инфраструктуру.
Учиться 4 года в одну специальность в мире, где все меняется каждые 2 года
Модель U-подковы: фундамент — физика, математика, системное мышление. С другой стороны практика. Если можешь в физику, можешь системно думать над любой задачей.
Раньше можно было быть просто спецом
Сейчас нужно уметь делать. Предпринимательство, навыки руками. 5 лет назад совет был учитесь программировать. Сейчас — пользуйтесь Lovable, Cursor. Главный язык программирования — английский.
Роботы еще не скоро смогут делать ручную работу
Человек, венец эволюции, не может вставить одеяло в пододеяльник нормально до сих пор.
Эра претрейна заканчивается
Данные заканчиваются. Время вертикалей. Пока до AGI далеко. Сейчас это partial jag intelligence, рваный интеллект. Где-то гений, где-то глуп. Иногда логика рвется, галлюцинации. Галлюцинации — это креативность.
Круто, что нет монополии модели
Разные модели имеют разные bias и архитектуры. Их можно заставлять проверять друг друга. Это создает пространство для независимых компаний.
Три важных качества человека. Боль -> Ответственность
Первое качество человека — способность испытывать боль. Боль формирует ответственность. Страх потерь, провала, наказания. AI не испытывает боли, поэтому не несёт ответственности. Инвестор не даст денег AI.
Что отличает уборщика от VP (фраза Джобса)
Уборщик может сказать: не убрал, дверь была закрыта. VP — не может. Причины не работают. Риски определяют твой reward. High risk — high reward. Безопасная игра — безопасные деньги. В мире, где появляется множество AI-уборщиков, каждый должен научиться думать как VP.
Ответственность за себя и лидерские навыки
Не будет линейных сотрудников, каждый станет руководителем AI-агентов. Учиться мыслить как руководитель. Можно и в найме быть ответственным. Ощущение собственника. Своей карьеры. Своей жизни. Себя. Я — корпорация Андрей Дороничев.
Лидерство начинается с дисциплины
Спорт, походы, альпинистские кружки. Ты не можешь проспать и не собрать палатку, если от тебя зависит группа.
Второе человеческое качество — воля
Мы молекулярные машины, сильно предопределены нашей биохимией. Поэтому важно контролировать процесс принятия решений. Научить осознанности может буддизм. Испытывать страдание или нет это твой выбор.
Уровень контроля — выбирать реакции. Через медитации ты можешь приучить мозг выбирать реакцию прежде, чем реагировать автоматически, быть менее подверженным детерминизму.
Мы потеряли эксклюзивную лицензию на интеллект, время задуматься о самоконтроле.
Третье качество, как ни банально, телесность
Перформить телом. Танцы, спорт, цирк, трюки, атлеты. Это останется ценным.
Эмпатия возникает к человеку, не к голограмме.
AI-контент победит контент?
Сложно угадать, что изменится, но точно можно сказать, что не изменится. Наша биология. Выживание за счёт социализации. Людям интересны люди. Нет эмпатии к AI-певицам. Самые красивые тексты будут у всех. Нужна аутентичность.
Раньше думал что важен только мозг
Но когда мозг начал работать на максималке, понял, что сильно зависишь от физ формы. Начинаешь уставать, потеть, зевать. Начал ходить в спортзал, за 3 года хорошая форма. Смог сесть на корты)
Но тренер уехал. Андрей все сгрузил в AI-тренера. Тот подстраивал программу для Андрея, лучше, чем человек. У человека нет столько времени на тебя, как у GPT. Уровень внимания для султанов и олигархов.
Наше тело не придумано для мира, где бесконечные калории и где за нас думают LLM
Остается только воля, чтобы принимать биологически неочевидные решения. Не жрать. Не предаваться лени. Лифты и эскалаторы — ходить пешком. Использовать LLM, как партнера по брейншторму, а не делегировать мышление.
Ссылка.
💜 — заправляю одеяло в пододеяльник
🔥— мне бы чуть больше самоконтроля
🦄 — уже сам себе VP
Вдохновляющее, понравилось.
Хорошие баблы
Были пузыри с электричеством, с интернетом — сейчас AI-пузырь. Вливается диспропорционально много денег. Он лопнет обязательно. Но хорошие баблы нужны: они позволяют залить огромные ресурсы и внимание умных людей, чтобы построить инфраструктуру.
Учиться 4 года в одну специальность в мире, где все меняется каждые 2 года
Модель U-подковы: фундамент — физика, математика, системное мышление. С другой стороны практика. Если можешь в физику, можешь системно думать над любой задачей.
Раньше можно было быть просто спецом
Сейчас нужно уметь делать. Предпринимательство, навыки руками. 5 лет назад совет был учитесь программировать. Сейчас — пользуйтесь Lovable, Cursor. Главный язык программирования — английский.
Роботы еще не скоро смогут делать ручную работу
Человек, венец эволюции, не может вставить одеяло в пододеяльник нормально до сих пор.
Эра претрейна заканчивается
Данные заканчиваются. Время вертикалей. Пока до AGI далеко. Сейчас это partial jag intelligence, рваный интеллект. Где-то гений, где-то глуп. Иногда логика рвется, галлюцинации. Галлюцинации — это креативность.
Круто, что нет монополии модели
Разные модели имеют разные bias и архитектуры. Их можно заставлять проверять друг друга. Это создает пространство для независимых компаний.
Три важных качества человека. Боль -> Ответственность
Первое качество человека — способность испытывать боль. Боль формирует ответственность. Страх потерь, провала, наказания. AI не испытывает боли, поэтому не несёт ответственности. Инвестор не даст денег AI.
Что отличает уборщика от VP (фраза Джобса)
Уборщик может сказать: не убрал, дверь была закрыта. VP — не может. Причины не работают. Риски определяют твой reward. High risk — high reward. Безопасная игра — безопасные деньги. В мире, где появляется множество AI-уборщиков, каждый должен научиться думать как VP.
Ответственность за себя и лидерские навыки
Не будет линейных сотрудников, каждый станет руководителем AI-агентов. Учиться мыслить как руководитель. Можно и в найме быть ответственным. Ощущение собственника. Своей карьеры. Своей жизни. Себя. Я — корпорация Андрей Дороничев.
Лидерство начинается с дисциплины
Спорт, походы, альпинистские кружки. Ты не можешь проспать и не собрать палатку, если от тебя зависит группа.
Второе человеческое качество — воля
Мы молекулярные машины, сильно предопределены нашей биохимией. Поэтому важно контролировать процесс принятия решений. Научить осознанности может буддизм. Испытывать страдание или нет это твой выбор.
Уровень контроля — выбирать реакции. Через медитации ты можешь приучить мозг выбирать реакцию прежде, чем реагировать автоматически, быть менее подверженным детерминизму.
Мы потеряли эксклюзивную лицензию на интеллект, время задуматься о самоконтроле.
Третье качество, как ни банально, телесность
Перформить телом. Танцы, спорт, цирк, трюки, атлеты. Это останется ценным.
Эмпатия возникает к человеку, не к голограмме.
AI-контент победит контент?
Сложно угадать, что изменится, но точно можно сказать, что не изменится. Наша биология. Выживание за счёт социализации. Людям интересны люди. Нет эмпатии к AI-певицам. Самые красивые тексты будут у всех. Нужна аутентичность.
Раньше думал что важен только мозг
Но когда мозг начал работать на максималке, понял, что сильно зависишь от физ формы. Начинаешь уставать, потеть, зевать. Начал ходить в спортзал, за 3 года хорошая форма. Смог сесть на корты)
Но тренер уехал. Андрей все сгрузил в AI-тренера. Тот подстраивал программу для Андрея, лучше, чем человек. У человека нет столько времени на тебя, как у GPT. Уровень внимания для султанов и олигархов.
Наше тело не придумано для мира, где бесконечные калории и где за нас думают LLM
Остается только воля, чтобы принимать биологически неочевидные решения. Не жрать. Не предаваться лени. Лифты и эскалаторы — ходить пешком. Использовать LLM, как партнера по брейншторму, а не делегировать мышление.
Ссылка.
💜 — заправляю одеяло в пододеяльник
🔥— мне бы чуть больше самоконтроля
🦄 — уже сам себе VP
🔥33❤15🦄11👍2
Из Senior Dev в слесари
Решила потыкать зарплатный сервис Сколькополучатель от hh.
Ввела: Разработка программного обеспечения, Руководитель отдела.
Дает вилку 250-450К. Ну допустим.
И дальше отлично прям.
Вам могут подойти вакансии:
— Упаковщик продукции Марс
— Охранник видеонаблюдения в Отель
— Слесарь вахтовый по ремонту грузоподъемных машин
Тренд на работу руками и слесарное дело прочувствован на 10/10.
Не думайте что это только для программистов. Мне, как HR, может подойти: Консьерж в ЖК и Обработчик звонков.
Там еще подпись: ‘Больше не стоит бояться разговоров о повышении’.
Конечно не стоит. Просто приходишь к техдиру и говоришь: Либо плюс 20% к зарплате, либо я ухожу охранником в отель.
🦄 — за здоровую конкуренцию продуктов
Решила потыкать зарплатный сервис Сколькополучатель от hh.
Ввела: Разработка программного обеспечения, Руководитель отдела.
Дает вилку 250-450К. Ну допустим.
И дальше отлично прям.
Вам могут подойти вакансии:
— Упаковщик продукции Марс
— Охранник видеонаблюдения в Отель
— Слесарь вахтовый по ремонту грузоподъемных машин
Тренд на работу руками и слесарное дело прочувствован на 10/10.
Не думайте что это только для программистов. Мне, как HR, может подойти: Консьерж в ЖК и Обработчик звонков.
Там еще подпись: ‘Больше не стоит бояться разговоров о повышении’.
Конечно не стоит. Просто приходишь к техдиру и говоришь: Либо плюс 20% к зарплате, либо я ухожу охранником в отель.
🦄 — за здоровую конкуренцию продуктов
1🦄42🔥8🤔6
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1❤25🔥6🦄5
Сколько у нас программистов? Или как не ошибиться на лишний ноль
Вот мы все работаем в техе. А вы знаете сколько людей работает в айти в вашей локации?
Вчера на встрече спросили. Я цифру, честно, не знала. Но нужен был порядок, важно было не ошибиться на лишний ноль.
Я прикинула сверху. Итак, 146 млн, это еще мы знаем, дальше, работающие, это примерно половина.
Ну и наше айти, не массовые торговля или промышленность. Берем консервативненько типа 1–2 процента в экономике.
146 млн пополам -> 73 млн, от этого 2%, получаем 1,5 млн человек.
Закончилась встреча, смотрю публичную статистику, 1,15 млн. Бьется по порядку с моим.
Заодно посмотерла остальные категории, чтобы понимать хай-левел распределение. Может и вам будет интересно. Сколько кого.
1. Сельское хозяйство — 6%
* растениеводство
* животноводство
* агрохолдинги
2. Промышленность и строительство — 26%
* 12% — Обрабатывающие производства (машиностроение, металлургия, химия, пищевая промышленность)
* 6% — Добыча и энергетика (нефть, газ, уголь, электроэнергетика)
* 8% — Строительство
3. Сфера услуг — 68%
Внутри услуг:
3.1 Knowledge services — 30%
(интеллектуальный и институциональный сектор)
* 8% — Образование;
* 7% — Здравоохранение;
* 2% — IT (официальный и близкий к нему цифровой сектор);
* 3% — Финансы и страхование;
* 3% — Инженеры и технические специалисты вне IT;
* 3% — Государственное управление;
* 2% — Наука и R&D;
* 2% — Профессиональные услуги (юристы, аудит, консалтинг).
3.2 B. Non-knowledge services — 38%
* 17% — Торговля;
* 7% — Транспорт и логистика;
* 4% — HoReCa;
* 4% — Бытовые услуги;
* 3% — Охрана и вспомогательные службы;
* 3% — Прочие сервисные виды деятельности.
Умение на салфетке получить правильный порядок, разбив задачу на несколько простых допущений, очень полезное.
И самое прикольное, что оказывается есть такой способ у физиков. Ферми, физик, учил студентов оценивать мир без точных данных.
А как бы вы прикинули? Если бы не знали точно. Я хотела еще как-то через хабр, статьи, просмотры. Но через отрасли получилось быстрее.
🦄 — знал(а), сколько людей в IT
👍 — точно бы косякнул(а) с порядком
💜 — теперь знаю
Вот мы все работаем в техе. А вы знаете сколько людей работает в айти в вашей локации?
Вчера на встрече спросили. Я цифру, честно, не знала. Но нужен был порядок, важно было не ошибиться на лишний ноль.
Я прикинула сверху. Итак, 146 млн, это еще мы знаем, дальше, работающие, это примерно половина.
Ну и наше айти, не массовые торговля или промышленность. Берем консервативненько типа 1–2 процента в экономике.
146 млн пополам -> 73 млн, от этого 2%, получаем 1,5 млн человек.
Закончилась встреча, смотрю публичную статистику, 1,15 млн. Бьется по порядку с моим.
Заодно посмотерла остальные категории, чтобы понимать хай-левел распределение. Может и вам будет интересно. Сколько кого.
1. Сельское хозяйство — 6%
* растениеводство
* животноводство
* агрохолдинги
2. Промышленность и строительство — 26%
* 12% — Обрабатывающие производства (машиностроение, металлургия, химия, пищевая промышленность)
* 6% — Добыча и энергетика (нефть, газ, уголь, электроэнергетика)
* 8% — Строительство
3. Сфера услуг — 68%
Внутри услуг:
3.1 Knowledge services — 30%
(интеллектуальный и институциональный сектор)
* 8% — Образование;
* 7% — Здравоохранение;
* 2% — IT (официальный и близкий к нему цифровой сектор);
* 3% — Финансы и страхование;
* 3% — Инженеры и технические специалисты вне IT;
* 3% — Государственное управление;
* 2% — Наука и R&D;
* 2% — Профессиональные услуги (юристы, аудит, консалтинг).
3.2 B. Non-knowledge services — 38%
* 17% — Торговля;
* 7% — Транспорт и логистика;
* 4% — HoReCa;
* 4% — Бытовые услуги;
* 3% — Охрана и вспомогательные службы;
* 3% — Прочие сервисные виды деятельности.
Умение на салфетке получить правильный порядок, разбив задачу на несколько простых допущений, очень полезное.
И самое прикольное, что оказывается есть такой способ у физиков. Ферми, физик, учил студентов оценивать мир без точных данных.
А как бы вы прикинули? Если бы не знали точно. Я хотела еще как-то через хабр, статьи, просмотры. Но через отрасли получилось быстрее.
🦄 — знал(а), сколько людей в IT
👍 — точно бы косякнул(а) с порядком
💜 — теперь знаю
👍30❤12🦄7
Турбо джуны
В Amazon за последние месяцы произошло несколько нормальных таких инцидентов:
🤩 около 6 часов не работал основной сайт, пользователи не могли оформлять покупки
🤩 были сбои в сервисах AWS
🤩 AI-инструмент, получив доступ к инфре, решил удалить и пересоздать окружение, это привело к 13-часовому сбою калькулятора стоимости.
Руководство Amazon собрали встречу, сделали deep dive и ввели правило:
Теперь инженеры уровня junior и middle должны получать аппрув senior инженеров на любые изменения, сделанные с помощью AI.
Меняется production-процесс. AI-код теперь требует отдельного review, отдельных pipeline и защитных механизмов.
Короче, AI ощутимо ускоряет написание кода, в том числе и у джунов, но понимание систем при этом быстрее не растет. В итоге больше код review и нагрузки на senior-инженеров.
🔥 — ну такое себе правило
🦄 — ai до senior запретить
👍 — со временем выработаем процесс
В Amazon за последние месяцы произошло несколько нормальных таких инцидентов:
Руководство Amazon собрали встречу, сделали deep dive и ввели правило:
Теперь инженеры уровня junior и middle должны получать аппрув senior инженеров на любые изменения, сделанные с помощью AI.
Меняется production-процесс. AI-код теперь требует отдельного review, отдельных pipeline и защитных механизмов.
Короче, AI ощутимо ускоряет написание кода, в том числе и у джунов, но понимание систем при этом быстрее не растет. В итоге больше код review и нагрузки на senior-инженеров.
🔥 — ну такое себе правило
🦄 — ai до senior запретить
👍 — со временем выработаем процесс
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🦄54👍33🔥7🤔2
Как найти первую работу и нужен ли универ
Часто спрашивают: а нужен ли универ и как искать первую работу в техе. Расскажу про себя.
20 лет назад я попала на стажировку со второго курса МИСиСа. Это был CBOSS, QA, телеком-софт. 3 месяца учебы летом без оплаты, в конце если сдаешь экзамен берут на работу.
Первые 200 баксов. Дальше в течение года 1000. После этой стажировки сложностей с поиском работы не было.
Что сейчас
Мой опыт был давно, но стратегия стажировок одна из самых рабочих до сих пор. Мы планируем применять ее для своих пупсов, которые уже студенты.
Но вообще главная ценность универа не в дипломе и не в стажировках.
Технологии меняются, а универ дает базу: математику, системное мышление, привычку самостоятельно разбираться в сложных вещах. Учит учиться. В техе это критический навык.
Ну и дальше понятный путь:
универ → со 2–3–4 курса стажировка → первая работа.
Возможно, вы найдете волшебную контору и вас возьмут с минимальным опытом без универа. Но тут риски. Может и возьмут, а может и нет. И что дальше со вторым местом работы, если первое малоизвестное и не очень понятное? А научитесь ли там чему-то? Первые 5–7 лет важно лютейше набираться опыта, понять как строить процессы, как все работает. Шансов набраться такого опыта в крупной компании больше.
Что делать
Вместо мемасов про Данилу Колбасенко пусть ребенок собирает условный excel со стажировками: по вертикали компании, по горизонтали условия, требования, частота набора. 15-20 компаний.
Изучите программы. Помимо универа где-то нужен английский, где-то портфолио, где-то уметь в стек. Полезно знать заранее за год, чтобы подтянуть.
Стажировки есть почти во всех совятах, телекомах, банках, крупных дизайн-студиях.
P.S. Стажировки это 20–40 часов в неделю. Мой опыт был 30 часов в неделю, 2-й курс. И для меня это был быстрый шаг к выбору чего-то одного. 30 часов + универ на втором курсе сложно. Через год перешла на 40 часов и взяла академ. Мотивации ходить в универ становилось все меньше, когда видишь реальные задачи.
Поэтому стажировка либо все-таки со старших курсов, а если 2–3 курс, то берите часов 20.
Вот список для начала. Смотрите, докручивайте
1. Yandex — Young&&Yandex
2. Сбер — программа стажировок
3. JetBrains — developer internship (проектные стажировки)
4. VK — стажировки для разработчиков и аналитиков
5. Kaspersky interns vacancies
6. ВТБ стажировки
7. Т-Банк стажировки
8. Альфа-Банк стажировки
9. T1 стажировки
10. Ozon Tech — Internship program, Ozon Camp
Нужен ли универ для карьеры в техе?
🔥 — да
🦄 — можно и без него
Часто спрашивают: а нужен ли универ и как искать первую работу в техе. Расскажу про себя.
20 лет назад я попала на стажировку со второго курса МИСиСа. Это был CBOSS, QA, телеком-софт. 3 месяца учебы летом без оплаты, в конце если сдаешь экзамен берут на работу.
Первые 200 баксов. Дальше в течение года 1000. После этой стажировки сложностей с поиском работы не было.
Что сейчас
Мой опыт был давно, но стратегия стажировок одна из самых рабочих до сих пор. Мы планируем применять ее для своих пупсов, которые уже студенты.
Но вообще главная ценность универа не в дипломе и не в стажировках.
Технологии меняются, а универ дает базу: математику, системное мышление, привычку самостоятельно разбираться в сложных вещах. Учит учиться. В техе это критический навык.
Ну и дальше понятный путь:
универ → со 2–3–4 курса стажировка → первая работа.
Возможно, вы найдете волшебную контору и вас возьмут с минимальным опытом без универа. Но тут риски. Может и возьмут, а может и нет. И что дальше со вторым местом работы, если первое малоизвестное и не очень понятное? А научитесь ли там чему-то? Первые 5–7 лет важно лютейше набираться опыта, понять как строить процессы, как все работает. Шансов набраться такого опыта в крупной компании больше.
Что делать
Вместо мемасов про Данилу Колбасенко пусть ребенок собирает условный excel со стажировками: по вертикали компании, по горизонтали условия, требования, частота набора. 15-20 компаний.
Изучите программы. Помимо универа где-то нужен английский, где-то портфолио, где-то уметь в стек. Полезно знать заранее за год, чтобы подтянуть.
Стажировки есть почти во всех совятах, телекомах, банках, крупных дизайн-студиях.
P.S. Стажировки это 20–40 часов в неделю. Мой опыт был 30 часов в неделю, 2-й курс. И для меня это был быстрый шаг к выбору чего-то одного. 30 часов + универ на втором курсе сложно. Через год перешла на 40 часов и взяла академ. Мотивации ходить в универ становилось все меньше, когда видишь реальные задачи.
Поэтому стажировка либо все-таки со старших курсов, а если 2–3 курс, то берите часов 20.
Вот список для начала. Смотрите, докручивайте
1. Yandex — Young&&Yandex
2. Сбер — программа стажировок
3. JetBrains — developer internship (проектные стажировки)
4. VK — стажировки для разработчиков и аналитиков
5. Kaspersky interns vacancies
6. ВТБ стажировки
7. Т-Банк стажировки
8. Альфа-Банк стажировки
9. T1 стажировки
10. Ozon Tech — Internship program, Ozon Camp
Нужен ли универ для карьеры в техе?
🔥 — да
🦄 — можно и без него
1🔥34❤11👍4🦄3
Data-driven HR BP
Часто слышу, что HR BP это партнер по бизнесу и стратегии. При этом в компаниях нет простого, базового и доступного набора метрик для HR BP.
Условного стандартизированного дашборда, где партнер в 2 клика видел бы базовые показатели своего юнита или департамента.
Партнеры буквально выдирают метрики из центров экспертиз, а процесса, чтобы партнер получал данные автоматически, нет.
Договорился, сам себе самолично организовал, отлично. Но если нет, flying blind. И у каждого свой зоопарк. Централизованной поставки HR-аналитики по юнитам нет.
Короче, чтобы HR BP реально стали партнерами, в компании нужно начать с того, чтобы у них были данные для этого. Системно, регулярно, централизованно. Чтобы каждый видел HR-дату для своего юнита.
Data-driven HR BP начинается с настроенного процесса, который выводит базовые метрики юнита на экран каждую неделю. Только имея цифры перед глазами, можно говорить о стратегии. Иначе это администрирование.
Как у вас с данными?
👍 — всю hr-аналитику системно получаю
🦄 — мечтаем об этом
💜 — просто сердечко для наших hr bp
Часто слышу, что HR BP это партнер по бизнесу и стратегии. При этом в компаниях нет простого, базового и доступного набора метрик для HR BP.
Условного стандартизированного дашборда, где партнер в 2 клика видел бы базовые показатели своего юнита или департамента.
Партнеры буквально выдирают метрики из центров экспертиз, а процесса, чтобы партнер получал данные автоматически, нет.
Договорился, сам себе самолично организовал, отлично. Но если нет, flying blind. И у каждого свой зоопарк. Централизованной поставки HR-аналитики по юнитам нет.
Короче, чтобы HR BP реально стали партнерами, в компании нужно начать с того, чтобы у них были данные для этого. Системно, регулярно, централизованно. Чтобы каждый видел HR-дату для своего юнита.
Data-driven HR BP начинается с настроенного процесса, который выводит базовые метрики юнита на экран каждую неделю. Только имея цифры перед глазами, можно говорить о стратегии. Иначе это администрирование.
Как у вас с данными?
👍 — всю hr-аналитику системно получаю
🦄 — мечтаем об этом
💜 — просто сердечко для наших hr bp
❤32🦄19🔥6👍5
Потворство собственным желаниям
Готовила один проект и залипла на Гирте Хофстеде.
Хофстеде. Нидерландский социальный исследователь. Запомните, будете красиво вставлять в разговорах.
Товарищ изучал культурные различия между странами. Сделал инструмент Hofstede Insights. В нем можно сравнивать культуры по 6 параметрам.
6 измерений Хофстеде
1/ Дистанция власти (Power Distance): насколько в обществе принимают неравенство
• Высокий балл (РФ): начальник — царь, иерархия важна
• Низкий балл (США): все равны, к боссу можно на ‘ты’
2/ Индивидуализм (Individualism): я или мы
• Высокий (США/UK): каждый сам за себя и свою семью
• Низкий (Китай): интересы группы (компании, страны) важнее личных
3/ Мужественность / настойчивость (Masculinity): что важнее — результат или комфорт?
• Высокий (Япония): конкуренция, успех, быть лучшим
• Низкий (Швеция): баланс жизни и работы, забота о слабых
4/ Избегание неопределенности (Uncertainty Avoidance): насколько пугает неизвестность
• Высокий (РФ/Япония): нужны правила, законы и эксперты, чтобы все было предсказуемо
• Низкий (США/UK): легко относятся к риску и переменам
5/ Долгосрочная ориентация (Long-Term Orientation): традиции или будущее
• Высокий (РФ/Китай): экономность, упорство, взгляд на 10 лет вперед
• Низкий (США): нужен результат здесь и сейчас (квартальные отчеты)
6/ Допущение / сдержанность (Indulgence): можно ли радоваться жизни
• Высокий (США): живем один раз, траты на удовольствия
• Низкий (РФ): сдержанность, критика излишнего веселья, работа прежде всего
🤩 Меня особо заинтересовал последний параметр.
Индульгенция. Чего это такое? Это по сути разрешение себе радоваться жизни.
Посмотрите на картинку. Где мы? В России индульгенция ниже всего. Joy of life у нас культурно низкий.
Даже есть фраза ‘потворство собственным желаниям’, капец! Мы как культура не очень разрешаем себе кайфовать!
Баловство себя социально неприемлемо! Мнде.
Впереди весна и я собираюсь нарушать свои культурные традиции. Чего и вам желаю.
Потворствуйте своим желаниям, мои дорогие. Ну и потыкайте инструмент, он прикольный.
🔥 — буду нарушать свой культурный код!
Готовила один проект и залипла на Гирте Хофстеде.
Хофстеде. Нидерландский социальный исследователь. Запомните, будете красиво вставлять в разговорах.
Товарищ изучал культурные различия между странами. Сделал инструмент Hofstede Insights. В нем можно сравнивать культуры по 6 параметрам.
6 измерений Хофстеде
1/ Дистанция власти (Power Distance): насколько в обществе принимают неравенство
• Высокий балл (РФ): начальник — царь, иерархия важна
• Низкий балл (США): все равны, к боссу можно на ‘ты’
2/ Индивидуализм (Individualism): я или мы
• Высокий (США/UK): каждый сам за себя и свою семью
• Низкий (Китай): интересы группы (компании, страны) важнее личных
3/ Мужественность / настойчивость (Masculinity): что важнее — результат или комфорт?
• Высокий (Япония): конкуренция, успех, быть лучшим
• Низкий (Швеция): баланс жизни и работы, забота о слабых
4/ Избегание неопределенности (Uncertainty Avoidance): насколько пугает неизвестность
• Высокий (РФ/Япония): нужны правила, законы и эксперты, чтобы все было предсказуемо
• Низкий (США/UK): легко относятся к риску и переменам
5/ Долгосрочная ориентация (Long-Term Orientation): традиции или будущее
• Высокий (РФ/Китай): экономность, упорство, взгляд на 10 лет вперед
• Низкий (США): нужен результат здесь и сейчас (квартальные отчеты)
6/ Допущение / сдержанность (Indulgence): можно ли радоваться жизни
• Высокий (США): живем один раз, траты на удовольствия
• Низкий (РФ): сдержанность, критика излишнего веселья, работа прежде всего
Индульгенция. Чего это такое? Это по сути разрешение себе радоваться жизни.
Посмотрите на картинку. Где мы? В России индульгенция ниже всего. Joy of life у нас культурно низкий.
Даже есть фраза ‘потворство собственным желаниям’, капец! Мы как культура не очень разрешаем себе кайфовать!
Склонность к цинизму и пессимизму. В отличие от потакающих своим желаниям обществ, сдержанные культуры (РФ) не уделяют большого внимания досугу, контролируют удовлетворение потребностей и считают баловство себя социально неприемлемым.
Баловство себя социально неприемлемо! Мнде.
Впереди весна и я собираюсь нарушать свои культурные традиции. Чего и вам желаю.
Потворствуйте своим желаниям, мои дорогие. Ну и потыкайте инструмент, он прикольный.
🔥 — буду нарушать свой культурный код!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥43❤10🦄4👍1