Инжиниринг Данных

07 October 2024 03:39

Data Engineering tool box выходного дня.

Сегодня будет выступление - Richard Dawkins, чтобы лучше информация воспринималась))

Инжиниринг Данных

04 October 2024 07:50

Как у вас получается бороться с tech debt?

Замечательная статья - Paying down tech debt
И еще одна - Tech Debt and the Pragmatic Middle Ground

“What is tech debt?

I define tech debt as any problem in the codebase that affects programmers by making it harder to make necessary changes. As a programmer, I wanted to fix such issues because they slowed me down. But as a manager, I had to ensure the team delivered value to stakeholders.”

“Я определяю технический долг как любую проблему в кодовой базе, которая мешает программистам вносить необходимые изменения. Как программист, я хотел исправить такие проблемы, потому что они замедляли мою работу. Но будучи менеджером, я должен был убедиться, что команда приносит ценность заинтересованным сторонам.”

Инжиниринг Данных

02 October 2024 17:25

Amazon Hybrid work policy 😛

Инжиниринг Данных

01 October 2024 15:42

В интересное время живем🔫🙌

Инжиниринг Данных

29 September 2024 21:42

В Surfalytics мы делаем типичные Data Engineering проекты нетипичным образом. Обычно цель любого end-to-end проекта — это использование стандартных настроек и минимальной конфигурации.

Практически любой проект на Youtube это будет набор команд и шагов. Часто человек может даже не понимать как работает, но с покер фейсом нас учить, как делать Copy-Paste и строить решение. На выходе, у нас много pet проектов и 0 релевантного опыта и главное вообще не понятно как это применять в реальных условиях.

Сегодня Максим проводил проект по созданию end-to-end решения для работы с API (job posting сайт) с использованием стека AWS, включая такие сервисы, как Lambda, Step Functions, Redshift и другие.

Но вместо того, чтобы слепо следовать шагам, мы его мучаем вопросами на каждом этапе. Например:

1. Почему Lambda?
2. Почему Python 3.11?
3. Что такое API rate limit и как его избежать?
4. Какие есть альтернативы Lambda в AWS?
5. В чем разница между IAM role и IAM user? Что лучше и почему?
6. Что такое VPC и subnet, почему используется default VPC?
7. Какие есть соображения по безопасности? Где найти лучшие практики AWS (подсказка: AWS Well-Architected Framework)?
8. Как проверить работу AWS Lambda function?
9. Какова стоимость?
10. Почему Redshift? Почему Serverless? Какие плюсы и минусы у Redshift Serverless?
11. Почему не использовать Glue + Athena вместо Redshift?
12. Какова стоимость за запуск/в день?

И так далее. Некоторые вопросы даже мне сложно ответить.

Другими словами, в Surfalytics мы не гонимся за количеством pet projects. Мы сосредоточены на том, чтобы превратить ваш pet project в реальный проект и по-настоящему понять разницу. Мы не принимаем ничего на веру и считаем, что все может быть неправильно.

В результате, на выполнение 1/3 проекта у нас ушло более 3 часов, хотя при простом копировании и запуске кода это заняло бы всего 60 минут.

В каждом проекте мы детально разберемся, почему так, что стоит за капотом, и убедимся, что вы будете готовы ответить на вопросы hiring manager.

Хотелось бы конечно больше проектов и чаще делать, но пока основное время занимает работа.

PS другой интересный аспект - это персональный бренд. Этот пунктик очень важен в Surfalytics. Например, пост Максимы набрал 162 лайка про этот проект! Это дает уверенность и Максиму и нанимающему менеджеру и вообще делать свой бренд в Linkedin прежде всего это про выйти из зоны комфорта.

PPS Ссылки:
Все проекты Surfalytics: https://github.com/surfalytics/data-projects (у нас еще много проетов в разработке включая Kubernetes, Open Source stack и тп)
Проект Максима: kazarmax/from-api-to-dashboard-building-an-end-to-end-etl-pipeline-with-aws-3c1f4048676d">From API to Dashboard: Building an End-to-End ETL Pipeline with AWS

Инжиниринг Данных

28 September 2024 09:13

Сегодня разбирали архитектуру большой американской компании, которая собирает данные клиентов с мобильных телефонов.

Решение на AWS, куча Kinesis стримов, которые пишут в S3 (json), дальше lambda их обрабатывает и пишет в другой S3. Есть еще DynamoDB с клиентской информации, которая делает ежедневные snapshots в S3. В конце с помощью Athena таблицы и запросы.

Компания продает обезличенные данные на млн долларов для других компаний. И товарищ непосредственно занимается интеграцией и выгрузкой данных для сторонних компаний.

Выгрузка происходит раз в час, когда Glue Python Shell запускает запросы Athena и делает unload в S3. С помощью вспомогательных запросов отслеживается качество данных и результат пишется в Cloud Watch и там всевозможные алерты на отклонения качества данных.

Решение будет переделано на Databricks и Delta.

Инжиниринг Данных

27 September 2024 17:51

Какие технологии видятся мне перспективными из тех, с которыми я не работал или работал немного? У меня есть общее представление, но я глубоко не погружался, и надеюсь найдется время, чтобы исправить это.


- Apache Arrow
- Apache Iceberg ( я работал уже с готовыми решениями, но не строил с 0)
- DuckDB
- Polars
- Rust/Golang языки программирования для задач дата инжиниринга
- Ray (spark)
- Protobuf (использую по факту, обычно в связки с event и streams)
- Apache XTable

Из старого но важного:
- Kubernetes
- Apache Kafka
- Apache Flink
- Fast API

У меня список своеобразный конечно. Что еще есть интересного?

Инжиниринг Данных

27 September 2024 05:45

Тут возможно самый полный сборник всего, что есть по DE или около того. https://github.com/DataExpert-io/data-engineer-handbook

Забавно получается, чем больше материалов, ссылок, книг, курсов в одно месте, тем сложнее в этом разобраться. 🙌

Инжиниринг Данных

26 September 2024 07:41

Сегодня был интересный опыт - Vancouver Career Fair, поделился инсайтами🍿

Инжиниринг Данных

24 September 2024 16:45

Как работать с SQL запросами 🛠

Сделали небольшой коллаб с Димой Аношиным (Surfalytics) про работы с SQL. Дима как супер эксперт по дата инжинирингу рассказал про более правильную работу с SQL с точки зрения хранения и обработки кода. Так что много про версионирование, гит и качество данных. А от меня немного про форматирование SQL запросов для лучшей читабельности.

- Часть 1: версионирование, гит и первый pull request
- Часть 2: документация, code review и sql стайлгайд

Инжиниринг Данных

22 September 2024 00:28

Сегодня первый раз побывал в общественном разряде бани.

Баня — это заебись! И вот почему:
♨️ Контекст максимально располагает к открытому и прямолинейному общению. Вместе с одеждой и аксессуарами спадает напускной флер, остается, так сказать, фактура. Это очень меняет ракурс восприятия себя самого и других людей;

♨️ Методичный алгоритм действий помогает переключиться и сосредоточиться на ощущениях, тело становится первостепенным, разум и рефлексия отходят на второй план;

♨️ Вокруг — разные, непохожие друг на друга люди, которым абсолютно все равно, кто ты за пределами этих стен.

💡Outcome на будущее: если хочешь получше узнать человека, сходи с ним в баню.

Инжиниринг Данных

19 September 2024 19:35

Книга Kubernetes in Action (2nd edition by Marko Lukša, Kevin Conner) — отличный старт для знакомства с Kubernetes

Когда я начал читать книгу Kubernetes in Action, сразу понял — это не просто теория. Автор делает акцент на понятном объяснении того, что такое Kubernetes, как он работает и почему его популярность так стремительно выросла. Честно говоря, я был впечатлен уже с первых страниц.

Что мне особенно понравилось

Во-первых, в книге есть множество наглядных иллюстраций, которые помогают понять, как Kubernetes управляет приложениями и как он абстрагирует инфраструктуру. Эти схемы не просто украшают текст, они на самом деле помогают видеть общую картину, особенно если вы еще новичок в этой теме. Ну и, конечно, материал изложен очень просто — так, как будто вы говорите с опытным наставником, а не читаете технический мануал.

Теперь давайте разберем основные идеи первых глав (1.1 Introducing Kubernetes - 1.2 Understanding Kubernetes), которые привлекли мое внимание.

---

Введение в Kubernetes: Зачем это нужно?

Kubernetes — это по сути штурман для ваших приложений. Он автоматизирует процесс их деплоя и управления, решает за вас повседневные задачи, как настоящий помощник капитана. Вся идея в том, чтобы вы сосредоточились на развитии проекта, а Kubernetes сам справился с рутиной, следя за тем, чтобы приложения работали бесперебойно.

Причем, как отмечает автор, имя Kubernetes символично. Как штурман направляет корабль, так Kubernetes направляет ваше приложение, оставляя за вами только ключевые решения.

---

Почему Kubernetes стал таким популярным?

Развитие микросервисов и контейнеров изменило весь подход к разработке ПО. Если раньше приложения представляли собой большие монолитные системы, которые было сложно масштабировать и управлять, то теперь мы работаем с десятками и сотнями микросервисов. Kubernetes автоматизирует их управление, делая развертывание и масштабирование микросервисов тривиальной задачей. Автор книги подчеркивает: то, что раньше было сложно, с Kubernetes стало простым и очевидным.

---

Как Kubernetes решает повседневные задачи?

Читая книгу, я понял: Kubernetes — это не просто система для развертывания приложений. Это целая экосистема, которая позволяет автоматически управлять масштабированием, следить за здоровьем приложения и даже восстанавливаться после сбоев. Если ваше приложение упало — Kubernetes сам перезапустит его. А если произошел сбой оборудования, Kubernetes перенесет работу на здоровые узлы. Все это экономит время и нервы.

---

Основные компоненты Kubernetes

Автор подробно объясняет архитектуру Kubernetes, разделяя её на две главные плоскости: Control Plane и Workload Plane. Control Plane управляет состоянием всего кластера, а Workload Plane — это место, где запускаются приложения. Все выглядит логично, и благодаря иллюстрациям с каждым компонентом становится легче разобраться.

---

Личный опыт

Для меня этот материал стал отличным введением в тему. Книга Kubernetes in Action помогает понять не только теоретические основы, но и показывает, как Kubernetes действительно работает на практике. А самое главное — автор делает это легко и доступно, с примерами и наглядными пояснениями. Если вы хотите погрузиться в мир Kubernetes — это идеальная отправная точка.

От себя же я составил Mind Map первых двух частей, которым хотел бы поделиться в этом посте (пока что ссылкой на dropbox)

- https://www.dropbox.com/scl/fi/9fv5og1cchp44kofi9h0p/Kubernetes-in-Action-till-1.3.pdf?rlkey=vus4tw7vsrqf15naerns2x12v&st=6miusxfn&dl=0

Обзор следующих частей опубликую очень скоро🛥

Инжиниринг Данных

18 September 2024 16:51

Чем заместить SAP BW так, чтобы работало не хуже?

Компания-интегратор решила этот вопрос для своих заказчиков, предложив миграцию на комплекс российских и open source решений. На вебинаре 25 сентября эксперты из Sapiens solutions, Иннотех и Arenadata расскажут, как при реализации такого проекта в крупном системообразующем банке удалось нивелировать риски и получить качественный результат.

Тема вебинара:
Мигрируем аналитическую отчетность с SAP BW на импортонезависимый стек. Кейс клиента

Дата вебинара: 25.09.2024
Время начала: 11:00 Мск

Регистрация обязательна


❗️Ключевые моменты вебинара:

✅ Кейс реализации проекта по импортозамещению SAP BW в системообразующем российском банке (целевая архитектура, проблемы и решения, подходы к оценке обьемов работ и приоритизации и др.)

✅ Техническая реализация проекта (особенности реализации экстракции из ERP, реализация хранилища данных, доработка open source и др.)

✅ Поддержка Arenadata


До встречи на вебинаре!

Инжиниринг Данных

16 September 2024 20:35

Вопрос про 1:1 возник после книги. Я прослушал книгу The Effective Manager by Mark Horstman. Книгу нашёл в подписке Audible на распродаже. Кстати, на русском книга называется “Управляй как бог менеджмента 🔫😊🔫: Инструменты выдающегося руководителя”

Книга небольшая, и в ней много практических примеров.

Вообще, вот краткое содержание по главам:

Глава 1: Проведение эффективных индивидуальных встреч (One-on-Ones)

В этой главе автор подчеркивает важность регулярных индивидуальных встреч между менеджером и сотрудниками. Такие встречи позволяют устанавливать доверительные отношения, обсуждать текущие задачи, выявлять проблемы и поддерживать профессиональное развитие сотрудников. Марк предлагает структурированный подход к проведению встреч, включая подготовку повестки, активное слушание и последующие действия для обеспечения эффективности взаимодействия.

Глава 2: Давать конструктивную обратную связь

Марк Хорстман объясняет, как правильно давать обратную связь, которая способствует росту и улучшению работы сотрудников. Он выделяет ключевые принципы, такие как своевременность, конкретность и объективность. Важно не только указывать на ошибки, но и признавать достижения, что повышает мотивацию и укрепляет рабочие отношения.

Глава 3: Эффективный коучинг и развитие сотрудников

В этой главе рассматриваются методы коучинга, направленные на развитие навыков и компетенций сотрудников. Марк предлагает техники постановки целей, постановки вопросов, стимулирующих самостоятельное мышление, и создания условий для непрерывного обучения. Коучинг помогает сотрудникам раскрывать свой потенциал и способствует общему успеху команды.

Глава 4: Делегирование задач и ответственности

Марк обсуждает важность делегирования как инструмента управления временем и развития сотрудников. Правильное делегирование включает определение задач, соответствующих компетенциям сотрудников, установление четких ожиданий и предоставление необходимой поддержки. Это не только освобождает время менеджера для стратегических задач, но и способствует росту и вовлечённости команды.

Глава 5: Управление временем и приоритетами

В последней главе автор делится стратегиями эффективного управления временем. Марк предлагает методы расстановки приоритетов, планирования рабочего дня и минимизации отвлекающих факторов. Он также подчеркивает важность баланса между краткосрочными задачами и долгосрочными целями, что помогает менеджерам оставаться продуктивными и сосредоточенными на ключевых аспектах своей работы.

Мне показалось, что одним из главных акцентов книги были встречи 1:1 как инструмент повышения продуктивности работников и менеджеров.

Важно понимать, что основная цель менеджера — создать условия, при которых сотрудники могут максимально раскрыть свой потенциал, быть мотивированными и достигать высоких результатов.

Сотрудники должны работать много, хорошо, качественно, самостоятельно, с высокой отдачей, то есть иметь высокий КПД. Задача менеджера — создать условия, в которых это возможно. И как раз встречи 1:1 очень способствуют этому.

То есть в книге доказано, что при правильном использовании такого формата встреч это будет полезно для бизнеса, поэтому тут не обсуждается вопрос — нравятся они или нет. Как говорится — “нравится, не нравится, терпи моя красавица”.

Я прекрасно понимаю менеджеров, которым эти встречи надоели, и ещё больше понимаю сотрудников, которых эти встречи бесят. К сожалению для тех и других в книге очень развернуто написано, почему это плохо и что это показатель плохой вовлечённости. Ну если по-русски, значит таких людей, конечно, можно попробовать переубедить (и в книге даны примеры), но в целом это говорит о начале конца, и таких людей можно считать неэффективными, опять же в книге это обосновано почему.

Инжиниринг Данных

13 September 2024 17:31

Интересная новость, что не ChatGPT убивает поисковики и классическое гугление, а социальные сети. Надо попробовать поискать код в ТикТок:)

Инжиниринг Данных

04 October 2024 21:01

В маленьких компаниях (командах) все просто, если что-то сломалось - взяли и починили. Авось никто и не заметит.

А вот в больших командах и организациях все по-другому.

Как правило, аналитическое решение (хранилище данных) это не business critical и может не работать целый день, пользователи потерпят.

Но если ломается часто, то уже нужно что-то с этим делать, и самая лучшая стратегия пофиксить все начать использовать процессы для работы с инцидентами, прям как на картинке.

Обычно используют уже готовое решение от back-end/devops, такие как PagerDuty и другие, сразу появляется новая обязанность - on-call, нужно писать сообщение бизнес пользователям о поломках и обещать, что однажды все будет лучше.

Можно все автоматизировать, и примерно будет так работать:
1. Alert о падение data pipelines или отклонении показателя (качество данных)
2. Заводится новый инцидент, создается Slack канал с номер инцидента и туда добавляются инженеры
3. Обсуждается проблема и решение
4. Ответственный пишет в другой slack канал пользователям (бизнес) о проблеме и estimation когда ее починят
5. Команда все чинит, деплоит фикс, перезапускает data pipelines и вроде к обеду уже можно открывать BI дашборды.

Это уже зрелая организация. У всех компаний есть с этим проблемы, кто-то раньше, кто-то позже к этому приходит, а потом еще SLA внедрят для надежности (спокойствия бизнес пользователей).

Главное отличие от backend/devops - вы все это делаете в рабочие часы, а не ночью (хотя помню в Lamoda мне в 4 утра могли звонить, что отчет поверх backend Postgres для склада в SAP BO не показывает свежие данные).

Одна из причин, почему DevOps, SRE позиции не очень полезны для здоровья long term, и обычно никто не компенсирует ночные часы.



Картинку взял из The Madness of Data Incident Management

А как в РФ с этим? Какие сервисы используются для коммуникации, инцидентов и тп?

Инжиниринг Данных

03 October 2024 15:57

Реально работа с датами и часовыми поясами всегда боль. Кто как решает для себя эту проблему?

Инжиниринг Данных

02 October 2024 02:03

Точно интересное время☀️

Инжиниринг Данных

29 September 2024 21:43

Так это выглядит на практике. Осталось в Twitch стримить. Заодно практика английского.

Инжиниринг Данных

28 September 2024 22:28

Иногда кажется чем больше rejection rate, тем лучше для HR и они наверно еще бонусы получают и хвастаются у кого больше rejection и что вообще можно все автоматизировать и оно само будет делать screening и rejection.


Позабыты хлопоты, остановлен бег, Вкалывают роботы, а не человек!

До чего дошел прогресс! Было времени в обрез, А теперь гуляй по свету - хочешь, с песней, хочешь, без!

Инжиниринг Данных

27 September 2024 20:55

Вебинар: ➡️Мигрируем аналитическую отчетность с SAP BW на импортонезависимый стек. Показываем вживую

На вебинаре команда Sapiens solutions поделится техническими деталями реализации проектов миграции.

📅Дата вебинара: 01.10.2024
⌚️Время начала: 11:00 Мск

Регистрация обязательна

❗️Ключевые моменты вебинара:

1️⃣ Загрузка данных из SAP ERP с помощью OData в Greenplum
2️⃣ Фреймворк управления загрузками и расчетами Proplum
3️⃣ Внедрение современного хранилища данных.
4️⃣ Демонстрация процесса доставки данных - от создания документа в ERP до отображения в отчете
5️⃣ Apache Superset как фронт BI: соответствие объектов SAP BW/BO и Superset, разработанный функционал форка

Вебинар будет полезен, даже если вы не используете SAP. Мы рассмотрим технологические аспекты работы с Arena DB и Superset, а также дополнительные компоненты, которые дают возможность ADB быть чуть более "low code". Для Superset покажем расширения для сводных таблиц и другие компоненты.

До встречи на вебинаре!

Инжиниринг Данных

27 September 2024 15:02

True Tech Champ

Всероссийский чемпионат по алгоритмическому и робототехническому программированию от МТС.

Регистрация: до 12 октября
Доступ к онлайн-заданиям: с 1 октября
Финал в офлайне: 8 ноября

Регистрируйся на алгоритмический трек и решай задачи в классическом олимпиадном формате.

Участникам в ходе отборочных испытаний предстоит решить алгоритмические задачи онлайн и посоревноваться в индивидуальном зачете. 150 участников с лучшим рейтингом будут приглашены на очный шоу-финал чемпионата. Призовой фонд трека — 2 750 000 руб.

Смотри подробности и регистрируйся на сайте.

Инжиниринг Данных

26 September 2024 17:45

Конференция для ИТ-архитекторов от МТС

3 октября | 16:00
Офлайн в Санкт-Петербурге | Онлайн

Присоединяйся к конференции для ИТ-архитекторов True Tech Arch#6, которая пройдет 3 октября в Санкт-Петербурге. Тебя ждут доклады от ведущих экспертов МТС и приглашенных экспертов.

Поговорим про технологии создания Цифрового двойника компании, обсудим тенденции принципиальных изменений в роли архитектора и то, как это может повлиять на его ежедневную работу в будущем.

Для участия нужно зарегистрироваться по ссылке

Инжиниринг Данных

25 September 2024 00:23

Наверно уже все и так скачали книгу Fundamentals of Data Engineering, но вот есть легальная ссылка на скачку.

Я сам прочитал только 3 главы. На каждую тему в книге у меня мысли были примерно такие - “ага, знаю”, “так, все правильно”, “точно, согласен” и тп.

То есть с одной стороны книга включает в себя многие аспекты инжиниринга данных, а с другой стороны она теоретическая и для новичков будет непонятна, потому что нет контекста и упражнений.

А вы читали?

Инжиниринг Данных

22 September 2024 19:39

Еще один отзыв на Surfalytics/менторство.

Товарищ реально справился и смог себя мотивировать и как он правильно отметил - это «марафон», нужно терпение.

Впереди еще много работы, потому что на одну работу в Канаде особо не разгуляешься🤑

Как я искал работу в Канаде
Всем привет! Хочу поделиться историей сначала неуспеха, а потом успеха, к которому я шел почти год. Сейчас будет большое интро для контекста, но если это неинтересно, то можно сразу переходить к части про дата инженера.

Я переехал в Канаду год назад и почти сразу занялся поиском работы. Одновременно с этим я продолжал работать на компанию в Москве и работал по ночам из-за разницы во времени. Я работал риск-аналитиком уже 10 лет на тот момент и понял, что устал от рисков и решил, что переезд в другую страну это отличная возможность сменить профессию. Как же я ошибался.

Я стал искать работу дата аналитиком, откликнулся на 220 вакансий, прошел 16 интервью, но везде получал отказы. Потом я уволился из московской компании и решил искать работу в рисках.

Статистика стала намного лучше.

Откликнулся на 35 вакансий, прошел 7 интервью, в двух компаниях дошел до последнего этапа, но все равно везде получил отказы. Вообще работа в банковской сфере и особенно в рисках сильно отличается от рынка в России, так как крупных банков всего 5 и все главные офисы в Торонто.

Как я стал Дата инженером
После этого я решил вернуться к тому с чего начал, к поиску работы дата аналитиком или даже замахнуться на позицию дата инженера.

Работа в сфере данных давала больше возможностей, как по зарплате, так и по количеству вакансий. Но мне было очень тяжело начинать заново искать и учиться после неудачных поисков в прошлом, а тем более искать на Дата инженера, это казалось совсем другим уровнем. Дима начал помогать мне с поисками, подсказывал какие инструменты изучать, как улучшить резюме.

Пошли первые собеседования и первые отказы, которые помогали понять слабые стороны, улучшить их и быть готовым к следующему интервью.

По большому счету вопросы повторяются из раза в раз, просто нужно понять перед собеседованием основные боли интервьюера и рассказывать об этом.

В итоге за 3 месяца я откликнулся на 45 вакансий, прошел 8 интервью и наконец-то получил заветный оффер. Получилась статистика по поиску как в рисках, но деньги и перспективы гораздо выше, т.к. уровень зарплат у Дата инженеров примерно как у менеджеров и директоров в рисках, а количество таких вакансий очень ограничено по сравнению с инженерными позициями.

Вывод из всего этого я сделал такой - поиск работы это марафон, важно постоянство в откликах и всё прочее, о чем говорят многие, это действительно так и есть, и это помогает, но еще больше помогает, если есть человек, который направляет в этом пути.

Главное не опускать руки, все отказы превращать в преимущество на следующем собеседовании, анализировать ошибки (в этом очень помогает запись интервью) и постоянно улучшать свои навыки.

Инжиниринг Данных

22 September 2024 00:28

Собеседования тоже можно в бане проводить! Баня топчик!

Инжиниринг Данных

19 September 2024 06:29

Все чаще мелькает информация про YAML инженера.

Вот несколько статей:
YAML developers and the declarative data platforms

The rise of the YAML engineer

From Data Engineer to YAML Engineer

Data Orchestration Trends: The Shift From Data Pipelines to Data Products

Dbt модели у меня безусловно лидируют, так же использовал для Mock тестов в Pytest и Helm Charts и Kubernetes.

Инжиниринг Данных

16 September 2024 20:35

Например, если менеджеру тяжело проводить 1:1 с его командой, возможно, у него очень большая команда. А ведь Безос нас учил — эффективная команда — это команда размером с две пиццы (2-pizza size). Может быть, у вас слишком много подчинённых? А может быть, вам надоело делать то, что вы делаете, и роль менеджера по работе с людьми (people manager) — это не ваше, а ваша роль — Individual Contributor?

А если вы инженер и вы терпеть не можете митинги, очевидно, такие встречи для вас могут казаться бесполезными. Хотят, тут многое зависит от менеджера и ваших способностей. Например, вы работаете над задачей и вам не хватает информации, как её делать, на встрече 1:1 ваш менеджер может вам подсказать и показать. Очевидно, такие встречи полезны. А если ваш менеджер не очень технический, то он просто будет требовать отчёты по статусу и срокам.

Как вы сами видите по комментариям в прошлом посте, подчинённым и менеджерам не нравятся лишние митинги, но таков путь.😎

Теперь про свой опыт. Книга нам подсказывает, как лучше управлять ожиданиями менеджера и как лучше намекнуть инженеру о полезности таких встреч.

Для меня встреча 1:1:
- Задать вопросы по проектам, где я заблокирован (полезно)
- Поговорить 5–10 минут ни о чём о том, как дела, как дети и отпуска (бесполезно)
- Выполнять формальности по оценке эффективности (performance review), заполнению документов и обязательных форм (нужно)
- Рассказать о своих успехах и достижениях (бесполезно, но создает видимость, что тебя хвалят и любят, и чувствуешь себя полезным)

Самое главное, что вам нужно знать о встречах 1:1 — это то, что они не предназначены для разговора о повышении. Конечно, они подразумевают общение на тему карьерного роста и развития карьеры, что сулит вам в лучшем случае 2% индексацию в год, а если вам повезёт — 10–15% при повышении. Поэтому важно понимать: ваше ментальное здоровье — это ваша ответственность, и на работу надо приходить без карьерных ожиданий, тогда стресса не будет. Что касается денег, это вопрос job hopping, job stacking, side hustle. К этому тоже надо прийти путем проб и ошибок.

Лично я научился соблюдать все формальности и играть по корпоративным правилам, говорить только то, что от меня хочет слышать менеджер, при этом планируя свою карьеру независимо от конкретной компании, менеджера и проекта. Каждая конкретная компания — это временно. Лучшее, что я могу сделать, — это не иметь никаких ожиданий от моего менеджера и руководства, а просто делать свою работу хорошо, быть на пике знаний и технологий и поддерживать с кем угодно хорошие отношения и помогать более младшим коллегам.

П.С. Вообще понятие карьеры — это не обязательно работа “на дядю” в офисе 5 дней в неделю. Это ваш путь, где вам нужно что-то делать, чем вам не противно и что приносит удовольствие, и за это хорошо платят или в долгой перспективе вам хорошо будут платить. Сюдя подходят и pet проекты, стартапы, и блоги, и свои каналы в Телеграме или YouTube. Главное — не быть зацикленным на текущей работе, особенно если вы чувствуете, что выгораете. То есть это не параллельная реальность.

У нас не должно быть двух реальностей — одна домашняя, личная жизнь, а другая карьера. У меня эти вещи переплетаются. Например, я использую единый календарь для всего, беру детей на конференции (брал на Snowflake в Лас-Вегас) или поездки в офис. Даю детям доступ в Slack, чтобы они могли помогать мне отвечать коллегам, когда я занят. Прошу жену заполнить Excel-таблицу или загрузить расходы. Такое совмещение позволяет мне не разделять личную жизнь и работу и возможно это ответ на частый вопрос - “Как я все успеваю?”

Известный факт: человек — кузнец своего счастья, поэтому не нужно обижаться на менеджера или коллегу за свои неудачи, а лучше потратить энергию на то, чтобы стать лучше.💞

Инжиниринг Данных

14 September 2024 20:59

Как вы относитесь к 1:1, One-on-One, OOO встречам? И практикуются ли они у вас?

1:1 — это встреча между менеджером и его подчиненным (direct report), как правило, раз в неделю или раз в две недели на 30 минут.

Например, в РФ и в старых предприятиях такого не было, а вот в Amazon, Microsoft и других есть.

Так как я в Канаде проработал за 10 лет в 13-ти командах, 10 компаниях, из них 3 команды были в Amazon и 3 команды в Microsoft, то в каждой компании было по-своему. Мне вообще нравится сравнивать компании, менеджеров, культуру между собой. Когда менеджер со мной общается, я обычно смотрю не на то, что он мне говорит, а на то, как он это говорит. Чувствую себя исследователем корпоративной и стартап-культур, смотрю, что работает, а что нет. А главное, каким образом я могу управлять ожиданиями моего менеджера, чтобы не скатывалось все в микроменеджмент.

Поэтому интересно узнать ваше мнение пока только об аспекте 1:1 встреч. Если вы подчиненный, проводит ли ваш менеджер с вами такие встречи, как часто, полезно ли это? А если менеджер, проводите такие встречи с подчиненными, как часто, помогает?

В следующем посте уже напишу про эти встречи с “научной точки” зрения по книжкам для “эффективных менеджеров”.😝

Инжиниринг Данных

13 September 2024 08:50

Коллеги из проекта @easy_report проведут 19 сентября вебинар, на котором поделятся опытом применения ИИ в BI в крупных российских компаниях.

🔥Тема вебинара: Как ИИ в BI меняет взаимодействие с данными. Сценарии применения BI-ассистента Easy Report

❗️Дата: 19 сентября 2024 года
❗️Время: 11:00 Мск, продолжительность – 1 час
❗️Участие бесплатное, требуется регистрация.

⬇️Содержание вебинара:

1. Применение ИИ в современных BI-решениях.
2. Эволюция self-service аналитики: как пользователи могут самостоятельно получать нужные данные без помощи ИТ-специалистов.
3. Реальные сценарии применения первого российского BI-помощника с ИИ – Easy Report.
4. Демонстрация работы Easy Report:
- обработка запросов на естественном языке,
- формирование отчетов и вычисления “на лету”,
- интерактивные графики в мессенджере,
- data alerts и др.


🚀Регистрация и подробности.