Тимлид после ИИ: как управлять командой, где часть работы делает машина
Программный комитет ещё не принял решения по этому докладу
Целевая аудитория
Тезисы
ИИ обещает ускорить команды, но на практике приносит не только продуктивность, а ещё новые риски: размывание ответственности, рост нагрузки на ревью, зависимость от инструментов и падение базовых компетенций.
В докладе обсудим, как тимлиду встроить ИИ в работу команды осознанно: отталкиваясь не от модных сервисов, а от стратегии продукта, процессов, цены ошибки и качества результата. Разберём, почему ИИ не заменяет лидерство, а делает роль тимлида ещё важнее.
Более 20 лет опыта в ИТ. За это время прошел путь от разработчика до руководителя инженерных направлений. Большой опыт как hands-on разработки, так и управления командами, процессами, архитектурными решениями и полным циклом поставки изменений.
В Контуре руководил развитием направления Python-разработки. Достиг статуса Python как второго основного backend-стека компании. Сформировал стандарты разработки, процессы найма, стажировок, архитектурной поддержки и технического сопровождения. Начинал с 2х команд и 5и разработчиком, вырастил направление до 15 команд и 60+ разработчиков за 3 года.
Сейчас в компании занимаюсь вопросами повышения эффективности разработки.
Видео
Другие доклады секции
Кругозор
