Вы - ваш основной onboarder: подход к самоадаптации тимлида в произвольной среде
Программный комитет ещё не принял решения по этому докладу
Целевая аудитория
Тезисы
Переход на позицию руководителя команд такого же или более высокого уровня может представлять собой настоящий challenge даже для опытных руководителей и тимлидов, имеющих солидный профессиональный уровень и значимый послужной список. Конечную проблему можно обозначить так: вы были топ-перформером в прошлой компании, но при переходе в новую команду огромная асимметрия знаний между вами и людьми в новой компании по полгода и более держит вас в середнячках или того хуже - в кандидатах на вылет. Ваша адаптация в новой среде существенно затягивается, и дело здесь может быть не только в уровне новой команды. Часто практика адаптации тимлидов различных уровней не поставлена в компании на системные рельсы, делается от случая к случаю по принципу AS IS (делаем как можем и как умеем) и имеет длинные и непредсказуемые сроки реализации (от месяца до девяти месяцев). Руководители же тимлидов и пиры часто не располагают достаточным бюджетом времени на системную передачу знаний и обучение. Для условно уникальных позиций (например, CTO AI стартапа) говорить о системной практике адаптации и вовсе крайне трудно, поскольку она не носит массового характера и «золотой стандарт» попросту отсутствует. Новая среда может предоставлять весьма ограниченный объем помощи в адаптации в новой команде для ее нового руководителя. Принципы самоадаптации могут позволить не только упростить адаптацию в новой команде и сделать ее более предсказуемой и обозримой по срокам, снизить риски менеджерского фиаско, но и де-факто позволяют в условиях ограниченной внешней помощи во многом взять этот процесс в собственные руки. В докладе на основе многократного личного опыта перехода teamlead=> teamlead, а так же team lead => CTO расскажу, какие практики самоадаптации можно применять, чтобы повысить эффективность адаптации и осуществлять вход в новые команды более просто.
Руководитель ML Research-команды, ex-MWS AI, ex-Huawei, ex-Kaspersky. Более 10 лет опыта в RnD, более 7 лет опыта лидерства технологических RnD-команд. Занимается качеством генерации LLM под кастомные диалоговые сценарии и исследованиями применения LLM в голосовых технологиях. До этого много лет занимался Computer Vision и анализом веб-данных, программировал на C++, был графическим программистом в Навигаторе, работал в backend-разработке. Ментор и консультант для экспертов и руководителей разработки и ML.
Выпускник факультета ПМиК ТвГУ по Сomputer Science и машинному обучению.
Видео
Другие доклады секции
Найм, онбординг и удержание в условиях нестабильного рынка и срезания костов