Как и зачем измерять инженерную продуктивность в крупной компании (Рубрика #Management) Появилась запись моего выступления на MTS True Tech Day, где я рассказывал про инженерную продуктивность. Эта тема является важно для больших компаний, так как достаточно сложно понять насколько эффективно работает организация. Есть общие показатели на всю компанию, но они — Показывают общую ситуацию в компании и сложно понять вклад отдельных частей организации — Отображают уже достигнутые результаты причем с сильным лагом — это примерно соответствует тому, чтобы при управлении машиной смотреть не в лобовое стекло, а в зеркало заднего вида В крупной технологической компании (а в Тинькофф порядка 10к инженеров) большой вклад в эффективность компании вносит эффективность работы инженеров, поэтому мы уделяем этому большое внимание. Само выступление имело следующий план - Затравка про важность этого вопроса (я ее уже тут рассказал ввыше) - Как я предлагаю сузить границы рассмотрения только продуктовыми компаниями и частью delivery без discovery - Какие подходы были в академической среде: DORA и Accelerate, SPACE, DevEx - тезисы со ссылками на материалы доступны здесь - Как это делают в Bigtech, например, в Google используют подход QUANTS - тезисы доступны здесь - Что есть на рынке в виде коммерческих платформ - тезисы и ссылки здесь - Как это делаем мы в Тинькофф - тут я расскажу про наш инструмент T-Meter - Ну и какие выводы из этого всего следуют Расшифровка есть в статье в моем блоге, а также в виде pdf в этом канале. P.S. Так как мой доклад - это не питчинг раунда финансирования для стартапа, то я решил исключить часть про влияние AI на developer productivity, что тянет на отдельный доклад (который недавно как раз рассказывал VP of Product из GitHub) #Processes #Management #Performance #Engineering #Software #SoftwareDevelopment #Leadership