איך גידלנו אנליסט מערכות מאפס

האם אי פעם מצאתם את עצמכם במצב שבו צרכי העסק שלכם גדלים, אבל אין לכם את האנשים שיענו עליהם? מה עליכם לעשות במצב כזה? היכן ניתן למצוא אנשים עם הכישורים הדרושים, והאם זה בכלל שווה את זה?

מכיוון שבעיה זו, למען האמת, אינה חדשה, כבר קיימים פתרונות. חלק מהחברות פונות לגיוס עובדים חיצוני ומשיכת מומחים מארגונים חיצוניים. אחרות מרחיבות את גיאוגרפיית החיפוש שלהן ומשתמשות בשירותיהן של סוכנויות גיוס. ואחרות עדיין מוצאות אנשים חסרי ניסיון ומפתחות אותם בעצמן.

אחד הפרויקטים הרציניים ביותר שלנו להכשרת אנליסטים של מערכות מאפס היה כנראה בית הספר לניתוח מערכות, עליו דיווח קיריל קפרנוב באירוע שנערך בנובמבר. AnalyzeIT MeetUp #3עם זאת, לפני שנכנסנו לפרויקט, החלטנו לערוך ניסוי: לקחנו אדם חסר ניסיון וניסינו לפתח אותו למנתח מערכות שעונה על הדרישות שלנו. להלן כיצד הכשרנו את האנליסט והתוצאה.

פגשתי את דאשה ב פגישת אנליסטים ראשונה, שאורגנה על ידי עובדי אלפא-בנק. באותו יום, הוצעה לי ההזדמנות להדריך אותה ולבצע את תהליך קליטת האנליסטים מאפס. הסכמתי.

תהליך הקליטה החל באוקטובר. בסך הכל, הוא לא היה שונה בהרבה מקליטת אנליסט מערכות מנוסה (פרטים נוספים על גיוס, קליטה ופיתוח אנליסטים של מערכות באלפא-בנק ניתן למצוא במצגת של סבטלנה מיחיבה בכתובת). AnalyzeIT MeetUp #2דאשה ואני היינו צריכים לעבור את אותם שלבים - ליצור תוכנית של 100 יום, לעבור הערכת אמצע, ולסיים בהצלחה תקופת ניסיון. עם זאת, לכל שלב היו אתגרים ייחודיים משלו.

תוכנית ל-100 יום

אנו יוצרים תוכנית ל-100 יום לכל אנליסט חדש. היא מתארת ​​את מטרותיו ומדדי העובד החדש להערכת הישגיו. אך בעוד שהמטרות והמדדים עבור מומחים מנוסים ברורים פחות או יותר (מכיוון שיש לנו מסד נתונים מובנה של תוכניות), איזה סוג של מטרות אתם הולכים לקבוע לאנליסט מאפס? ובכן, חוץ מלזכור את שמות כולם, מה אנחנו באמת עושים כאן, ואיפה אפשר לאכול משהו.

כדי לענות על שאלה זו, ארגנו פגישה עם הלידים. הגדרנו ציפיות מהאנליסט החדש לאחר 100 יום וריכזנו אותן בתוכנית כשלושה בלוקים: Scrum, ארכיטקטורה ואנליטיקה.

Scrumדאשה עברה הכשרה עבור צוות המוצר, ורוב צוותי המוצר שלנו עובדים באמצעות Scrum (תוך התחשבות בצרכים הספציפיים שלנו, כמובן). לכן, עם השלמת התוכנית, ציפינו שהאנליסט החדש יבין את המינוח ואת הגישה המקובלת לפיתוח מוצרי הבנק.

אדריכלותהאנליסטים שלנו הם "מיני-ארכיטקטים", שמתכננים את הארכיטקטורה של המוצר העתידי. ברור שלא תהפוך לארכיטקט (אפילו "מיני") תוך 100 ימים. אבל עליהם לפתח הבנה של עקרונות הארכיטקטורה התאגידית, תהליך עיצוב האפליקציות עבור מערכת הבנקאות המקוונת החדשה לעסקים ולעצמאים (ההטמעה בוצעה עם הצוות שפיתח אפליקציות עבור ערוץ זה), והמבנה שלהם.

Analyticsשני הבלוקים הראשונים היוו 10% ו-20% משיעור ההצלחה המשוער להשלמת תוכנית 100 הימים. המוקד העיקרי היה על פיתוח מיומנויות קשות - היכולת לעבוד עם מודולים בודדים של מערכת אב ויישומים שפותחו, זיהוי פערים ביישום עם דרישות שנקבעו וכתיבת הצהרות פתרון לטיפול בהן, שמירה על מבנה תיעוד הפרויקט ותחזוקת תיעוד עבור שכבות יישומים שונות. התייחסנו גם למיומנויות רכות, אשר ממלאות תפקיד מכריע, למשל, במציאת המידע שהצוות זקוק לו. עם זאת, הבנו שזה לא התהליך המהיר ביותר, ולכן שמנו דגש רב יותר על הקטגוריה הראשונה של מיומנויות.

בתוך כל בלוק גובשו מטרות ותוצאות צפויות. עבור כל מטרה הוצעו משאבים שיסייעו בהשגתה (ספרות מומלצת, הכשרה פנימית ומשאבים שימושיים אחרים). פותחו קריטריונים להערכת השגת התוצאות הצפויות.

הערכה ביניים

לאחר חודש וחצי, אנו סוקרים את תוצאות הביניים. המטרה היא לאסוף משוב, להעריך את התקדמותו של האנליסט החדש, ולבצע התאמות בקליטה שלו במידת הצורך. כמו כן, ערכנו הערכת אמצע עבור דאשה.

חמישה אנשים השתתפו בהערכה, כולם מהצוות בו התרחש תהליך הקליטה. כל משתתף התבקש לספק משוב חופשי על ידי מענה על סדרת שאלות. השאלות היו בסיסיות למדי: "כיצד היית מדרג את דאשה כאנליסטית? מהן נקודות החוזק והחולשה שלה? היכן היא יכולה להשתפר?"

מעניין לציין שארבעה מתוך חמישה אנשים לא יכלו לספק הערכה. כך זיהינו את הבעיה הבאה. כל המשימות האנליטיות הוקצו לי תחילה, ולאחר מכן האצלתי חלק מהן לדאשה. תוצאות עבודתה של דאשה נבדקו תחילה על ידי ולאחר מכן שותפו עם הצוות. כתוצאה מכך, כל התקשורת בין הצוות לאנליסטית החדשה שלנו התמקדה בי; הצוות לא ראה בדאשה אנליסטית ולא יכל לספק עליה משוב. לכן, במחצית השנייה של הקליטה, התמקדנו ביצירת תקשורת ישירה בין האנליסטית החדשה לחברי הצוות (שלום, מיומנויות רכות).

השלמת תקופת הניסיון

אז, עברו 100 ימים, ואנחנו עושים חשבון נפש. האם דאשה הצליחה להגשים את תוכניתה ולהשיג את כל מטרותיה? האם הצלחנו לפתח אנליסט מאפס?

תוכנית 100 הימים הושלמה ב-80%. נאסף משוב מחמישה חברי צוות. הפעם, הם הצליחו להדגיש היבטים חיוביים של עבודתו של האנליסט החדש שלנו ולספק המלצות לפיתוח נוסף. מעניין לציין שדאשה ציינה זאת במהלך הסקירה. היא האמינה שמומחה מנוסה היה יכול להשלים את התוכנית תוך שבועיים. לדעתי, זה מצביע על כך שדאשה אימצה באופן מלא את תהליך העבודה ויש לה הבנה ברורה של הידע והכישורים שרכשה במהלך הקליטה.

שנה לאחר מכן

שנה חלפה מאז סיום תקופת הניסיון שלה. דאשה מציגה תוצאות מצוינות. היא כבר השתתפה בהשקת שני מוצרים חדשים. היא עובדת כעת על ניתוח נתונים עבור אחד המודולים המרכזיים של מערכת הבנקאות המקוונת החדשה עבור ישויות משפטיות ועצמאיות - מודול ההתכתבות. בנוסף, דאשה מנחה ומטמיעה אנליסטית חדשה ומנוסה.

בין היתר בזכות הניסיון שלנו בפיתוח אנליסטים מערכות מאפס, הצלחנו להשיק את בית הספר לניתוח מערכות ולהכשיר ולגייס שבעה אנשים נוספים. האם הייתה לכם ניסיון דומה בהכשרת מומחים מאפס? ובאיזו מידה, לדעתכם, גישה זו לגיוס אנשים בעלי הכישורים הנדרשים מוצדקת?

רק משתמשים רשומים יכולים להשתתף בסקר. להתחברבבקשה.

פיתוח מומחים מאפס:

• 80,0%נוהג מועדף8

• 20,0%זה לא שווה את זה, הם ישתמשו בחברה כקרש קפיצה.

• 0,0%זה ארוך ויקר; מיקור חוץ עדיף.

• 0,0%השאירו את הגיוס לסוכנויות גיוס

10 משתמשים הצביעו. 3 משתמשים נמנעו.

מקור: www.habr.com