🥇 झण्डै बर्खास्त। मैले यान्डेक्स एनालिटिक्स डिपार्टमेन्ट कसरी निर्माण गरें

मेरो नाम एलेक्सी डोलोटोभ हो, मैले 10 वर्षको लागि Habr लाई लेखेको छैन। कारणको एक अंश यो हो कि जब म 22 वर्षको थिएँ, मैले Yandex एनालिटिक्स विभाग निर्माण गर्न थालें, त्यसपछि यसलाई सात वर्षसम्म व्यवस्थापन गरें, र अब म Yandex.Talents सेवाको साथ आएको छु र निर्माण गरिरहेको छु। विश्लेषक पेशाले धेरै अवसरहरू प्रदान गर्दछ। मुख्य कुरा सही रूपमा सुरू गर्न हो - उदाहरणका लागि, मा प्रबन्धकहरूको स्कूल हामी हाल विश्लेषणका लागि भर्ती गर्दैछौं।

मैले यो पेशामा "सुरुवात" गर्न चाहनेहरूलाई मेरो क्यारियर कसरी विकास भयो भनेर बताउन र केही सल्लाह दिने निर्णय गरें। मलाई आशा छ कि मेरो अद्वितीय अनुभव कसैलाई उपयोगी हुनेछ।

विश्वविद्यालयको एकमात्र सेमेस्टर र करियरको सुरुवात

म विश्वविद्यालयमा प्रवेश गर्दा, म एक राम्रो प्रोग्रामर थिएँ, मैले मेरो आफ्नै सेयरवेयर उत्पादन (विगतको शब्द) पनि लेखें। यो एक लेजर डिस्क सूची थियो। विन्चेस्टरहरू अझै साना थिए र तिनीहरूमा सबै कुरा फिट हुन सक्दैन, त्यसैले मानिसहरूले अक्सर सीडी र डीभिडीहरू प्रयोग गर्थे। क्याटालोजरले डिस्कको फाइल प्रणाली पढ्यो, यसलाई अनुक्रमित गर्यो र फाइलहरूबाट मेटा-जानकारी सङ्कलन गर्यो, यो सबै डाटाबेसमा लेख्यो र यसलाई खोज्न अनुमति दियो। पहिलो दिन, ५० हजार चिनियाँहरूले उत्पादन डाउनलोड गरे, दोस्रो दिन, अल्टाभिस्टामा क्र्याक देखा पर्‍यो। र मैले सोचें कि मैले उत्कृष्ट रक्षा गरें।

म सेन्ट पीटर्सबर्ग ITMO विश्वविद्यालयमा प्रवेश गरें, तर एक सेमेस्टर पछि मैले निर्णय गरें कि मलाई कसरी प्रोग्राम गर्ने भनेर पहिले नै थाहा छ, मैले काममा छिटो सिकें, र त्यसैले म नर्वेमा फ्रीलान्स गर्न गएँ। जब म फर्कें, मैले मेरो पार्टनरसँग मिलेर वेब स्टुडियो स्थापना गरें। उनी व्यवसाय र कागजातको लागि बढी जिम्मेवार थिए, प्राविधिक भाग सहित सबै कुराको लागि म जिम्मेवार थिए। विभिन्न समयमा, हामीले १० जनासम्म रोजगारी दिएका छौं।

ती वर्षहरूमा, यान्डेक्सले तथाकथित ग्राहक सेमिनारहरू आयोजना गरे, जसमध्ये एउटा मैले कथित रूपमा पत्रकारको रूपमा प्रवेश गरें। अन्य मध्ये, Andrei Sebrant, Zhenya Lomize, र Lena Kolmanovskaya त्यहाँ प्रदर्शन गरे। उहाँहरूको कुरा सुनेपछि, म तिनीहरूको बाहिरी सोचबाट प्रभावित भएँ। व्यावसायिकताको सन्दर्भमा कसैसँग नजिक हुने उत्तम तरिका भनेको तिनीहरूसँग काम सुरु गर्नु हो। त्यसकारण, त्यो क्षणमा - म 19 वा 20 वर्षको थिएँ - मैले मेरो सम्पूर्ण जीवनलाई पुनर्विचार गरें, मेरो धेरै सफल वेब स्टुडियो छोड्ने निर्णय गरें र यान्डेक्समा पुग्न सेन्ट पिटर्सबर्गबाट मस्को जाने निर्णय गरें।

म सरे पछि तुरुन्तै यो गर्न सक्षम भएन। जुन विभागमा मैले कुनै कारणले जिद्दी गरेर जागिर पाउन कोसिस गरेँ त्यो विभागलाई थाहा थियो कि म चतुराईले उल्लेखित सेमिनारमा प्रवेश गरेको छु र Yandex.Direct पाठ्यक्रम पूरा गरेको प्रमाणपत्र प्राप्त गर्न पनि प्रयास गरेको छु। खैर, उनीहरूले मलाई यो प्रमाणपत्र लामो समयसम्म दिन सकेनन्। सेमिनारको मुख्य श्रोता बाहेक अरू कसैले पाठ्यक्रम लिनेछ भन्ने आशा थिएन। यो कथा मेरा भावी सहकर्मीहरूलाई अनौठो लाग्थ्यो, र तिनीहरूले मलाई यान्डेक्समा भाडामा लिएनन्।

तर Mail.Ru ले मलाई चाँडै काममा राख्यो, दुई दिनमा पाँचवटा अन्तर्वार्ता। यो उपयोगी थियो - सारियो पछि, म पहिले नै पैसा सकिँदै थिए। GoGo र go.mail.ru लगायत सबै खोज सेवाहरूको लागि म जिम्मेवार थिएँ। तर डेढ वर्ष पछि, म अन्ततः जादूगरहरूको प्रबन्धकको रूपमा Yandex मा सारियो (प्रयोगकर्ताको प्रश्नको जवाफ सीधै खोज परिणाम पृष्ठमा दिने तत्वहरू)। यो 2008 को अन्त्य थियो, लगभग 400 जनाले Mail.Ru मा काम गरे, लगभग 1500 Yandex मा।

Yandex

मैले स्वीकार गर्नुपर्छ, यो सुरुमा Yandex मा काम गरेन। चार महिना पछि, मलाई कम्पनी भित्र अन्य विकल्पहरू खोज्न भनियो। वास्तवमा, तिनीहरूले मलाई निकाले। मसँग खोजी गर्न केहि समय थियो, तर यदि मैले केहि फेला पारेन भने, म छोड्नुपर्ने थियो। त्यतिन्जेल, मैले जटिल परियोजना व्यवस्थापन संरचना भएको साँच्चै ठूलो कम्पनीको लागि काम गरेको थिइनँ। मैले मेरो बेयरिङहरू पाइन, मसँग पर्याप्त अनुभव थिएन।

म बसें र सञ्चार सेवाहरूको लागि विश्लेषकको रूपमा जागिर पाएँ: फोटोक, यारु, तर सबैभन्दा महत्त्वपूर्ण कुरा, पोचटा। र यहाँ प्रबन्धकीय सीपहरू (मानिसहरूसँग घुम्ने, वार्तालाप गर्ने), उत्पादन सीपहरू (कहाँ फाइदाहरू छन्, प्रयोगकर्ताहरूले के चाहन्छन्) र प्राविधिक सीपहरू (प्रोग्रामिङ अनुभव लागू गर्ने, डाटा स्वतन्त्र रूपमा प्रशोधन गर्ने) को संयोजन मेरो लागि धेरै उपयोगी थियो।

हामी समूह निर्माण सुरु गर्ने कम्पनीमा पहिलो थियौं - उनीहरूले दर्ता गरेको महिनामा प्रयोगकर्ता मन्थनको निर्भरता अध्ययन गर्न। सर्वप्रथम, हामीले नतिजा मोडेल प्रयोग गरेर श्रोताको आकारको एकदम सही भविष्यवाणी गर्यौं। दोस्रो, र अझ महत्त्वपूर्ण कुरा, विभिन्न परिवर्तनहरूले सेवाको मुख्य सूचकहरूलाई कसरी असर गर्छ भनेर भविष्यवाणी गर्न सम्भव थियो। Yandex ले यो पहिले कहिल्यै गरेको छैन।

एक पटक एन्ड्री सेब्रान्ट मसँग आए र भने - तपाई राम्रो गर्दै हुनुहुन्छ, अब हामीलाई सम्पूर्ण यान्डेक्सको स्केलमा समान चाहिन्छ। "एक विभाग बनाउनुहोस्।" मैले जवाफ दिए: "ठीक छ।"

विभाग

एन्ड्रीले मलाई धेरै मद्दत गर्नुभयो, कहिलेकाहीं यसो भन्नु, "तिमी एक ठूला मान्छे, यो पत्ता लगाउनुहोस्।" त्यहाँ कुनै टाइपो छैन, यो पनि एक मद्दत हो। मलाई साँच्चै बढी स्वतन्त्रता चाहिन्छ, त्यसैले मैले सबै कुरा आफैं गर्न थालें। जब व्यवस्थापनको लागि प्रश्न उठ्यो, मैले पहिले सोच्ने प्रयास गरे: प्रबन्धकले यो प्रश्नको जवाफ कसरी दिने? यो दृष्टिकोणले छिटो विकास गर्न मद्दत गर्यो। कहिलेकाहीँ, ठूलो जिम्मेवारीको कारण, यो केवल डरलाग्दो थियो। एउटा महत्वपूर्ण मोड आयो: म समस्या समाधानकर्ता हुनबाट प्रक्रियाहरूको ठूलो भागको विकासको लागि जिम्मेवार बन्न गएँ। सेवाहरूको संख्या र सेवाहरू आफै बढ्दै थिए, र तिनीहरूलाई विश्लेषकहरू चाहिन्छ। म सक्रिय रूपमा दुई चीजहरूमा संलग्न थिएँ: भर्ती र सल्लाह।

मानिसहरू प्रायः मसँग प्रश्नहरू लिएर आउथे जसको जवाफ मलाई थाहा थिएन। यसरी, मैले डेटाको धेरै सीमित मात्रामा आधारित, केही सटीकताका साथ लगभग कुनै पनि समस्या समाधान गर्न सिकें। यो जस्तै "के? कहाँ? कहिले?", त्यहाँ मात्र सही जवाफ दिन आवश्यक छ, तर यहाँ एक पटक सही जवाफ नहुन सक्छ, तर कुन दिशामा खन्ने यो बुझ्न पर्याप्त छ। मैले धेरै संज्ञानात्मक विकृतिहरूसँग संघर्ष गर्न थालें (अनुसन्धानकर्ताहरू र विश्लेषकहरू बीचको सबैभन्दा लोकप्रिय कन्फर्मेसन पूर्वाग्रह हो, कसैको दृष्टिकोण पुष्टि गर्ने प्रवृत्ति), मैले "अपरिवर्तनीय", "क्वान्टम" सोचको विकास गरें। यसले यसरी काम गर्दछ: तपाईंले समस्याको कथन सुन्नुहुन्छ र तुरुन्तै सबै सम्भावित र असम्भव समाधानहरू कल्पना गर्नुहोस्, यी शाखाहरूलाई स्वचालित रूपमा "समाधान" गर्नुहोस् र धेरै सम्भावित शाखाहरू "समाधान" गर्नको लागि कुन न्यूनतम परिकल्पनाहरू परीक्षण गर्न आवश्यक छ भनेर बुझ्नुहोस्। सकेसम्म।

मैले आफूलाई थाहा नभएको कुरा पनि बच्चाहरूलाई सिकाएको छु। मैले अन्तर्वार्ताको क्रममा तथ्याङ्कको पहिलो आधारभूत कुराहरू सिकें। त्यसपछि उसले कसरी नेतृत्व गर्ने भनेर सिकाउन थाल्यो, यद्यपि उनी आफै मात्र नेता बनेका थिए। अरू कसैलाई बुझाउनु भन्दा राम्रो कुरा बुझ्नको लागि कुनै ठूलो प्रोत्साहन छैन जस्तो देखिन्छ।

पार्टिसन्स

मैले विश्लेषकहरूलाई बढ्न मद्दत गर्न थाले: मैले सबैलाई भनें कि म तिनीहरूसँग काम गर्नेछु, र तिनीहरूले सेवा टोलीसँग स्वतन्त्र रूपमा काम गर्नुपर्छ। एकै समयमा, मैले असहज प्रश्नहरू सोधें। एकजना विश्लेषक मसँग आउँछन् र आफूले गरिरहेको कामको बारेमा कुरा गर्छन्। थप संवाद:

- किन गर्छौ यस्ता काम ?
- किनभने तिनीहरूले मलाई सोधे।
- अहिले टोलीको लागि सबैभन्दा महत्त्वपूर्ण कार्यहरू के हुन्?
- थाहा छैन।
- के सोधिएको थियो, तर सेवा चाहिने कुरा गरौं।

अर्को संवाद:

- तिनीहरूले यो गर्छन्।
- के गर्दैनन् ? के कुरालाई ध्यानमा राखेनन्, के सोच्न बिर्से ?

मैले केटाहरूलाई ग्राहकलाई वास्तवमा के "दुखाउँछ" भनेर नबुझेसम्म कामहरू नगर्न सिकाएँ। यो महत्त्वपूर्ण छ, ग्राहक संगै, विश्लेषणात्मक नतिजा कसरी प्रयोग गरिनेछ भन्ने परिदृश्य "रिहर्सल" गर्न। यो प्रायः बाहिर भयो कि ग्राहकलाई उसले सुरुमा मागेको आवश्यकता पर्दैन। यसलाई बुझ्ने जिम्मेवारी विश्लेषकको हो ।

यो "राम्रो छापामारवाद" वा "गुरिल्ला उत्पादन व्यवस्थापन" को दर्शन हो। हो, तपाईं मात्र एक विश्लेषक हुनुहुन्छ। तर तपाईंसँग सम्पूर्ण सेवाको आन्दोलनको पाठ्यक्रमलाई प्रभाव पार्ने अवसर छ - उदाहरणका लागि, मेट्रिक्सको सही सूत्रीकरण मार्फत। तिनीहरूका लागि मेट्रिक्स र लक्ष्यहरू तयार गर्नु सायद विश्लेषकको प्रभावको मुख्य साधन हो। स्पष्ट र पारदर्शी लक्ष्य, मेट्रिक्समा विघटित, जसमध्ये प्रत्येक कसरी सुधार गर्ने भन्ने स्पष्ट छ, टोलीलाई इच्छित पाठ्यक्रममा निर्देशित गर्न र पाठ्यक्रममा रहन मद्दत गर्ने उत्तम तरिका हो। मैले मेरा सबै साथीहरूले क्रस-सर्भिस अन्तर्क्रिया गर्नुपर्छ र यसरी Yandex भित्र "हाइड्रोजन बन्डहरू" बनाउनु पर्छ भन्ने विचारलाई बढावा दिएँ, जुन अन्य सिमहरूमा अलग हुन थाल्यो।

खोज साझेदारी

2011 मा, हामीले Yandex को खोज साझेदारीमा परिवर्तनको कारणहरूको अनुसन्धान गर्‍यौं - प्रत्येक विशिष्ट कारकको प्रभाव प्रमाणित गर्न गाह्रो थियो, र तिनीहरूमध्ये धेरै थिए। एक शुक्रबार मैले अर्काडी भोलोजलाई एउटा तालिका देखाएँ जुन मैले लामो समयसम्म बनाउन नसकेको थिएँ र अन्तमा गरें। त्यसपछि म "फ्याक्टर फ्रिजिङ विधि" लिएर आएको छु, जसले पूर्व-स्थापित वैकल्पिक खोजको साथ ब्राउजरहरूको प्रभावलाई अलग गर्न सम्भव बनायो। यो स्पष्ट रूपमा पढ्नुहोस् कि शेयर तिनीहरूको कारणले ठ्याक्कै परिवर्तन हुन्छ। यो निष्कर्ष त्यस समयमा स्पष्ट देखिएन: मानिसहरूले अझै पनि त्यस्ता ब्राउजरहरू प्राय: प्रयोग गर्दैनन्। र अझै पनि यो बाहिर निस्कियो कि पूर्वनिर्धारित खोजले स्थितिलाई धेरै प्रभाव पार्छ।

ती दिनहरूमा, भोलोजसँग मेरो सक्रिय सञ्चारको चरण सुरु भयो: मैले खोज खण्डमा थप समय दिन थाले। शेयर विश्लेषण वा "fakap" को धेरै अवधारणा देखा पर्‍यो (शेयरमा तीव्र परिवर्तनहरू प्रायः कसैको फ्याकपको कारणले गर्दा भएको थियो)। त्यसपछि यो थियो कि Seryozha Linev, भविष्यमा प्रमुख Yandex विश्लेषक मध्ये एक, टोलीमा सामेल भयो। अर्को उत्कृष्ट विश्लेषक र Autopoet को लेखक Lesha Tikhonov सँगसँगै, हामीले Seryozha लाई बढ्न र जटिल विसंगतिहरू पत्ता लगाउन र विश्लेषण गर्नको लागि अमूल्य विशेषज्ञता सिर्जना गर्न मद्दत गर्यौं। अब सेयरमा असर गर्ने कुनै घटना घटेमा ड्युटीमा रहेका प्रशासकले तुरुन्तै सबै विवरणसहित थाहा पाउनेछन् । त्यसबेला दर्जनौं विश्लेषकहरू जम्मा गर्न र कारणहरूको अनुसन्धान गर्न धेरै दिनहरू खर्च गर्नु आवश्यक छैन। हामी अहिले यस सन्दर्भमा, हामी स्पेसशिपको युगमा छौं भन्न सक्छौं, तर हामी गाडाहरू तानिरहेका थियौं।

Arkady सधैं शेयर मा धेरै चासो थियो। खोजी उपकरणहरूमा विसंगतिहरू देखा पर्दा उहाँले मलाई अक्सर कल गर्न र लेख्न थाल्नुभयो - भले पनि यी विसंगतिहरूको कारणहरूसँग मेरो कुनै सरोकार छैन। सायद उसले मलाई फोन गरिरह्यो किनभने यसले मद्दत गर्यो। र मलाई थाहा थियो कि अर्को कसलाई कल गर्ने।

वैसे, Yandex सँग गैर-कार्य प्रश्नहरूको लागि मेलिङ सूची छ, र जब मैले कसैलाई ब्याडमिन्टन र्‍याकेट उधारो दिन सोधें, Arkady जवाफ दिने पहिलो थियो।

इल्या

सायद, यहाँ यो बताउन उपयुक्त छ कि कसरी मैले, संक्षिप्त रूपमा, इल्या सेगालोविचसँग काम गरें। कालक्रम अनुसार, यसबारे पहिले नै कुरा गरिनु पर्ने थियो: अनौठो कुरा, मैले उहाँसँग काम गरेको थिएँ जब म Mail.Ru मा थिएँ।

तथ्य यो हो कि go.mail.ru को खोजीले त्यो क्षणमा Yandex इन्जिनमा काम गर्यो (केवल GoGo, अर्को Mail.Ru परियोजनाको आफ्नै इन्जिन थियो)। त्यसकारण, खोज सेवा प्रबन्धकको रूपमा, मलाई धेरै Yandexoids को सम्पर्कहरू दिइयो। प्राविधिक प्रश्नहरूको लागि, मैले या त टोल्या ओर्लोभ वा इल्या सेगालोविचलाई फोन गरें। मेरो लाजको लागि, मलाई थाहा थिएन कि ती मानिसहरू को थिए। काम नभएको समयमा, इल्याको कामको फोनमा कल गर्न सजिलो थियो, तर दिनको समयमा यो उल्टो थियो। म छक्क परें किन ऊ काममा धेरै कम थियो, मैले सोचे - उहाँ कस्तो प्रकारको विकासकर्ता हुनुहुन्छ? तर जब उहाँले जवाफ दिनुभयो, उहाँले मलाई छोटो समयमा धेरै विनम्र र अर्थपूर्ण रूपमा मद्दत गर्नुभयो। त्यसैले मैले पहिले उहाँलाई बोलाएँ।

पछि मैले इल्या को हो भनेर थाहा पाएँ, र सहकर्मीहरूको ठूलो समूहको रूपमा उनीसँग ब्याडमिन्टन पनि खेले। जब मैले Yandex मा काम पाएँ, मैले उहाँलाई के भन्न व्यवस्थित गरेको थिएँ भनेर सम्झने प्रयास गरें। इल्या, साँच्चै, सबै बाह्य संकेतहरू द्वारा, कुनै पनि तारकीय रोग बिना एक साधारण असल व्यक्ति थियो।

त्यहाँ एउटा मामला थियो जब हामी लिफ्टमा इल्यामा पुग्यौं। इल्या, एकदमै उत्साहित, मलाई एक लिफ्ट पिच दिन्छ, मलाई उसको फोनको स्क्रिन देखाउँदै: "यो भविष्य हो!" लिफ्ट मा समय को समयमा, यो असम्भव छ कि उहाँले वास्तवमा के मतलब छ। तर तपाईले देख्नुहुन्छ कि एक व्यक्ति कति जलिरहेको छ, र तपाईले बुझ्नुहुन्न कि यो पागलपन हो वा प्रतिभा। सायद दुबै।

त्यहाँ मानिसहरू छन् जसका विचारहरू मभित्र बस्छन् र मलाई अझ राम्रो बनाउँछन्। इल्या ती मध्ये एक हुन्।

प्रतिभा

Yandex मा हालका धेरै विश्लेषणात्मक विभागहरू अब मेरा साथीहरूले नेतृत्व गरिरहेका छन्। सात वर्ष विभागको नेतृत्व गरेपछि मैले अर्को कुरामा सर्ने निर्णय गर्नुका धेरै कारणहरू थिए।

पहिलो, Yandex कम्पनीहरूको समूह भएको छ, र केन्द्रीकृत विश्लेषणको आवश्यकता हराएको छ। दोस्रो, यति ठूलो विभागमा प्रशासनिक काम धेरै भयो । र तेस्रो, म निर्णयहरू गर्न र तिनीहरूको लागि पूर्ण जिम्मेवारी लिन चाहन्छु। म एक दिन घर आएर मेरी श्रीमतीलाई भन्न चाहन्छु: "मैले यो गरें।"

त्यसैले मैले Yandex.Talents सेवा सिर्जना गरेको छु। हामी काम खोज्ने र भर्ती गर्ने बारे पुन: कल्पना गर्ने प्रयास गर्दैछौं। हामी अहिले हाम्रो पहिलो कदम चाल्दै छौँ, तर म हामीमा ठूलो सम्भावना देख्छु। मेसिन लर्निङ जताततै हुँदा र सडकमा ड्रोनहरू घुम्ने युगमा जब बोर्डको क्लासिक विचार पुरानो देखिन्छ। यो जागिर खोज्ने र रोजगारदाता दुवैलाई मद्दत गर्न स्मार्ट एल्गोरिदमहरू प्रयोग गर्न सुरु गर्ने समय हो।

यी तर्कहरू विश्लेषक र मेरो विज्ञको रायमा आधारित छन् भनी विश्वास गर्दै मैले सेवामा रहेका मानिसहरूलाई उनीहरूको काम कसरी गर्नुपर्छ भनेर सधैं व्याख्या गर्थें। तर Yandex.Talents मा काम गर्दै म अक्सर गलत छु भनेर देखाउँछ। सत्य मानिसहरू बीच जन्मिएको छ - एक साधारण कथन, तथापि, महसुस गर्नुपर्छ। थप रूपमा, स्टार्टअप सिर्जना गर्न व्यवसायमा धेरै डुब्न आवश्यक छ, र अब मलाई विश्वास छ कि उत्पादन विश्लेषकले गर्नु पर्ने पहिलो कुरा उसको उत्पादनको वित्तीय मोडेलको अध्ययन हो। यदि तपाइँ तपाइँको प्रमुख व्यापार मेट्रिक्स के हो बुझ्नुभएको छैन भने, तपाइँ तपाइँको टोलीलाई कसरी प्राप्त गर्न मद्दत गर्न सक्नुहुन्छ?

एक कूल विश्लेषक के चाहिन्छ?

एक विश्लेषकले धेरै चीजहरू गर्न सक्षम हुनुपर्दछ, तर त्यहाँ दुई मुख्य सीपहरू छन् जसले तपाईंलाई "बल रोलिङ प्राप्त गर्न" अनुमति दिन्छ।

सबै भन्दा पहिले, यो संज्ञानात्मक विकृतिहरु संग सामना गर्न को लागी एक अभूतपूर्व क्षमता को आवश्यकता छ। म तपाईंलाई लेख पढ्न सल्लाह दिन्छु "संज्ञानात्मक विकृतिहरूको सूची" Wikipedia मा, एक आकर्षक र उपयोगी पढाइ। यो सूची हाम्रो बारेमा कति छ भन्ने सोचेर तपाई सधैं आफैलाई समात्नुहोस्।

र दोस्रो, कुनै पनि अधिकारीहरूलाई मान्यता दिनु हुँदैन। एनालिटिक्स बहसको बारेमा हो। तपाईंले पहिले आफैलाई प्रमाणित गर्नुहुन्छ कि तपाईं आफ्नो निष्कर्षमा गलत हुनुहुन्छ, र त्यसपछि तपाईंले अरू कोही गलत छ भनेर प्रमाणित गर्न सिक्नुहुन्छ। अगस्ट 2011 मा एक दिन, Yandex पोर्टल केहि समय को लागी बीचमा काम गर्यो। शुक्रबार थियो र भोलिपल्ट सोमबार खुराल थियो, जसको नेतृत्व मैले गरेँ । अर्काडी आएर लामो समय सम्म श्राप दिए। त्यसपछि मैले भुइँ लिएँ: "अरकाडी, अब म खुराल सुरु गर्छु, सायद।" उनी भन्छन्, खुराल हुँदैन, सबैलाई काममा जान दिनुहोस्। मैले यो मुडमा कम्पनीलाई हप्ताभर काम गर्न नदिने जवाफ दिएँ । उसले तुरुन्तै सहमति जनायो । अनि खुराल राख्यौं ।

यी गुणहरू अन्य क्षेत्रहरूमा काममा आउनेछन्, विशेष गरी यदि तपाईं प्रबन्धक हुनुहुन्छ भने।

स्रोत: www.habr.com

लगभग बर्खास्त। मैले कसरी Yandex विश्लेषण विभाग बनाए