Все записи

Какие преимущества быть T-shaped специалистом?

В компаниях есть продукты, которые существуют и развиваются давно, а есть стартапы — новые проекты. Когда создаешь новый продукт, в команде не всегда выстроены четкие процессы и выделены зоны ответственности. И здорово, когда люди не боятся брать на себя задачи из смежных областей. Из таких сотрудников вырастают отличные T-shaped - специалисты — они эксперты в своей области, при этом разбираются в смежных сферах.

Например, в команду Дениса, руководителя продукта Naumen CI, пришел проектный аналитик. Он занимается внедрением и обучением системы, но попутно дизайнит интерфейс в figma и делает макеты, хотя его никто об этом не просил. Для сотрудника — это новые возможности для развития, а Денису важно, чтобы работа была сделана.

Развитие — не единственный плюс T-shaped-подхода. Рассказали, какие еще есть преимущества у сотрудника, работающего на стыке дисциплин.

Новые интересные задачи

I-shaped специалист развивается в основном в одном направлении, а T-shaped, помимо основной специализации, имеет знания и навыки в смежных областях. Часто эти знания помогают усилить основную специализацию, а также прокачаться профессионально и выбрать интересные задачи в проекте. Легче избежать выгорания, когда можешь переключаться.

Высокая адаптивность

Часто ИТ-команды работают по спринтам, T-shaped подход позволят не выбиваться из графика, быстрее тестировать гипотезы и адаптироваться под условия рынка.

Дополнительный вклад в команду

T-shaped специалист может безболезненно подхватить некоторые задачи коллеги при необходимости. Команда чувствует, что вы вместе работаете над одной задачей и помогаете друг другу.
Это не значит, что один человек может заменить всех. T-shape подход помогает сделать команду более гибкой. Это значит, что команда может быстро отреагировать и суметь перестроиться, если поступит новый вызов.

Общий язык с коллегами

T-shaped специалист говорит с командой на одном языке, ведь он понимает сложности коллег и разбирается в терминологии. Ему не составит труда понять о чем речь, подхватить часть задач или донести задачу или сложность до коллеги.

На что важно обратить внимание?

  • Чтобы получить знания в смежных областях и потренироваться на реальных задачах, требуется время. 

  • Нужно соблюдать баланс: иногда можно помочь, а иногда – критично вмешаться в работу другого специалиста.

  •  Главное — не стараться взять на себя как можно больше задач, а расширить свои знания и профессиональные возможности. Ведь T-shaped подход не подразумевает, что один человек заменяет всю команду, или берет на себя все задачи. Это возможность стать более востребованным специалистом, изучать, пробовать новые и интересные для себя задачи.


Похожие новости

Подборка материалов: что почитать тестировщику

Собрали в одном месте материалы о разных сторонах работы тестировщика: от проверки требований и верстки до инструментов и коммуникации внутри команды. Будет полезно и тем, кто только начинает работать в тестировании, и тем, кто уже в профессии и хочет узнать, как к знакомым задачам подходят коллеги.

Пет-проекты: как собрать портфолио,
если нет опыта

Знания становятся ценными, когда их можно применить для решения реальных задач. Начинающим специалистам такую возможность дают пет-проекты. Они помогают проверить идеи, разобраться в технологиях и получить первый опыт разработки продукта.

Даже небольшой проект помогает показать, как ты подходишь к решению задач: какие технологии выбираешь, какие решения принимаешь и как справляешься с ограничениями.

Мы много работаем со студентами и видим, какие задачи помогают развивать реальные навыки. Поэтому собрали список примеров, которые можно реализовать в пет-проекте.

Ошибки при работе с ИИ. Часть 1

Бывает, что ИИ выдает совсем не тот результат, который мы ожидали. И дело не всегда в возможностях самой модели: даже хороший инструмент может отвечать хуже, если смешать контекст, нечетко поставить задачу или передать лишние данные.

Пообщались с Константином, экспертом по ИИ в Naumen, и собрали несколько частых ошибок, которые встречаются в работе с нейросетями. 

В первой части нашего материала говорим о контексте, постановке задачи и конфиденциальных данных: почему не стоит решать все в одном чате, как задавать рамки и что проверять перед загрузкой рабочих материалов.

Все новости