Все записи

Команда Naumen Erudite

У каждой команды Naumen есть свои правила и атмосфера, задачи и проекты. Сегодня расскажем про ребят из Naumen Erudite. Коллеги поделились, как работать из разных городов страны и оставаться командой. Надеемся, что нам удалось передать атмосферу!

Erudite Team

Naumen Erudite — это платформа для создания интеллектуальных голосовых роботов и чат-ботов. Над её созданием работают продуктовые аналитики, тестировщики, разработчики, дизайнер и продукт-онер. Многие ребята живут в разных городах России, а некоторые даже и за границей, поэтому мы уделяем особое внимание атмосфере в команде.

Rectangle 4.png


Как строится работа в команде?

С точки зрения продуктовых процессов, у нас все стандартно: SCRUM, Kanban, спринты, релизы, груминги и так далее. Но так как многие члены команды находятся далеко — нам важно постоянно держаться на связи, чтобы быть в контексте.


Group 728.png


У нас есть несколько типов встреч с коллегами:

Ежедневные стендапы, на которых мы обсуждаем, кто что сделал вчера, какие планы, есть ли сложности. Также можем проверить идеи на соответствие общему видению команды.

Product Meet два раза в месяц — здесь мы обсуждаем тренды продуктового мира и другие полезные штуки.

Встреча, где мы раз в две недели обсуждаем рынок и конкурентов. Например, в прошлый четверг общались о том, может ли робот продавать клиентам из B2B-сегмента.

Чтобы эти встречи не превращались в рутину, в некоторые мы добавляем капельку фана. Так, перед каждым грумингом разработчики отправляют шуточный тест по типу: кто ты из Гарри Поттера или вселенной Marvel.

Ещё у нас бывают реверсивные дейли: это когда коллеги выступают в обратном, от привычного, порядке. А чтобы никто не запутался, дизайнер делает особую презентацию.

Group 729.png


Также у нас есть общая доска в миро, на которой можно оставить послания коллегам или посоветовать, какие книги почитать. Бывает, что уровень милоты от коллег зашкаливает.

Ну и, конечно, куда без командных стикеров.


Group 730.png



Похожие новости

Как найти нужное: секционирование данных на котах

Как найти одного кота среди сотни других? 

Можно искать его среди всех котов по очереди, а можно заранее разделить их на группы, чтобы сузить круг поисков. Похожий принцип работает и с большими объемами данных, когда среди миллионов записей нужно быстро найти нужные.

Катя, руководитель группы системной аналитики, работала над оптимизацией больших таблиц с помощью секционирования. 

В статье она рассказала, как работает этот подход, что важно учитывать при его реализации и при чем здесь коты.

Как мы готовили редизайн продукта с помощью исследований

Сделать красивый интерфейс часто недостаточно. Можно обновить экраны, но так и не решить реальные проблемы пользователей.

В статье Илона, продуктовый дизайнер Project Ruler, рассказывает, как команда подошла к редизайну через исследования: изучала конкурентов, разговаривала с пользователями, проверяла навигацию и выясняла, какие функции действительно важны для MVP.

Аналитика в эпоху ИИ

У аналитиков есть много задач, к которым уже можно подключать ИИ: искать информацию, разбирать требования, фиксировать итоги встречи, работать с документами или проверять гипотезы.

Часть работы так действительно идет быстрее. Но результат все равно нужно проверить, учесть контекст и понять, подходит ли предложенный вариант для конкретной ситуации.

Ваня и Динара, аналитики Naumen, рассказали, для чего используют ИИ сейчас, что по-прежнему контролируют сами и какие навыки становятся важнее.

Все новости