Все записи

Команда Naumen Service Management Platform

В Naumen каждая команда уникальна — есть свои правила, атмосфера и проекты. Сегодня расскажем про ребят, которые развивают платформу Naumen Service Management Platform. Оля Габдрашитова, руководитель группы развития веб-приложения, поделилась, как им удаётся объединить большую распределённую команду.
Group 239 (2).png

Naumen Service Management Platform — платформа для автоматизации сервисных и бизнес-процессов. Мы сравниваем её с конструктором, с помощью которого можно собрать продукт по деталям: настроить карточки, права доступа, жизненный цикл.

Как строим работу в команде?

Наша команда занимается развитием платформы — улучшаем действующие процессы и внедряем новые фичи. Система большая со сложной архитектурой. Чтобы организовать работу над задачами, мы поделились на группы. Каждая развивает определённую часть платформы

Frame 120 (4).png

Моя группа состоит из системных аналитиков, которые занимаются развитием веб-приложения платформы. Например, оптимизируем поиск, добавляем инструменты для одновременного редактирования, увеличиваем скорость работы приложения. 

Между коллегами задачи распределяем так, чтобы они совпали с запросом на развитие: кому-то интересно поработать с интеграциями, а кому-то — с пользовательским интерфейсом. Выпускаем четыре релиза в год. Как выглядит процесс работы:

  • Потребности и проблемы пользователей собираем у владельцев продуктов, не взаимодействуя напрямую с клиентами.

  • Продумываем, с помощью какого инструмента их решить и переводим требования на язык разработки.

  • Сопровождаем процесс разработки и тестирования фичи, чтобы она была реализована так, как задумано.

Команда распределённая — работаем из Екатеринбурга и Челябинска. Лично встречаемся на мероприятиях компании, а созваниваемся каждый день: проводим митинги или ретро. Несмотря на удалённое взаимодействие, мы стараемся сохранять командный дух.

photo_2023-07-28_16-16-58.jpg

Что помогает сохранять командный дух?

  • В конце митинга у нас есть рубрика «стыдные и неудобные вопросы». Чтобы сотрудники, особенно новые, не боялись задавать любые вопросы по задачам. Не знать что-то — это нормально.

  • Ретро разбавляем интерактивами и устраиваем мозговые штурмы. Например, недавно играли в «правда или ложь» и ближе знакомились с новыми коллегами. Также составили портрет «так себе аналитика» — нарисовали плохого аналитика и поделились мыслями, какие скиллы ему надо прокачать.

photo_2023-07-28_16-22-02.jpg

  • Встречи «тет-а-тет» с каждым сотрудником — обсуждаем трудности в работе и их решения, синхронимся по настроению и загрузке, обмениваемся достижениями и неудачами.

  • В чатах поддерживаем тёплое и экологичное общение. Наш любимый смайлик — сердечко. А также есть стикеры, которыми мы часто обмениваемся.

Group 238.png

Чтобы передать атмосферу, попросили коллег написать пару слов о нашей команде:

Group 236 (3).png

Похожие новости

Коммуникация без срочности

Большая часть рабочего дня Димы, бизнес-аналитика команды внедрения, — это коммуникация с клиентами, разработчиками и коллегами. Почти вся она проходит онлайн.

В какой-то момент Дима заметил: много времени уходит не на сами задачи, а на ожидание ответов, уточнения и постоянные переключения между чатами.

Он собрал несколько правил, которые помогают сократить лишние уточнения и ожидание ответов. В статье разбираемся, когда лучше написать, а когда созвониться, как дать весь нужный контекст в одном сообщении и меньше отвлекаться на чаты.

Частые ошибки
в тестовом задании | Курс «Профессия аналитик в ИТ»

Через 5 дней заканчиваем набор на наши спецкурсы ????

Чтобы вам было легче выполнить тестовое задание, Даша, программный директор курса «Профессия аналитик в ИТ,» разобрала частые ошибки и собрала памятку.

Ошибки при работе с ИИ. Часть 2

Продолжаем разбирать частые ошибки при работе с ИИ вместе с Константином, экспертом по ИИ в Naumen.

В первой части говорили о контексте, постановке задачи и конфиденциальных данных. Теперь смотрим шире: как работать с актуальной информацией, что делать, если застряли в диалоге с ИИ, и почему хороший результат часто требует экспериментов с подходами.

Все новости