Все записи

Компетенции аналитика для работы в больших проектах

Большие проекты требуют вовлечения множества команд и разного рода специалистов. Проектные команды делятся и формируют группы, каждая из которых решает свои задачи. При таком подходе задачи должны решаться быстрее и качественнее. Но на деле — процессы усложняются, а работа над проектом становится менее эффективной. Делимся, какие сложности возникают в больших проектах, и какими компетенциями должен обладать главный аналитик, чтобы с ними справиться.
Frame 360.png

Что такое большой проект

Проекты можно делить на маленькие и большие по разным критериям: бюджету, временным рамкам или количеству задействованных специалистов. Также большой проект — тот, в котором участвуют более 4-х команд.

Сложности больших проектов

— Нужно собирать контекст и держать его в актуальном состоянии, учитывая любые изменения. При большом количестве участников это сделать сложнее.
— Проблема взаимодействий: сложно определить, кто несёт ответственность за задачу и как её решение может повлиять на другие команды, ход проекта.

Frame 359 (2).png

Роль аналитика в больших проектах

Аналитики — хранители контекста. Им важно знать контекст всего проекта, определять критические точки и замечать риски, чтобы вовремя их отрабатывать и минимизировать влияние на проект.

Какие компетенции нужны аналитику

— Коммуникабельность: уметь общаться с всеми участниками проекта.
— Приоритизация: уметь эффективно планировать задачи — свои и всего проекта.
— Технические навыки: знать ограничения и особенности системы.
— Любознательность: расширять кругозор и обрастать знаниями в различных областях.

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