Building a Strong Data Science Team Culture

eugeneyan

Начало Статьи Выступления Прототипы Обо мне

Как построить сильную культуру в команде Data Science

[ leadership datascience lazada ] · 5 мин. чтения

Знаю, знаю. Виноват — не публиковал ничего четыре месяца. В Lazada было безумно много дел с Project Voyager (миграция на технологический стек Alibaba) с прошлого сентября, а потом подготовка к нашей юбилейной распродаже в конце апреля. Вообще-то я пишу это в отпуске =)

Одной из первых задач после того, как я стал лидом Data Science в Lazada — год назад — было выстроить сильную командную культуру. Оглядываясь назад, судя по отзывам команды и руководства, эта инициатива в целом удалась и способствовала росту продуктивности и вовлечённости команды.

Почему культура?

Когда я только пришёл в команду данных Lazada, нас было 4–5 человек — дата-инженеры и дата-сайентисты вместе. Через год нас стало 16. Ещё через год — около 40. Во время личных встреч некоторые из ранних участников команды выражали обеспокоенность тем, что наша культура размывается по мере роста и «ощущения уже не те». Тогда у разных членов команды были разные представления о том, что такое наша культура.

Кроме того, на собеседованиях многие кандидаты спрашивали о нашей культуре — это было ключевым фактором при решении, подходит ли им Lazada Data Science. Наличие документа о культуре, которым можно поделиться до собеседования, позволяло кандидатам узнать о нас заранее и было более масштабируемым решением (чем ответы на вопросы на собеседовании).

Учитывая всё вышесказанное, я сделал подготовку документа о культуре Lazada Data Science приоритетной задачей. Он должен был показать текущим (и будущим) членам команды, какие ценности и модели поведения поощряются, и внести ясность в нашу рабочую среду. Кроме того, мы хотели открыто делиться им с потенциальными членами команды, чтобы они могли лучше понять, подходим ли мы друг другу, ещё до собеседования.

Как мы составили этот документ?

Сначала я изучил культуру компаний, которыми восхищаюсь. Среди них:

Netflix — за быстрый переход от почтовой доставки DVD к стримингу Valve — за переход от игр к платформе Google — за управляемые хаотичные инновации Amazon — за одержимость клиентом и нацеленность на результат

Я старался понять замысел, стоящий за каждой из их ценностей, почему они выбрали именно эти ценности и как они работали в их контексте (например, рынок, стадия роста).

Я также консультировался с внутренними лидерами в инженерии и работе с данными о том, что они считают ключевым для культуры высокоэффективных команд. Это было полезно, поскольку они подробно рассказали о хороших и плохих сторонах культуры Lazada (например, быстро двигаться и не бояться ошибок — хорошо, не брать на себя ответственность — плохо). Помимо этого, я обратился за мнением к своим неформальным менторам — лидерам в области данных и технологий из других компаний — о том, что работало для них. Результаты исследования и консультаций в целом совпали.

После подготовки черновика были проведены фокус-группы с командой и руководством для неформального обсуждения и сбора обратной связи. Все в целом согласились с черновиком, и споров было значительно меньше, чем я ожидал.

Ключевые положения культуры команды Data Science в Lazada

Вот краткое содержание нашего документа о культуре. Полный документ можно найти в конце статьи.

Наша культура строится вокруг пяти ценностей:

Ответственность: Вы ведёте себя как основатель, действуете в интересах покупателей, продавцов и Lazada, даже вопреки общему мнению — ничто «не ваша работа». Сотрудничество: Вы взаимодействуете с другими функциями и командой для улучшения общих результатов (например, находите время для других, уважаете разнообразие). Коммуникация: Вы прозрачны в отношении прогресса, результатов и выводов (то есть ошибок) и даёте своевременную обратную связь, чтобы мы все могли расти. Инновации: Вы генерируете идеи, ставите под сомнение допущения и применяете достижения технологий и Data Science для создания практической и измеримой ценности. Результативность: Вы выпускаете продукт. А ещё ставите амбициозные цели, стабильно достигаете высоких результатов, одержимо их измеряете и являетесь ключевым звеном команды.

Следующие аспекты также являются важной частью нашей культуры:

Ошибок не бывает — бывают только возможности для обучения. В технологиях наша главная угроза в долгосрочной перспективе — отсутствие инноваций. У каждого есть свобода и пространство для неудач. «Неудача здесь — допустимый вариант. Если ничего не проваливается, значит, вы недостаточно инновационны» — Elon Musk Каждый несёт ответственность за то, чтобы поступать правильно. Руководство предоставляет ресурсы и контекст, чтобы каждый мог самостоятельно принимать качественные решения. Цель — быть максимально согласованными и при этом слабо связанными, чтобы все могли действовать быстро и гибко. Правильный найм — самый важный вклад в наш успех. Мы нанимаем только тех, кто сильнее нас или имеет потенциал стать сильнее. Вопросы, которые стоит задать себе: «Хотел бы я, чтобы этот человек был моим руководителем?», «Смогу ли я многому у него научиться?». Помимо технических навыков, мы ценим инициативу и умение работать в команде.

Заключительные мысли о культуре

Некоторые считают, что культура — это ошибка выжившего: только после того, как компании добиваются успеха, культуру называют причиной этого успеха. В этом есть доля правды, и существуют компании, которые были или остаются очень успешными, не имея хорошей культуры (например, Enron, Uber, Goldman Sachs).

С другой стороны, многие считают, что культура — важнейший фактор, отличающий лучших от просто хороших. Часто цитируют знаменитое высказывание Peter Drucker: «Культура ест стратегию на завтрак».

Побывав на технических позициях в государственных структурах, крупных корпорациях и стартапах, я убеждён: хорошая и сильная культура необходима — она помогает команде работать на максимуме, расти в безопасной среде и привлекать новые таланты, что запускает маховик дальнейшего успеха. Тем не менее это не единственный необходимый ингредиент. Другие аспекты — стратегия, продукт, клиентский опыт — тоже играют ключевую роль.

Спасибо, что дочитали до конца. Вот полная презентация о культуре.

Если вам это было полезно, пожалуйста, цитируйте эту статью так:

Yan, Ziyou. (May 2018). Building a Strong Data Science Team Culture. eugeneyan.com. https://eugeneyan.com/writing/building-a-strong-data-science-team-culture/.

или

@article{yan2018team, title = {Building a Strong Data Science Team Culture}, author = {Yan, Ziyou}, journal = {eugeneyan.com}, year = {2018}, month = {May}, url = {https://eugeneyan.com/writing/building-a-strong-data-science-team-culture/} }

Присоединяйтесь к 11 800+ читателям, которые получают обновления о машинном обучении, рекомендательных системах, LLM и инженерии.