My first 100 days as Data Science Lead

eugeneyan

Start Here Writing Speaking Prototyping About

Мои первые 100 дней в роли Data Science Lead

[ leadership datascience lazada ] · 5 мин чтения

Недавно я преодолел отметку в 100 дней в роли Data Science Lead в Lazada. На протяжении этого периода не всегда было ясно, что делать и как это делать в моей новой руководящей роли. У меня было множество вопросов о том, как перейти от индивидуального контрибьютора к лидеру, как руководить бывшими коллегами и так далее.

Несколько менторов, книг и статей помогли мне советами о том, как успешно совершить этот переход. Оглядываясь на эти первые 100 дней, вот несколько вещей, которые я сделал и которые оказались полезными.

Сдвиг в мышлении

Будучи индивидуальным контрибьютором, я имел возможность — и от меня ожидалось — знать свой проект вдоль и поперёк. Я был глубоко вовлечён в технические детали, писал код, измерял эффект и получал огромное техническое удовлетворение от этой глубины погружения. В отличие от этого, как от лидера от меня ожидалось знание всех проектов команды в существенных, хотя и не обязательно полных деталях, и подключение тогда, когда это необходимо. Мне пришлось научиться быстро переключать контекст и быть в порядке с тем, что я не знаю всех мельчайших деталей.

Кроме того, моя новая роль означала, что мои бывшие коллеги теперь подчиняются мне. Я осознавал бремя лидерства, например то, что я больше не могу делиться информацией, которой раньше мог делиться как равный. Менторы также предупреждали, что бывшие коллеги могут стать менее дружелюбными со мной из-за новых отношений подчинения. Поэтому мне пришлось изменить взгляд на отношения с командой — мы можем больше не быть такими же близкими, как раньше, и это естественно при новой руководящей роли. Один из менторов посоветовал мне больше общаться с коллегами моего нового уровня, чтобы получать советы и выстраивать больше связей.

Понять, как миссия команды согласуется с миссией компании

Как индивидуальный контрибьютор, я понимал, как моя работа вносит вклад в миссию Lazada и приносит ценность нашим покупателям, продавцам и компании. Как лидер команды, я получил дополнительную ответственность — согласовать то, как команда в целом будет вносить вклад в миссию компании.

Чтобы достичь этого, я встретился со своими руководителями — Head of Data (John) и CIO (Klemen), чтобы понять миссию Data Science. Я также встретился с лидерами ключевых стейкхолдеров, чтобы понять их приоритеты и то, как Data Science может способствовать их успеху. Это помогло выстроить взаимопонимание и доверие, а также позволило мне построить дорожную карту по data science, которая была согласована с миссией компании и приносит результаты.

Начать 1-on-1 встречи с командой

Одна привычка, которую я завёл, — это ежемесячные (необязательные) 1-on-1 встречи с командой. Это давало возможность лучше узнать каждого участника команды в частной и неформальной обстановке. Некоторые участники довольно стеснительны и не склонны проактивно обращаться — 1-on-1 гарантировали, что у них будет до 60 минут ежемесячно, чтобы поделиться любыми переживаниями, мнениями, предложениями и так далее.

Я по-настоящему полюбил 1-on-1, где мы даём друг другу обратную связь о том, как улучшаться, и обсуждаем их карьерные планы — это сильно помогает развитию. Я обнаружил, что полезно всегда иметь пару заранее подготовленных вопросов для 1-on-1, чтобы получать обратную связь о том, как команда может улучшаться. Например:

Что удерживает вас в вовлечённости в ежедневной работе? Что мы можем сделать, чтобы ежедневные задачи стали более вовлекающими? (Вовлечённость и моральный дух) Что вы думаете об объёме обратной связи в команде? Достаточно ли её? Слишком много? Как мы можем улучшить процесс обратной связи? (Культура) Какие хорошие и/или плохие привычки есть у команды? (Продуктивность) Что было вашими самыми большими пожирателями времени или препятствиями? Что мы можем изменить, чтобы сделать вас более продуктивными? (Продуктивность)

Развивать, наделять полномочиями и делегировать команде

Будучи строителем в душе, я люблю погружаться в технические детали и писать код — однако это не масштабируется. Чтобы добиваться большего как лидер, мне пришлось научиться наделять команду полномочиями и делегировать. Я подробно консультировался с менторами о том, как делать это лучше, и книга «The Art of Action» также оказалась очень полезной.

Изначально я ожидал некоторой потери технического удовлетворения при переходе от индивидуального контрибьютора к лидеру — этого не произошло. Я мог продолжать работать над POC (proof-of-concept) и проектами — пусть и в меньшей степени — и получил широту охвата всех проектов команды. Кроме того, я нашёл огромное удовлетворение в помощи участникам команды расти, в передаче им ответственности, поддержке и предоставлении сложных возможностей для развития их карьеры.

Построить сильную культуру команды

Из разговоров с моими руководителями, командой и стейкхолдерами я получил представление о ценностях и культуре, которые нам следует поощрять, чтобы обеспечить успех, рост и благополучие команды. Кроме того, я изучал культуру компаний, которыми восхищаюсь (например, Netflix — за способность быстро развернуться от рассылки DVD по почте к стриминговому развлечению, Valve — за переход от игр к платформе, Google — за управляемые хаотичные инновации и так далее).

На основе этого я создал живой culture deck, чтобы донести нашу командную культуру, ценности и другие важные вещи (например, поощрение инноваций и риска, независимость и ответственность, философию найма и так далее), и проводил фокус-группы с командой, чтобы учесть обратную связь.

Culture deck пока не вполне готов к публикации — он требует ещё немного работы. Процесс создания и сам culture deck станут темой следующей статьи.

Обновление: пост о culture deck здесь.

Если вы нашли это полезным, пожалуйста, ссылайтесь на этот материал так:

Yan, Ziyou. (Sep 2017). My first 100 days as Data Science Lead. eugeneyan.com. https://eugeneyan.com/writing/my-first-100-days-as-data-science-lead/.

или

@article{yan2017lead, title = {My first 100 days as Data Science Lead}, author = {Yan, Ziyou}, journal = {eugeneyan.com}, year = {2017}, month = {Sep}, url = {https://eugeneyan.com/writing/my-first-100-days-as-data-science-lead/} }

К 11 800+ читателям, получающим обновления о machine learning, RecSys, LLM и инженерии.