Я тимлид в небольшой команде разработчиков. Зимой 2018 года один из наших сильных разработчиков ушел в декрет. И я столкнулась с проблемой подбора персонала. Ранее опыта в проведении собеседований и поиске подходящего кандидата у меня не было. Все знания, которые меня были на тот момент были получены на конференциях, митапах, из обсуждений с коллегами либо обучающих курсов, которые были ориентированы в основном на развитие персонала.

Как и в любой компании у нас есть отдел HR, которые занимаются поиском кандидатов. Но к сожалению, в первые месяцы поиска нам так и не дали ни одного кандидата для очной встречи. В этот момент ко мне попала книга «Решите вашу проблему номер 1. Кто» Джефф Смарт, Ридли Стрит. Как говорится, поначитавшись умных книжек, я начала писать всем своим знакомым с вопросом: «есть у тебя знакомый, которого ты бы мог порекомендовать к нам в команду». Скажу сразу, мне было немного страшновато / не комфортно, когда я отправляла первые сообщения. Но получив, адекватные ответы и даже несколько рекомендаций, поняла, что это действенный способ и очень хороший инструмент.

Меня зовут Саша, и я руковожу backend-разработкой в Tutu.ru. Сегодня я расскажу, почему и как мы полностью поменяли процесс собеседования кандидатов за прошедший 2018 год.

Итак, диспозиция на начало года

• Мы быстро растем – нам нужно набирать новых сотрудников
• Сообщество разработчиков о нас думает примерно «Ну это сайт с расписанием электричек – там наверно 3 человека работает в подвале». На самом деле у нас сейчас 7 бизнес-направлений и два десятка команд, которые над ними трудятся.
  
  
  Кстати, немного об электричках

  Кстати, в команде Электричек 7 разработчиков, а еще там высоконагруженные микросервисы, которые мы начали переписывать на go
• На собеседовании мы задаем логические задачи, задачи по синтаксису php, ООП и базам данных

Честно говоря, подбор шел медленно. Забегая вперед, скажу, что к концу года мы увеличили скорость набора в 4 раза, при этом не потеряв в качестве кандидатов. Надеюсь, я вас заинтересовал. Читатель, если ты совсем суровый технарь и хочешь почитать только о техническом собеседовании, то тебе в этап 2 :)

Почему мы выгораем и даже не подозреваем об этом? Краткий перевод статьи Анн Хелен Петерсен, репортера BuzzFeed News.

Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод моей статьи "Understanding the Customer Lifetime Value with Data Science".

Взаимоотношения с клиентами важны для каждой компании и играют ключевую роль в росте бизнеса. Одна из наиболее важных метрик в этой сфере — пожизненная ценность клиента (customer lifetime value, далее LTV) — предсказание чистого дохода, связанного со всеми будущими отношениями с клиентом. Чем дольше клиенты продолжают пользоваться продуктами компании, увеличивая прибыль, тем выше их LTV.

Есть много маркетинговых статей, о том, как важны LTV и сегментирование клиентов. Но, как Data Scientist’а, меня больше интересуют формулы и я хочу понимать, как модель на самом деле работает. Как предсказать LTV, используя только 3 признака? В этом посте я покажу некоторые модели, которые используются для маркетинговой сегментации клиентов и объясню математику, на которой они основаны. Здесь будет много формул, но не переживайте: все уже готово в библиотеках Python. Цель этого блога показать, как математика делает всю работу.

Beta-geometric/negative binomial модель для определения вероятности, что клиент “жив”

Рассмотрим такой пример [из онлайн-сервиса для заказа поездок (такси) по городу]: пользователь зарегистрировался 1 месяц назад, сделал 4 поездки и последняя поездка состоялась 20 дней назад. Основываясь только на этих данных, эта модель может предсказать вероятность, что клиент будет активен в течение определенного периода времени (как показано на графике), а также число транзакций в будущем (которое является основой для понимания ценности клиента в течение всей его “жизни” — взаимоотношений клиента и компании).

Модель дает прямое руководство к действию для бизнеса: предпринять маркетинговые меры по отношению к пользователю, когда его вероятность активности снижается ниже определенного уровня, чтобы предотвратить его уход.

Колодой, если верить писателям, раньше называлась «команда», которую набирал себе вор. У каждого человека в команде была своя «масть» — специализация и назначение. Вот что пишет об этом Борис Акунин в книге «Любовник смерти»:

«Пацаны рассказывали, что у настоящих деловых, кто по законам живет, шайка „колодой“ называется, и в каждой колоде свой кумплект. Кумплект — это восемь фартовых, каждый при своем положении. Главный — »король"; при нем маруха, по-деловому «дама»; потом «валет» — вроде как главный помощник; ну и прочие бойцы, от десятки до шестерки. А больше восьми человек в шайке не держат, так уж исстари заведено."

Меньше восьми людей брать смысла нет, будут пробелы в «компетенциях». Больше — нельзя, будет дублирование и потеря управляемости.



Как ни странно, тот же Джефф Сазерленд, один из авторов скрама, называл похожие цифры — от 5 до 9 человек. Хотя и не уточнял специализацию.

Ну да ладно. А мы продолжаем тему построения команд по ролям, на основе тестов Белбина.

Сергей зашел в кабинет собственника – тот сидел на своем месте, а через стол расположилась Ольга.

— Сергей, приветствую! – Курчатов встал, протянул руку через стол. – Присаживайся!

Сергей сел рядом с Ольгой, вежливо улыбнулся и приготовился слушать. Настроение было не сильно рабочим – до увольнения оставалось четыре с половиной дня.

— Сергей, не буду ходить вокруг да около. – начал Курчатов. – Я предлагаю тебе остаться в нашей компании. И не просто остаться, а возглавить ее.

Сергей шумно вздохнул. Опять начинается…

Недавно мне довелось побывать на встрече участников проекта FreeCodeCamp в Сан-Франциско. Если кто не знает, Free Code Camp — это сообщество, нацеленное на изучение JavaScript и веб-программирования. Там один человек, который готовился к собеседованиям на позицию фронтенд-разработчика, попросил меня подсказать, какие вопросы по JavaScript стоит проработать. Я немного погуглил, но не смог найти подходящего списка вопросов, на который я бы мог дать ссылку и сказать: «Разбери эти вопросы и работа твоя». Некоторые списки были близки к тому, что мне хотелось найти, некоторые выглядели очень уж простыми, но все они были либо неполными, либо содержали вопросы, которые вряд ли кто станет задавать на реальном собеседовании.

Однажды в моей команде был настолько слабый парень, что его собирались уволить (уволить разработчика!). Каждый мой коммент на ревью к его коду был гвоздем в крышку гроба. Я почти слышал стук молотка, нажимая «submit review». Он был приятным человеком, я даже переживал за него, но это не мешало мне разносить его старания в щепки. Мое право критиковать его работу казалось очевидным и неотъемлемым. Все просто — я сильнее, я прав. Никто же не хочет сказать, что плохой код — это хорошо, а? Его уволили, предварительно лишая стандартной премии в течение нескольких месяцев.

Я говорил себе: «Но ведь не делать же мне всю работу за него!? Он занимал место более талантливого разработчика. Я все правильно сделал». Но почему-то на душе скребли кошки. И когда мне пришел на ревью очередной pull request, что-то очень сильно поменялось.

Идея написать данную статью возникла после прочтения вышедшей на днях статьи Эффективные личные финансы. Уровень 1. В ней озвучены очень правильные мысли, но в основе лежит необходимость ведения финансового учета, который нужно вести весьма кропотливо и постоянно, а анализ проводить постфактум, когда деньги уже потрачены. Ранее я дважды делал попытки вести финансы подобным образом и мотивация кончалась уже через пару месяцев.

В данной статье я расскажу о способе ведения финансов, который использую уже продолжительное время. Он требует меньше усилий и позволяет быстрее оценить (не)эффективность своих трат.

Ведя бюджет описанным в статье способом можно:

1. Ответить на вопрос «почему я неплохо зарабатываю, но в конце месяца у меня всегда ноль?»
2. Быстро определить и устранить неэффективные траты
3. Накопить резервный капитал
4. Подойти вплотную к составлению капитала для инвестиций.