Грейды исследователей: кто есть кто?
Наш опыт разработки критериев для определения уровней исследователей
Привет, Хабр!
Мы — сотрудники Лаборатории исследований MANGO OFFICE. Главная задача отдела — улучшать цифровые продукты нашей экосистемы.
Но это не всё. Еще мы занимаемся образовательными инициативами:
В этом материале мы расскажем о том, как правильно грейдировать исследователей. А также обсудим различия между этими уровнями.
Как оценить грейды исследователей
Грейдирование специалистов — одна из самых горячих тем IT-сообщества.
Наша команда регулярно слышит вопросы «В чём разница между сотрудниками разных грейдов?», «Как перейти с одного уровня на другой?», «Как узнать реальный грейд кандидата на собеседовании?».
Мы поняли, что не знаем точного различия между грейдами исследователей. И решили это исправить. А заодно — помочь нашим рекрутерам при найме специалистов.
Начали с изучения наработок других компаний в этом направлении: Альфа-Банка, Авито, ДуаМентес и Pinkman.
В их матрицах детально описывается опыт, профессиональные и социальные навыки. На первый взгляд — всё просто и логично.
Наша команда стала вникать подробнее и поняла — все карты компетенций были разработаны с учетом специфики найма в конкретной компании.
Мы на 100% не знали, подойдут ли они рекрутерам MANGO OFFICE.
У нас было три возможных направления:
Начало работы
Традиционная система грейдов исследователей состоит из трёх элементов:
Эта информация помогает рекрутерам при найме. С ее помощью они могут выявлять уровень специалистов на собеседованиях. А также формулировать требования к вакансиям.
Наша команда решила проверить правильность такого подхода.
Качественное исследование
Мы провели интервью с людьми, которые занимаются подбором исследователей — нашими рекрутерами.
Задали им вопросы:
Учитываете ли вы hard и soft skills, занимаемые должности, количество лет в профессии?
Большинство опрошенных считает, что грейд зависит от навыков.
Синьоры — готовые эксперты, которым требуется минимальная адаптация. Они могут работать за пределами поставленных задач. Находят решения даже в условиях неопределённости. Но иногда ими сложно управлять.
Миддлам нужно больше времени для погружения в проекты. Они выполняют таски медленнее синьоров. Могут проводить исследования полного цикла: от брифа до презентации результатов.
У них есть опыт работы над несколькими проектами. Но миддлы хуже синьоров прогнозируют результаты и улучшают процессы.
Джуниоры делятся на две категории:
***
Мы решили взять ответы рекрутеров и создать на их основе матрицу грейдов.
Наша главная цель — понять, как меняются ожидания и возможности исследователей на разных этапах карьеры.
Параметр | Джуниор | Миддл | Синьор |
Самостоятельность | |||
Автономность | Только под присмотром старшего | Автономно | Автономно и с распределением задач на других |
Готовность работать за пределами своих задач | Нет | Редко | Да, проявляет инициативу |
Ответственность за себя / команду | |||
Ответственность | Не несёт даже за себя | Только за себя | За всю команду |
Инициация улучшений в процессах | Нет | Только как помощь инициатору | Да |
Умение управлять командой | Нет | Скорее нет | Да |
Харды / Опыт | |||
Проектирование исследований (подбор методов) | Знание базовых методов | Может подобрать метод | Может подобрать цепочку методов |
Работа в сложных продуктах, высоконагруженных, трафиковых | Нет | Скорее нет | Да |
Насмотренность в смежных областях | Нет | Мало | Много |
Знания / Подход | |||
Способность увидеть за задачей бизнес-цель | Нет — что дали, то и буду делать | Редко — если нет, то буду копать неглубоко | Всегда — если не вижу, то буду копать несмотря ни на что |
Умение работать с высокой неопределённостью в процессах | Нет | Только при поддержке | Да |
Адаптивность к изменениям в процессе решения задачи | Нет, это блокирует всю его работу | Низкая, сложно находит решение | Готов всё быстро поменять |
Отслеживание трендов в индустрии | Нет | Скорее нет | Да |
Софты | |||
Способность легко коммуницировать с коллегами вне отдела | Нет | Если дали их контакты | Да |
Гибкость в работе над совместными задачами | Не работает с такими задачами | Отстаивает свою точку зрения | Способен принять чужую точку зрения |
Мы пришли к выводу: это хорошая матрица. Но до конца не поняли, как её правильно применять.
Количественное подтверждение качественных данных
Результаты качественного исследования — это мнения разных людей, а не статистика. Мы решили проверить их с помощью количественного исследования.
Честно признаемся. Нам было непросто преобразовать результаты качественного исследования в вопросы для количественного. Что-то наша команда просто убрала, а что-то — существенно доработала.
Мы использовали классификацию грейдов по общему стажу. Дополнительно учитывали, как сами респонденты оценивают свой грейд.
Опрос проводили в сообществе UX-исследователей ResearchOps Russia. Результаты свели в таблицу:
Вот несколько выводов:
1) Опыт работы не коррелирует с оценкой своего грейда респондентами.
2) Некоторые навыки не развиваются линейно.
Иногда ответы показывали, что скилл растет только на ранних грейдах. А потом идёт на спад. Например:
Получается, миддлы разбираются в методах практически на уровне экспертов
Было непонятно, как с этим работать. Наша команда снова попала в тупик.
***
В результате мы решили взять за основу только годы работы — без оценки респондентами своего грейда.
Вот к чему мы пришли.
Некоторые навыки действительно развиваются по мере роста грейда. Чем выше уровень специалиста, тем лучше он умеет:
Отдельно поговорим про синьоров.
Они чаще других берут на себя ответственность за запуск новых проектов. Могут самостоятельно работать над сложными задачами. Плюс у них лучше «прокачаны» навыки управления коллективом.
***
Но были и параметры, развитие которых никак не коррелирует с грейдом:
К чему мы пришли
Вот наш финальный список критериев для определения грейда исследователей:
Социальные и управленческие навыки
Адаптация к внезапным изменениям в процессе решения задачи. Чем выше грейд, тем увереннее приспосабливается специалист
Процессы
Понимание того, как будут применены результаты исследования. Младшие специалисты хуже представляют, где и как применяются результаты их исследований
Профессиональные навыки и знания
Знание смежных областей. С накоплением опыта растёт знание смежных областей: дизайна, менеджмента, разработки, бизнеса, системного анализа, тестирования, маркетинга
Использование UX-метрик. Чем выше грейд исследователя, тем с большей вероятностью он применял UX-метрики в исследованиях
Надеемся, наши критерии помогут вам эффективнее подбирать исследователей в команду.
Habrahabr.ru прочитано 3834 раза
