ניהול דורש לדעת לשים גבולות ולהגיד עכשיו עוברים לביצוע. בין אם זה צוותים פנימיים או חיצוניים.
לעיתים אני נזכר שהובלתי צוותי Data Science. זה לא היה רק העבודה הטכנית של אימון מודלים לחיזוי ומסקנות או יצירת אופטימיזציות של אלגוריתמים מורכבים.
קדמו לכך שלבים עמוקים של של מחקר. הבנה. ואיסוף שהיוו חלק נרחב של העבודה. וזאת עם לוחות זמנים ארוכים ולא מוגדרים מדי.
כמנהל למדתי לעצור ולא תמיד לאפשר חופש רב מדי לחקור וללמוד. גם אם המחקר יכול להוביל לתוצרים עתידיים לעסק.
כי לפעמים צריך לכוון את הצוות למטרה שצריך כאן ועכשיו.
אנשי Data Science הם חוקרים בנשמתם. הם נהנים מהעמקה. מחקר ומציאת תובנות חדשות. רואים להם בעיניים. להגיד לPhD או לMSc אנחנו צריכים לעבור לביצוע כאשר הוא אומר שהוא צריך עוד זמן לחקור. זה דבר שנחוץ לפעמים.
כי ברוב המקרים חוץ מחברות ענק או אקדמיה. הלקוח לא מחפש מחקר לשם מחקר. הוא מחפש פתרון לצרכים שלו. ובסוף החוקרים מבינים.
כאן נכנסת האחריות שלי כמנהל. לקחת את הידע. התשוקה. והיצירתיות של הצוות, ולתרגם למוצר שעובד ומשפיע.
גישה דומה קורית לי גם בניהול צוותי Fullstack. תרגום ההבנה למוצר עובד.
אך כאן הדגש הוא ממוקד יותר על תוצאה מיידית ולוחות זמנים ברורים. עם דרישות טכניות מדויקות. והרבה יותר קל לדעת מתי לשים את הגבול ולהגיד עכשיו עוברים לביצוע עם מה שלמדנו.
Comments are closed, but trackbacks and pingbacks are open.