Я один из лидеров быстрорастущей Айти команды, которая продолжает расти. И одну из ключевых ролей в этом играют процессы обучения и прозрачной оценки вклада.
Несколько лет назад наша команда составляла 5-8 человек и существовала в виде простого товарищества. Любые наши попытки расти приводили к слому процессов и тяжелым разговорам. Мы топтались на месте ища разные серебрянные пули.
Мы уже тогда понимали, что обучение новичков и прозрачность оценки вклада это один из ключевых факторов роста команды, ее совокупных компетенций, сложности проектов с которыми команда может работать. Мы изменились и команда начала быстро расти: от 8 до 16, от 16 к 45. Удерживать быстрый рост нам позволил трекер и введенная грейдовая система, соединенная с системой обучения сотрудников.
Вводя грейды важно понимать, что каждый грейд это не просто цифра, которую получает человек, но еще и качественное ранжирование ролей. Роль в свою очередь это свернутый компетенционный профиль. Линейный рост человека в одном навыке не дает качественного скачка, нужен рост в наборе навыков, в определенном направлении. Оценка вклада человека это оценка задач, которые человек выполняет и потенциала человека, его способности приспособиться в новых обстоятельствах.
Свою систему оценки вклада мы разделили на 9 грейдов и 18 направлений, для каждого грейда сделали качественное описание. Каждому грейду и направлению по возможности сопоставили ролями. Например грейд L0 “Стажер” это “работает по желанию, набирается опыта, проходит учебную практику”. Для трека “дизайнер” в нем есть стажер дизайнер. Набор его компетенций составляет профиль роли.
Ключевым фактором для введения прозрачности такой системы является наличие задач “на вырост”, которые могут растить компетенции в нужном треке. Система учитывает, когда участник сделал задачи и добавляет компетенции в его личный профиль в зависимости от типа задач.
Этим наша система отличается от стандартного подхода в грейдировании баллами и тестированием. А как вы в своей компании вводили грейды и для чего?
Моросеев Федор и команда сообщества Digital Learning