字节跳动-金雅谊-字节跳动技术Leader数字化研发管理案例

总结

个人简介

金雅谊，字节跳动DevMind量化与应用产品负责人，曾就职于蚂蚁集团、网易等公司，擅长数据驱动性解决方案&落地、数据分析与可视化、产品设计&项目管理、研发效能。

技术Leader管理目标

技术Leader（TL）需承担三个职责：

1. 业务交付责任人：保证团队高质量、高效率交付，达成业务目标。
2. 技术带头人：进行技术把关、架构看护、关键问题攻关。
3. 团队建设者：实施绩效管理，提升团队研发效率和能力。

技术Leader管理视角

• 汇报线：聚合展示实线管理的所有同学的研发全链路数据，适用于团队人员情况、业务成本情况、研发研发基本功。
• 业务线：产研过程中的管理单元，适用于业务目标、产品体验、系统可靠性&稳定性、系统性能、研发交付、研发基本功、综合成本。

技术Leader管理节奏

• 每绩效季初：设计周期目标、检测指标，分析成本收支情况，制定策略。
• 每周/双周：监控目标达成度，Review指标线上表现，分析异常原因，形成改进措施。
• 每月/每季度末：总结各环节现状，分析异常点，制定改进措施，检查上个周期改进措施达成情况，优化下个周期目标&指标。
• 每半年：评估下级团队/人员研发产出&能力，识别异常团队/人员，制定/更新策略。

依托平台进行研发效能管理

• 设定目标：业务负责人/PMO/TL分解年度重点事项的目标，如“产品双周UV大于10万/责任事故数小于3个/平台完全可交互时间小于5秒”。
• 设定管理单元：实现目标的最小作战单元，聚合不同汇报线/业务线/人员的力量。
• 了解目标达成情况：在平台上监控、跟进业务目标，按周期查看目标情况，进行复盘。
• 了解团队效能现状：管理者工作台内置对应管理工 作项的卡片，按业务线/汇报线或既定目标查看。
• 了解团队成员在绩效周期的排名：打开《人员研发情况》报告，点击“宽表模式”，展开下级汇报线，对关键指标触发排序，查看排名。
• 自动检测异常：按异常规则检测并预警，如责任事故数过高、需求负载过低、缺陷修复质量过低、投入Oncall负载过高等。
• 洞察根因：展示影响指标变差的异常因素，如导致指标异常波动的人员、Oncall ID、流水线列表等，利用平台算法自动分析Top影响因子。
• 驱动改进：记录异常原因，创建任务，驱动相关人员改进，任务自动同步到飞书，创建者添加为关注者。
• 观测效果：改进任务完成后，观测指标是否好转、有变好趋势。

案例分析

• 案例1：技术团队初创期，关注团队人员基本功

  • 团队规模15人，已组建1年余，原技术TL转岗。
  • 对应的管理工作项：责任事故数、合入有效代码行、有效缺陷重开率、MR有效评审率。
  • 应对：进入“汇报线”视角，查看团队人员的相关报告，了解过往贡献，明确后续行动，从技术基本功和研发效能情况，明确技术方向Owner。

• 案例2：技术团队业务高速发展期，关注产品表现和研发交付

  • 团队规模50人，小B带领团队已两年有余，对接的业务正处于高速发展期。
  • 应对：划分最小管理单元，使用可量化的目标进行管理；每双周进行目标进度Review，自动洞察风险情况；每月/季度进行复盘，明确后续改进方向和措施。

• 案例3：技术团队平稳发展，注重架构治理

  • 团队规模130人，对接的业务正处于平稳发展期，产品线上事故有增长势头，技术债严重。
  • 应对：度量架构现状，印证人员的主观反馈，根据度量结果，洞察异常，识别具体问题，进行改进。
  • 改进措施：
    1. 代码层：对冗余函数进行合理抽象，进行代码层重构，沉淀公共能力；代码重复度高，旧仓库较多，进行代码仓的重新梳理。
    2. 数据层：对于冗余索引，分析业务使用场景，提炼真正需要索引查询的列。
    3. 服务层：服务混乱，新旧服务混合在一起，按一定规则重新梳理，划分边界。

• 案例4：多种情况并存

  • 技术TL新上任，业务高速发展，产品直接服务用户，对质量有高要求，技术架构混乱。
  • 应对：ALL in ONE：管理者工作台，关注每部分的结果指标，进度是否有风险，当前是否有异常，造成异常的根因，驱动谁改进，改进效果。

更多信息

• 2022年09月，DevMind理念、方法、实践业界正式发布《DevMind：构建效能提升的“导航仪”和“发动机”，实现从数据到价值的跃迁》。
• 2022年12月，DevMind技术架构在业界正式发布《覆盖数万研发人员，字节跳动首次公开效能度量核心技术！》。