支持 10 倍增长需要多少新工程师?

SaaS 公司利用平台工程和生成式人工智能来改善开发人员体验和生产力,以在不大幅招聘的情况下支持 10 倍增长。

译自 How Many New Engineers Do You Need To Support 10x Growth?,作者 Jennifer Riggins。

“我们希望能够为 10 倍的用户或客户提供服务,但我们不一定希望工程师数量增加 10 倍。”

Andrew Keogh,社交同行对同行员工认可平台 Workhuman 的产品开发运营总监,这样开启了他与 The New Stack 的对话。

Keogh 表示,Workhuman 在过去几年中确实越来越受欢迎,但现在技术和流程需要能够随之扩展。该公司目前拥有超过 700 万用户,但专注于到 2030 年大幅扩展。

那么,一家估值超过 20 亿美元的 SaaS 公司如何准备实现其让工作更人性化的目标?它如何确保其技术能够扩展而不扩大其技术团队?通过专注于开发人员体验并采用 平台工程 策略。

对所有客户的共同责任

大约三年前,Workhuman 开始投资平台功能。平台团队希望投资于跨职能计划,包括新的共享服务和分解单体应用程序。

Keogh 表示,这些转型开始取得成果。

他解释说:“这是理解我们从领域角度运营的边界上下文。” “我们决心让事情继续朝着功能集的持续扩展方向发展。”

他们的技术团队现在分为架构组、平台组、基础设施组和产品工程,大约有 100 名工程师致力于通用服务、技术现代化和针对价值流对齐产品团队的 200 名工程师的扩展项目。

Keogh 说:“我们已经建立了一套核心职责,但对我们的用户和客户也有 [共同] 责任。”

他和五人团队正在制定一项策略,以专注于开发人员生产力来增强开发人员体验。

他澄清说:“不是那么注重衡量代码行数或类似的陈旧做法,而是确保尽可能减少阻碍因素,并且 [开发人员] 能够尽可能顺畅地交付他们的最佳工作。”

除了采用一项策略以确保一切——人员、流程和技术——能够与业务一起轻松扩展。

指标会有所不同

当 Keogh 在 2020 年加入 Workhuman 时,该公司已经在跟踪核心四个 DORA 指标——部署频率、变更前置时间、变更失败率和失败交付恢复时间。即使在尝试收集这些数据时,也很明显 Workhuman 工程正在通过许多独立应用程序以多种不同方式发布软件。

他的部分职责已经演变为确保团队准确了解他们的位置,与他们的过去结果和其他团队进行比较,以及使团队能够识别他们可以做出的改进。

“通过赋能我们的工程师,我们使他们能够移除他们本地拥有的阻碍因素。”

——Workhuman 的 Andrew Keogh

Keogh 补充说,DORA 结果因团队而异——这是可以的。例如,移动应用程序团队根本无法每天发布,因为其部署频率受主要应用程序商店的外部控制。

他说,每个团队都有自己的一套实践,因为他们抵制 Scaled Agile Framework (SAFe) 和其他更自上而下、有护栏的扩展路径。

Keogh 说:“我们鼓励我们的团队找到并使用他们自己的工作方式,因此每个团队都会有自己的本地特色。这是关于为他们提供指标和工具,以便能够了解他们的问题所在,以及他们以自己的节奏和风格解决问题所需的灵活性。”

“通过赋能我们的工程师,我们使他们能够移除他们本地拥有的阻碍因素。”

Workhuman 正在大力投资平台工程并创建铺就的道路或 黄金路径——将事物投入生产的最顺畅方式。

Keogh 说:“在技术方面、在人员方面,我们需要进行什么样的投资才能使我们能够以这种规模运营?” “我们已经取得了进展,但我们可能还处于这段旅程的开始阶段。我们现在真的开始加速进入其中。”

生成式 AI 是否会加速开发人员生产力?

Workhuman 正在探索如何生成式 AI(GenAI),尤其是 GitHub Copilot 等代码生成器,可以使 Workhuman 工程师能够释放开发人员生产力。目前,其 10% 的工程师正在试用编码助手,以查找 GenAI 是否增强了软件开发生命周期,以及在何处增强。

“我们正在寻找我们的机会所在,然后加大投资力度”,因为 Workhuman 希望在 2024 年加速采用 AI。Keogh 继续说道,为了做到这一点,“我们将根据一系列指标衡量自身,以了解我们是否确实从这些工具中看到了一些好处,无论是定量的还是定性的。”

Workhuman 专注于利用 AI 进行创新,Keogh 认为这将使工程团队能够“更频繁地向我们的客户提供更高水平的价值”。

平台团队已经建立了一个基线,特别是对于循环时间和部署频率,他们正在衡量这些指标。它使用 DX 的实时智能产品 PlatformX 向参与的工程师发送实时调查,以衡量 GenAI 的采用和影响。例如,他们可以回答以下问题:

  • 您觉得这个 GenAI 工具有多有用?
  • 采用它的难度如何?
  • 它如何影响您完成工作的能力?
  • 这个工具让您的生活变得更轻松了吗?

Keogh 说:“我们正在倾听来自不同角色的各个团队的工程师的意见,以了解他们的需求。”通过实验,他们将知道哪些工具对每种类型的工程师或用例有用或无用。例如,代码生成可能对质量保证工程师来说并不是特别有用,但它可以有效减少单元测试创建的工作量。

“这不仅是为了了解我们是否获得了一些投资回报,还为了了解我们应该首先关注什么。因此,随着 [GenAI] 技术的成熟,我们正在利用最初的用例,然后随着时间的推移,我们可以考虑扩展。”

Workhuman 正在提供有关个人身份信息 (PII) 的 AI 指南,以及大量有关建议有效性和考虑底层库的安全性 的指导。

Keogh 强调说:“数据至关重要。安全性至关重要,但我们还专注于负责任地部署这项技术。”

可操作的开发人员反馈

Keogh 在谈到 Workhuman 如何收集可操作的开发人员反馈时说:“接收反馈并采取行动对我们来说是优先事项,因此,我们有很多倾听渠道。”

他说,这是本地团队健康检查和 DX 的 DevEx 360 产品 的季度开发人员调查的结合,Workhuman 在大约 18 个月前开始试点该产品,“以研究如何正确衡量开发人员体验并找到我们可以帮助提高开发人员生产力的方法。”

“只要人们可以看到正在采取行动,他们就不会对调查感到厌烦。” — Andrew Keogh,Workhuman

Keogh 说:“我喜欢 DX 的一点是,它能够展示对团队来说什么是本地的 [并且] 可以本地修复。然后还可以发现更多系统性问题,以便跨团队计划开始解决,”他说。“我们正在获得不同层次的反馈,这是我们以前没有的。”

他说,在使用 DX 之前,平台团队试图以一刀切的方式提供服务,而没有必要了解不同应用程序团队中的细微差别。他说,有了这个“更深入、更丰富的数据集”,他们可以采取不同的方法,包括帮助工程经理发现如何帮助他们的团队并发现几个团队共享的模式。

到目前为止,Workhuman 在季度 DX 开发人员调查中的参与率超过 95%,”因此我们可以看到人们确实看到了参与的价值,然后看到了由此产生的变化。”

工程组织还将自身与 DX 的行业基准数据进行比较,该数据突出了排名前 10% 的组织在开发人员洞察平台中的得分情况。

生产力的常见障碍

他们发现的一件事是,随着公司的发展,会议数量也在增加——这是导致上下文切换的已知触发因素,而上下文切换是生产力的已知障碍。

Workhuman 正在制定战略,了解如何有意地规划会议以及谁需要参加。

这是一项努力,旨在更加尊重对整个组织专注时间的干扰。Workhuman 已经见证了第一次调查和最近一次调查(4 月份)之间的改进。

DX 还发现了(并投资于)改进文档以增加平台采用率。平台团队已经采用了 Diátaxis 系统性地处理技术文档,专注于创建四种类型的文档:教程、操作指南、说明和参考信息。

GenAI 能够发现和询问 Workhuman 的技术堆栈,这应该会更有帮助,他解释说,相比之下,依靠记忆来了解为什么选择某些事物用于什么目的。“明确的所有权导致文档化 [和] 导致良好的维护实践。”

调查疲劳的风险

Workhuman 还使用自己的 员工 Moodtracker 调查 来获取跨组织的反馈。Moodtracker 是一款免费工具,用于询问有关团队健康和员工敬业度的问题。

“有时我们可能会担心我们拥有的调查数量,但我认为我们确实需要持续不断地征求反馈,”他说。“只要人们可以看到采取的行动,他们就不会遭受调查疲劳。”

作为一家员工反馈公司,进行多项调查可能是自然而然的结果。“让工作更人性化是我们所做一切的核心,”Keogh 说。作为员工认可平台,他继续说道,“协作水平和相互帮助的意愿在这里爆棚,这是我在为其他公司工作时从未见过的。”

当然,避免调查疲劳的秘诀是确保你的工程师知道你实际上正在根据结果采取行动。平台团队还利用 Slack 和演示来放大对特定团队有效的内容。

“我们正在向团队和彼此学习,”Keogh 说。“这使我们能够进行多项实验,并且当事情奏效时,我们能够分享这些经验教训并进行改进。”

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