← Яндекс: код как основа профессии разработчика

От чайника до гуру: как Яндекс создаёт IT-сообщество

Исследовательский кейс посвящен исследованию структуры российского ИТ-сообщества на примере одной из крупнейших и наиболее успешных технологических компаний – Яндекс.

Яндекс является самой крупной ИТ-компанией в Европе, на которую приходится более 60% рыночной доли российского Интернет-рынка в общем количестве поисковых запросов. Сфера её деятельности охватывает широкий круг индустриальных, инженерных задач в диапазоне от написания развлекательных сервисов до разработки сложных технологий, опирающихся на научные достижения в области computer science.

В Яндексе отсутствует чёткое формальное разделение между исследовательским и прикладным секторами, что отличает его, например, от Microsoft, для которого характерно вертикальное корпоративное устройство (Coupland, 2008). Это даёт нам возможность рассмотреть, как на практике формируются границы между научной (исследования) и индустриальной (производство) разработкой ПО.

Яндекс также является ключевым игроком в подготовке кадров для ИТ-индустрии, поскольку его академические программы направлены на то, чтобы создавать и поддерживать сообщество специалистов в востребованной сегодня области машинного обучения (machine learning), которая является одним из разделов computer science. Школа Анализа Данных Яндекса (ШАД) является альтернативной образовательной площадкой, которая обеспечивает знания в этой области.

Главный офис компании располагается в Москве – важнейшем образовательном и технологическом центре страны, который одновременно является центром притяжения для внутренних миграционных потоков, приносящих с собой особенности региональных научных школ. В то же время Москва зачастую является транзитной точкой для тех, кто планирует профессиональную эмиграцию, поскольку столичные технологические компании предоставляют ценный практический опыт. Однако главной отличительной характеристикой технологической сферы Московского региона является отсутствие сложной экосистемы сотрудничающих инновационных компаний и практик обмена ресурсов и знаний, которая, например, предшествовала возникновению и развитию Google (Saxenian, 1994). Кроме того, в Москве, в отличие от Калифорнии, есть много других мест, где профессионалы с техническим образованием могут найти себе работу (например инвестиционные банки, нефтедобывающая и газовая промышленность, где требуются навыки программирования сложных вычислительных систем).

В этой перспективе успех Яндекса, который в 2012 году стал четвёртым поисковиком в мире, обогнав Microsoft по количеству полученных поисковых запросов, впечатляет даже больше истории успеха Google, поскольку в Москве у основателей компании были альтернативы открыть бизнес в менее рискованных областях.

Дизайн кейса: что и как изучалось

В этом исследовании меня интересовало профессиональное сообщество, которое образуют сотрудники компании Яндекс: откуда приходят специалисты в эту компанию (какие институты задействованы в подготовке кадров), какие существуют паттерны трудовых биографий в сфере компьютерных технологий, а также актуально ли для российской действительности понятие «computer science» и что оно обозначает.

Поскольку рассматриваемое поле пока еще мало изучено,  была выбрана качественная стратегия исследования, более подходящая для подробного исследования эмпирического материала. Использовались несколько методов сбора и анализа информации, однако основным методом сбора информации были полуструктурированные интервью с разработчиками компании. Таких интервью было 30, они проводились с сотрудниками компании Яндекс на предмет их профессиональных траекторий и структуры профессионального сообщества. Интерес составляли спонтанные описания и рассуждения информантов. 

Интервью, основанные на вопросах гайда, позволили определить карьерные возможности респондентов, их отношение к сфере ИТ в целом и её структуре, а также получить оценки информантов относительно того, как они проводят классификации внутри профессионального ИТ-сообщества и какими смыслами они наделяют собственую идентификацию. Дополнительно отмечались изменения в профессиональных траекториях информантов внутри компании и за её пределами: фиксировались смена деятельности, проекта, должности или места работы.

Помимо интервью анализировались документы - интернет-источники, статьи о деятельности Рунета, официальный блог компании, блог Хабрахабр, посвящённый высоким технологиям. Также использовались результаты полевой работы - наблюдений непосредственно в офисе Яндекса. Таким образом, комбинирование  различных исследовательских методов позволило более детально изучить профессиональное сообщество компании, а также того социального контекста, в который оно включено. 

Результаты

В ходе исследования было обнаружено, что большинство кадров Яндекса являются выпускниками сильнейших инженерных и математических школ, таких как факультеты мехмата/ВМК МГУ, МФТИ, МГТУ им. Баумана. При этом значимой особенностью выпускников разных школ является то, что, несмотря на различия образовательного бэкграунда, все они объединены совместными практиками работы с алгоритмами.

Нами было выделено также два разных типа работников - «исследователи» и «инженеры», - которые имеют разные представления о структуре ИТ-сообщества и своего положения в нём, а также различают друг друга по стилю написания программного кода. В результате проведённого исследования также было установлено, что наиболее компетентные и универсальные по своим навыкам ИТ-кадры формируются в ситуации кооперации академических и корпоративных институтов, которые предоставляют доступ к двум видам знания: практического и теоретического.

Кроме того, новые сотрудники быстрее способны включаться в процессы разработки, когда они взаимодействуют со своими коллегами в написании кода так, что код становится результатом коллективного авторства и, тем самым, легче поддерживается в стабильном состоянии.

Для данной работы было важно изучить современное состояние профессионального поля и понять, что такое computer science для русских программистов сегодня и какова их самоидентификация (то есть, как они себя сами называют). Понятие «Computer science» было рабочим понятием, оно уточнялось для российского контекста в ходе исследования. Было выявлено, что область computer science является пересечением инженерного и научно-исследовательского подхода к разработке программного обеспечения с обязательным применением и созданием сложных вычислительных алгоритмов. Таким образом, computer science включает в себя два типа знаний (теоретического и практического), которые необходимы в разработке сложных инновационных технологий.