Veri Bilimi Uzmanlık Hattı Liderinin Bir Günü

0 220

Çalıştığım kurumda yapay zeka çevik alanında (tribe) veri bilimi uzmanlık hattı lideri (chapter lead) rolünü yürütmeye başladım. Kulağa çokça karizmatik gelse de bu rol ekip lideri gibi geleneksel bir yönetsel rol değil. Uzmanlık hattındaki (chapter) iş arkadaşlarının ustalık yeteneklerini geliştirmeyi hedefleyen bu rol çevik (agile) organizasyonlarda karşımıza çıkıyor. İşini hobi olarak yapan bir yazılımcı olarak bu rol beni çokça tatmin etmiş durumda çünkü en yeni ve en üst seviye çalışmaları günlük işinizin bir parçası olarak takip etmenizi ve paylaşmanızı gerektiriyor. Bu yazıda bu rolün nasıl işlediği ile ilgili görüş ve izlenimlerimi paylaşacağım.

Spotify

Spotify modeli

Bir tribe (çevik alan, kabile) birden fazla takımdan oluşmaktadır. Takımlar ürün teslimatına odaklanan ana boyutlarken uzmanlık hattı ise yetenek alanıdır. Dolayısıyla bir mühendis hem bir takıma hem de bir uzmanlık hattına mensup olmalı. Uzmanlık hattı lideri olmak ürün teslimatına ek olarak uzmanlık hattı üyelerinin teknik gelişiminin koordinasyonundan sorumlu olmanızı gerektirmektedir. Mümkün mertebe koçluk ve mentörlük yapmanız beklenmektedir.

Kabile yapısı

Fakat uzmanlık hattı liderliği size yönetsel bir sorumluluk yüklemez. Yani evet uzmanlık hattı liderleri birer yönetici değildir. Takım perspektifinden ise ürün sahibi (product owner) product backlog’u yönetmekten sorumludur. Scrum master ise scrum’ın doğru işletilmesini temin eden kişidir. Bu toplulukta sadece Tribe lideri yöneticidir.

Üretim hatları sıradan birimler değildir. Kabile yapıları içerisinde hayati önem taşımaktadır. Bu sebeple uzmanlık hattı liderinin uzmanlık hattı üyelerinin saygı duyduğu bir kişi olması çok önemlidir. Zorunlu olmamakla birlikte çalıştığım organizasyonda uzmanlık hattı liderleri doğrudan uzmanlık hattındaki kişilerin oylarıyla 2 turlu bir seçimle seçilmektedir. Bu yöntemin işleyen ve aktif bir yapı kurulmasına yardım edeceği aşikardır.

Bu noktada Spotify mühendislik kültürünün anlatıldığı bu videoyu izlemenizi tavsiye ederim

Üretim hatları

Bir yapay zeka tribe’ında ana uzmanlık hatları: veri bilimi, veri mühendisliği uzmanlık hatlarıdır. Diğer uzmanlık hatları ve bu hatların liderleri ile iş birliği halinde olmak önemlidir. Çünkü çevik bir takımda rol sizin en güçlü kasınızı ifade etmektedir. Futboldan örnek verecek olursak santrafor olmanız gol atma konusunda yetenekli olduğunuzu ifade ederken takım defans yaparken sizin de defans yapmanız gerekir. Gerçekten de veri bilimcisi ve veri mühendislerinin birbirlerine ait task aldıklarını sıkça görürüz.

Bunun dışında POCLAC adı verilen product owner, chapter lead ve agile coach’ın kısaltmalarından oluşan haftalık bir saati geçmeyen toplantılar tribe’ın geleceği ile önem taşımaktadır. Bu toplantılarda backlog’lara istinaden takımlardaki mevcut yetenekler sorgulanmakta ve hangi yeteneklerin takım üyelerine nasıl kazandırılıcağı ile ilgili planlar yapılmaktadır.

The Ratio Club

Uzmanlık hattı konseptinin Ratio Club’ın ruh ve vizyonu kesişmektedir. 50’li yıllarda yapay zekanın temelini atan bu fikir kulubünün mottosu bir şeyler anlayana kadar konuşmaktır. Benzer şekilde uzmanlık hattı yapısının asıl amacı bilgi transferini alışkanlık haline getirmektir. Yeni trend ve gelişmeleri takip ederken mevcut problemlere de çözüm getirmeye burada çalışıyoruz.

The Ratio Club

Kulüp üyeleri haftalık olarak bir hastanenin bodrum katında toplanıyorlarmış. Bu size Google’ın garajda kurulma hikayesini hatırlatabilir.

Hiyerarşi

Profesörlerin kulüp toplantılarına katılımına izin verilmemekteydi. Bu şekilde genç zihinlerin serbestçe tartışabilmesi teşvik edilmek istenilmişti. Üyelerden birisi profesör olduğu zaman kulüpten ayrılmaktaydı. Bunu scrum takımlarındaki yatay hiyerarşiye benzetebiliriz. Her ne kadar uzmanlık hattı lideri gibi bir rol olsa da hiyerarşik bir rolü ifade etmemektedir.

Turing’in yolu

Kulüp toplantıları aylık olarak yapılmaktaydı. Alan Turing de kulübün bir üyesiydi. Yukarıdaki resimde alt sırada en solda kendisini görebilirsiniz. 1950 yılı aralığında “Dijital Bilgisayarı Eğitmek” başlıklı bir konuşma yapmıştı. Bugün biz bu konuya makine öğrenmesi diyoruz! Yapay zeka tribe’ında olmamız sebebiyle biz de uzmanlık hattı toplantılarında bu tür şeyleri çokça konuşuyoruz.

Ratio Club’ü bize tanıttığı için Ali Yalçın‘a teşekkürler.

Bu yazı A Day in the Life of a Data Science Chaper Lead yazısından Türkçe’ye çevrilmiştir.

Yorum yaz

Email adresiniz yayınlanmayacaktır.