FDEの成果はどう測るのか|納品ではなく定着で見る指標
FDEの成果は納品ではなく、本番で使われ続けているか・業務の数字が動いたか・学びが製品に還ったかで測られます。OpenAIとAnthropicの求人票、GoogleのHEARTを手がかりに定着の指標と落とし穴を整理。
FDEFDEの成果は納品ではなく、本番で使われ続けているか・業務の数字が動いたか・学びが製品に還ったかで測られます。OpenAIとAnthropicの求人票、GoogleのHEARTを手がかりに定着の指標と落とし穴を整理。
FDEFDEとプロダクトマネージャーはどちらも顧客の声から始まる職種ですが、行き先が違います。SVPGの4つのリスク分担とPalantirのFDE像を並べて、声を集約する側と個別解を作る側の線引きを整理しました。
FDEFDEの「現場で動くものを作る」仕事は、顧客のデータが流れてはじめて成立します。Palantirの公開資料から、取り出し方・加工の置き場所・権限とデータモデルの3点を整理しました。
FDEFDEの求人票に書かれた対人要件を読み解き、ディスカバリー・低いエゴ・持ち帰った時間の使い方という3つの実務に分解して整理しました。
Tech Lead障害対応の指揮役は、技術に一番詳しい人とは限りません。Google SRE本とPagerDutyの公開マニュアルから、役割分担・宣言の基準・引き継ぎの型を整理しました。
FDEFDEはなぜ要件定義を待たずに動くものを出すのか。Palantirの公開インタビューを手がかりに、現場で回す反復の速さ、既製部品から組む理由、そして現場の作り込みを製品へ戻す流れを整理しました。
Tech Leadテックリードが担うメンタリングの距離感を整理しました。答えを渡す前に問い返す、レビューを教材にする、最初の30日で目標を1つ決める。一次情報つきで、教えすぎと放置の間を埋めます。
FDEPalantirの公式ドキュメントとAnthropicの求人票、AWSとMicrosoftの職務定義を読み比べ、FDE・SIer・ソリューションアーキテクトを「誰の課題を解くか」「成果物」「終了後」「製品への還流」の四つの軸で整理しました。
Tech Leadコードレビューが形骸化・滞留するのは運用ルールが無いから。Googleのコードレビューガイドを一次情報に、目的・判断基準・応答時間・変更の大きさという4つの約束をテックリードがどう決めるか整理しました。
SRESREの基本であるSLIとSLOの違い、100%を目指してはいけない理由とエラーバジェット、目標値を決めるときの5つの注意をGoogle SRE本とSRE Workbookをもとに整理しました。