Как относишься к овертайму

Овертайм — это инструмент, который должен использоваться осознанно и только в исключительных случаях (например, срочные багфиксы перед релизом). Постоянные переработки ведут к выгоранию команды, снижению качества работы и увеличению ошибок.

Как PM, я:

• Планирую реалистичные сроки — чтобы минимизировать необходимость овертаймов.
• Анализирую причины — если овертаймы стали системой, это сигнал о проблемах в оценке, процессах или приоритезации.
• Компенсирую переработки — отгулами, бонусами или гибким графиком.

Пример: если команда регулярно задерживается на тестировании, возможно, стоит автоматизировать часть процессов (например, через CI/CD):

# Пример автоматизации тестов (pytest)
def test_api_response():
    response = requests.get("https://api.example.com/data")
    assert response.status_code == 200
    assert "expected_data" in response.json()

Главное правило: овертайм не должен быть нормой.