Balashiha, Moscow, Russian Federation
from 01.01.2017 to 01.01.2020
Yandex LLC (Accountant)
from 01.01.2017 until now
VAC 08.00.05 Экономика и управление народным хозяйством (по отраслям и сферам деятельности, в том числе: экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами; управление инновациями; региональная экономика; логистика; экономика труда; экономика народонаселения и демография; экономика природопользования; экономика предпринимательства; маркетинг; менеджмент; ценообразование; экономическая безопасность; стандартизация и управление качеством продукции; землеустройство; рекреация и туризм)
VAC 08.00.10 Финансы, денежное обращение и кредит
VAC 08.00.13 Математические и инструментальные методы экономики
VAC 08.00.14 Мировая экономика
In this article, we developed measures to optimize wages based on the use of the grading system on the example of the IT company "Yandex", as in connection with the rapid growth of the company, as well as its entry into the international level and penetration into new market segments, the existing grading system required certain measures to update and improve. The article also identifies and sets out the criteria for determining the global grade of the company "Yandex" by the method of Watson Wyatt.
Pay, grading, grading system, global grade
В настоящее время IТ-компании, работающие на российском рынке, используют различные системы оплаты труда и мотивации персонала, а в крупных IТ-компаниях все чаще переходят к применению системы грейдов, как наиболее адекватной в сложных условиях современного рынка и наиболее соответствующей специфике динамичных постиндустриальных отраслей экономики и росту значимости человеческого капитала [8, c.197].
Грейдирование представляет собой позиционирование должностей, которое позволяет распределить их в иерархической структуре предприятия, с учетом сложности выполняемой работы и соответствия потребностям компании, а также способствует установлению адекватной оценки базовой части оплаты труда сотрудников в соответствии с логикой бизнеса, в результате чего выстраивается оптимальная система мотивации персонала, учитывающая рыночную ситуацию и вызовы внешней бизнес-среды [9, c.58].
Одним из проблемных вопросов внедрения и поддержки системы грейдов на предприятиях информационных технологий является необходимость ее периодической актуализации и оптимизации в связи со стремительными изменениями современной бизнес-среды, изменениями и дифференциацией уровня оплат различных должностей на рынке, внутренними изменениями в структуре самой компании и т.д., что делает разработку мер по оптимизации системы грейдов весьма важным и актуальным вопросом для любой IТ-компании.
Компания Яндекс – одна из первых российских IТ-компаний, в которой была внедрена система грейдов. Тем не менее, в настоящее время, в связи с бурным ростом компании, ее выходом на международный уровень, проникновением компании на новые сегменты рынка, трансформацией внутренней структуры в связи с последними изменениями в российском законодательстве, существующая система грейдов требует определенных мер по актуализации и совершенствованию. На данный момент эта проблема является одной из приоритетных в компании.
Компания Яндекс работает на рынке информационных технологий с 2000 г., хотя «старт-ап», из которого развилась компания, начал свое развитие в 1993 году. В настоящее время в компании числится около 7,5 тысяч штатных специалистов (с учетом всех бизнес-единиц – Яндекс-Такси, Яндекс-Маркет и т.д.) [1]. Основной сферой деятельности Яндекс является реализация проектов в сфере управленческих и информационных технологий для крупных российских и международных корпораций и организаций. Филиалы компании открыты во многих странах мира, таким образом, компания Яндекс вышла на международный уровень.
В соответствии с действующей в настоящее время в компании Яндекс системе грейдирования, заработная плата работника определяется в соответствии с присвоенным его должности грейдом, который учитывает: положение занимаемой должности на рынке труда, профессиональную квалификацию, ценность выполняемой работы для потребностей компании.
Внедрение грейдинга в компании проводилось в целом по стандартному алгоритму (рис.1).
Рисунок 1 – Стандартный алгоритм разработки системы грейдов [10, c.113]
Для внедрения системы грейдов в компании была привлечена внешняя организация («ЭКОПСИ Консалтинг»), с помощью консультантов которой были проведены первые этапы разработки системы грейдов. В качестве метода определения ценности грейда был выбран балльно-факторный метод.
В системе грейдов компании Яндекс содержится восемь грейдов, каждому из которых соответствует свой социальный пакет и «вилка» заработной платы. Размер вилки был принят для всех грейдов одинаковым, равным 30%, что примерно соответствует среднему разбегу уровней заработных плат IТ-специалистов по должностям. В таблице 1 приведен график распределения грейдов в компании.
Таблица 1 – График распределения грейдов в компании Яндекс
|
Наименование должности |
№ грейда |
|
Генеральный директор |
8 |
|
Коммерческий директор |
7 |
|
Финансовый директор |
|
|
Руководитель направления |
|
|
Руководитель отдела |
|
|
Продакт-менеджер |
|
|
Руководитель команды разработчиков ПО |
6 |
|
Руководитель проекта |
|
|
Старший инженер по ПО |
|
|
Руководитель команды |
|
|
Старший разработчик ПО |
|
|
Инженер по ПО |
5 |
|
Интернет-маркетолог |
|
|
Системный администратор |
|
|
Разработчик ПО |
|
|
Аналитик |
|
|
Руководящий состав back-office |
|
|
Разработчик интерфейсов |
|
|
Разработчик-исследователь |
|
|
Младший инженер по ПО |
4 |
|
IT-специалист |
|
|
Менеджер |
3 |
|
Менеджер клиентского отдела |
|
|
Аккаунт-менеджер |
|
|
Специалисты back-office |
|
|
ИТ-рекрут |
2 |
|
Инженер |
|
|
Оператор техподдержки |
|
|
Администратор |
1 |
|
Стажер |
|
|
Медиапланер |
В таблице 2 представлен диапазон тарифов в каждом грейде.
Таблица 2 – Диапазон базовых тарифов по оплате труда работников IТ-направления в компании Яндекс, тыс. руб.
|
№ грейда |
Размер оплаты труда, тыс.руб. |
||
|
минимальный |
медианный |
максимальный |
|
|
8 |
210,0 |
300,0 |
390,0 |
|
7 |
126,4 |
180,5 |
234,7 |
|
6 |
87,2 |
124,5 |
161,9 |
|
5 |
66,5 |
95,0 |
123,5 |
|
4 |
44,9 |
64,1 |
83,3 |
|
3 |
38,6 |
55,1 |
71,6 |
|
2 |
30,0 |
42,9 |
55,7 |
|
1 |
23,0 |
32,9 |
42,7 |
В диапазоне базовых тарифов допускалось тарифное наложение между грейдами. Тарифное наложение принимается в целях учета профессионального опыта специалистов, в частности, чтобы профессиональный инженер мог получать больше, чем начинающий менеджер клиентского отдела. Помимо этого, тарифное наложение является дополнительной мотивацией для работника.
Проведем анализ существующей в компании системы оплаты труда.
В 2019 году наблюдается общий рост зарплат в сфере IТ. В среднем по IТ-индустрии в Москве медианные зарплаты увеличились на 13%, в Санкт-Петербурге — на 10%, в остальных регионах повышение медианной зарплаты составило 7% (с 70 000 рублей до 75 000 рублей) [1].
Компания Яндекс, бывшая в 2018 году на высшей позиции по зарплатам работников IТ, в 2019 году стала лишь седьмой, уступив таким компаниям, как OZON, Лаборатория Касперского, Альфа банк, Сбербанк, Mail.ru Group [1].
Рисунок 2 – График распределения грейдов в компании Яндекс и текущие среднерыночные оплаты специалистов
Как видно из рисунка 2, в основном коридор распределения значений оплат специалистов в компании соответствует среднерыночным расценкам оплат, за исключением грейдов 1 и 2. К этим грейдам относятся в компании такие должности, как ИТ-рекрут, инженер, оператор техподдержки, администратор, стажер и медиапланер (табл.1). Хотя это достаточно «низовые» должности, тем не менее, на наш взгляд, компании следует либо пересмотреть границы тарифного диапазона 1 и 2 грейдов в сторону увеличения, либо компенсировать это переменной частью заработной платы.
В настоящее время компания Яндекс переживает период быстрого роста, расширяясь по многим направлениям бизнеса, и выходя на новые рынки. В связи с этим возникает необходимость в актуализации системы грейдирования, а также введении в нее новых должностей (так, в частности, компания открывает розничные магазины еды в Москве и Санкт-Петербурге, расширяет свое присутствие на рынке курьерских услуг, что весьма расширяет количество и диапазон должностей в компании).
В связи с этим представляется более оптимальным применение в компании методики Watson Wyatt для более точного и гибкого, а также менее трудоемкого, чем при методике Э.Хея, определения грейдов. Глобальная система грейдинга Watson Wyatt предполагает выполнение трех основных шагов [7, c,11]:
1. Определение грейда организации
2. Категоризация должностей
3. Определение грейда должности.
Глобальный грейд, присуждаемый организации, позволяет сопоставлять данные в компаниях разного масштаба, так как напрямую связан с размером организации – грейд определяется на основе численности сотрудников, оборота компании, а также сложности бизнеса: продуктовой и географической диверсификации.
По методике Watson Wyatt грейд компании является одновременно и грейдом ее генерального директора, таким образом отражая отправную точку в установлении уровней других должностей (принцип «сверху вниз»).
Глобальный грейд компании определяется по четырем критериям (рис.3).
Рисунок 3 – Критерии определения глобального грейда компании по методике Watson Wyatt [3, c.150]
В таблице 3 приведена шкала для определения глобального грейда компании на основе рыночного присутствия по методике Watson Wyatt.
Таблица 3 – Шкала для определения глобального грейда компании [4, c,51].
|
|
Масштаб рыночного (географического) присутствия |
|||
|
Национальная |
Международная |
Глобальная |
||
|
Разнообразие товаров и услуг |
Малое |
16 |
19 |
20 |
|
Среднее |
18 |
21 |
22 |
|
|
Высокое |
20 |
23 |
24 |
|
Исходя из данных таблицы 3, глобальный грейд компании Яндекс составляет 21. Компания присутствует на рынке в международном масштабе (имея свои филиалы более чем в трех странах Европы и Азии), при этом разнообразие ее товаров и услуг на данный момент среднее.
Одним из больших преимуществ методики Watson Wyatt является возможность разграничения карьер руководителей и специалистов (возможность раздельного грейдирования данных карьерных линеек).
Зачастую случается, что сотрудники готовы посвятить себя профессиональной карьере, но не хотят быть руководителями. Особенно часто это происходит в области IТ. Профессиональный рост IТ-специалиста связан, в том числе, с постоянным «обновлением» багажа профессиональных знаний и умений, необходимостью отслеживания новых направлений в области информационных технологий, применения их на практике и возможностью улучшения своих профессиональных качеств. IТ-область – одна из самых динамичных постиндустриальных отраслей, в связи с чем профессиональный рост IТ-специалистов может быть замедлен в случае необходимости сопряжения с выполнением руководящих обязанностей. При этом необходимо учитывать рост профессионализма при оплате труда, что затруднительно в случае если в логику системы оплаты труда и мотивации заложен лишь карьерный рост работника от низового специалиста до руководящих должностей.
Практически все существующие системы построения карьеры и мотивации не предусматривают разделения профессиональной и руководящей «карьерных лестниц», т.е. повышая уровень своего профессионализма, сотрудник для получения более высокой оплаты должен был стать руководителем со всеми вытекающими из этого обязанностями и ответственностью. Если же специалист не принимал такой вариант, то он уходил в другую компанию. Методика Watson Wyatt позволяет в рамках системы грейдов более гибко разделять компенсируемые факторы, при этом являясь менее трудозатратной, чем методика Э.Хея. В глобальной системе грейдирования в рамках данной методики для руководителей используются категории 3, 4, 5FS, 5BS, 6, для специалистов – 1, 2, ЗТ и 4Т [3, c.151]. Каждой категории соответствуют определенные роли специалистов и руководителей.
Таким образом, для IТ-компаний, чьи специалисты весьма востребованы на рынке труда, а услуги части специалистов вообще являются уникальными, но при этом личностные характеристики работников не включают амбициозности в части административной карьеры, методика Watson Wyatt предоставляет гибкий и адаптивный инструмент для более точной и верной оценки в рамках грейдинговой системы.
В структуру материального вознаграждения сотрудников в компании Яндекс входят заработная плата, набор социальных льгот и выплат, премиальные выплаты и пр. Система материального вознаграждения включает в себя две основные группы элементов [2, c.246]:
- прямые денежные выплаты (оклады, премии, надбавки и пр.);
- косвенное материальное вознаграждение (льготы и компенсации, так называемый социальный пакет).
Социальный пакет, предоставляемый компанией сотрудникам, достаточно разнообразен и обширен.
Так, в компании предусмотрены ежемесячные компенсации расходов на питание (фиксированная сумма). Помимо предоставляемого платного питания в столовой, в офисах компании сотрудникам предоставляется бесплатный кофе и чай, а также печенье и фрукты.
В социальный пакет в зависимости от срока работы и должности специалистов входят также такие виды бонусов, как компьютерная техника (планшеты, ноутбуки, смартфоны) на iOS и Android, пакеты акций компании в качестве вознаграждения за эффективную работу. Яндекс также предоставляет своим сотрудникам, проработавшим в компании больше года, беспроцентную ссуду на три года на приобретение жилья.
В настоящее время компания Яндекс не использует при формировании заработной платы сотрудников показатели маржинальности проектов, вместо этого премируя наиболее эффективных сотрудников пакетами акций компании.
Эта практика подтверждается также опытом различных IТ-компаний, работающих на российском рынке. Практически все они используют «статичную» систему оплаты труда IТ-специалистов, используя различные косвенные методы мотивации [6, c.72].
Некоторые компании (Finch, Oneway) считают, что возможность корпоративного отдыха (в том числе и в экзотических странах), профессионального развития (поездки на конференцию, оплата курсов и т.п.) в большей мере мотивируют специалистов, чем выплата премий.
В других компаниях (Нетология, DD Planet) специфика работы IТ-разработчиков заключается в том, что проекты подразумевают образовательные продукты, маржинальность которых подсчитать весьма затруднительно, поэтому зарплата сотрудников не имеет привязки к маржинальности.
Тем не менее, все чаще IТ-компании начинают переходить на динамический оклад IТ-специалистов, внедряя при этом у себя систему грейдов. Так, например, такие компании, как MediaSoft, DigitalWand уже начинают использовать в целях поощрения работников переменную часть оклада, рассчитываемую по затраченным часам и в зависимости от величины оплаты работы клиентами. В компании DigitalWand разработана новая система расчета зарплат на основании внедрения системы грейдов, которая находится на стадии тестирования и через некоторое время будет введена в эксплуатацию.
Таким образом, представляется весьма своевременным ввести в систему материального вознаграждения в компании Яндекс участие ее сотрудников в маржинальной прибыли по проектам. В связи с этим необходимо ввести в систему ключевых показателей эффективности деятельности (Key Performance Indicators, KPI) дополнительный показатель, с опорой на который может рассчитываться премиальная часть [2, c.248].
В связи со спецификой работы IТ, эффективность работы сотрудника, группы и команды должна зависеть от фактической оплаты клиентами по отношению к оплате 100% часов по текущей внешней ставке. Переменная часть считается по часам и зависит от сложности или стоимости проекта. Премия, которая выплачивается раз в квартал, зависит от общей прибыли компании, то есть от результатов работы всей команды.
Кроме того, представляется целесообразным, чтобы оклад старших грейдов должен зависеть от числа разработчиков младших грейдов в группе, а оклад менеджеров - от соотношения количества разработчиков к количеству менеджеров в группе [5, c.145].
Исследование грейдинга показало, что данная система полностью индивидуальна и не существует универсального метода ее построения в компании. Тем не менее, в этой области выработаны основные принципы и методы построения и внедрения системы грейдов на предприятиях различного профиля.
Система грейдирования – это динамичная и гибкая структура, требующая периодической оптимизации и актуализации в соответствии с запросами рынка, а также внутренними изменениями в компании. Как отмечалось ранее, в настоящее время компания Яндекс переживает период бурного роста, связанный с выходом на международный уровень и освоением дополнительных сегментов рынка, отсюда возникают изменения и во внутренней структуре компании. Поэтому, компания активно проводит анализ и мониторинг уже существующей грейдинговой системы, планируя ее оптимизацию, в частности, возможную переоценку должностей, приведение в соответствие «вилок» окладов, улучшение мотивационных показателей. Оптимизация системы позволит удержать наиболее ценных для компании работников и повысить конкурентоспособность компании на рынке труда.
1. Tadviser. [Elektronnyy resurs] URL: http://www.tadviser.ru/ (data obrascheniya 02.02.2019)
2. Aksenov A.A., Zhirnova E.V. Optimizaciya sistemy motivacii personala organizacii v kontekste primeneniya pokazateley Key Perfomance Indicator (KPI) i greydinga / Gosudarstvennoe i municipal'noe upravlenie. Uchenye zapiski SKAGS. 2016. № 3. S. 246-249.
3. Bayteryakov S.V. Sravnitel'nyy analiz sovremennyh metodik greydirovaniya / Vestnik Moskovskoy mezhdunarodnoy vysshey shkoly biznesa MIRBIS. 2019. № 3 (19). S. 145-156.
4. Bezhik N.R. Razrabotka effektivnyh oprosnikov dlya primeneniya v sisteme greydinga sovremennymi kompaniyami / V sbornike: Ekonomika i upravlenie: realii i perspektivy Sbornik statey. Glavnyy redaktor E.N. Ryabinina. Cheboksary, 2018. S. 50-53.
5. Kazancev M.K. Tehnologiya postroeniya sistemy greydov / Materialy Ivanovskih chteniy. 2019. № 1 (23). S. 144-148.
6. Kazancev M.K., Vinichenko M.V. Vnedrenie sistemy greydinga v rossiyskih kompaniyah / Novoe pokolenie. 2018. № 17. S. 69-76.
7. Klement'ev D.V. Sistema greydinga metoda «Uotson Uayett» / V sbornike: Ekonomika i upravlenie: realii i perspektivy Sbornik statey. Glavnyy redaktor E.N. Ryabinina. Cheboksary, 2018. S. 11-13.
8. Mihaylova N.S., Kirillov A.V. Postroenie greydov kak mehanizm regulirovaniya personala / Materialy Ivanovskih chteniy. 2017. № 4-2 (17). S. 197-203.
9. Radina O.I., Sirotenko O.Yu. Effektivnost' greydovoy sistemy oplaty truda / V sbornike: Ekonomika i upravlenie: teoriya i praktika Sbornik statey. gl. red. E. N. Ryabinina. Cheboksary, 2018. S. 58-61.
10. Ufel'mann E.D., Ufel'mann V.D., Yacenko V.V. Metodika postroeniya sistemy greydov / Sovremennye tendencii razvitiya nauki i tehnologiy. 2016. № 12-12. S. 113-123.
