Hoy (2 de septiembre de 2024) hace 5 años que me incorporé al equipo de Clarity AI, y me ha parecido una buena oportunidad para hacer retrospectiva de este lustro y resumir mi experiencia de estos años.
El rol
Uno de los factores que influyeron en mi decisión por venirme a Clarity AI fue el respeto por el career path técnico si quieres progresar profesionalmente. Entré como Staff Engineer, y cinco años después sigo en ese rol (con más seniority) sin ningún problema. Aunque me han ofrecido pasarme a posiciones de Tech Lead llevando un equipo, han respetado mi decisión de seguir una carrera técnica (y creo que ganamos todos).
Los productos que desarrollamos han crecido mucho, tanto en número como en complejidad, por lo que emerge un mundo de problemas a resolver. Desde mi posición he podido liderar muchas de las iniciativas para hacer que la complejidad no nos coma. He tenido la autonomía necesaria para poder elegir qué iniciativas empujar en cada momento.
Creo que he sabido dejar mi huella, transmitiendo mi pragmatismo y sencillez en la forma de resolver problemas. El stack tecnológico del equipo de Backend es “aburrido”: no usamos cosas fancy, todo es Java con SpringBoot y mucho código, código de negocio. Pero eso sí, estamos a la última: Java 21, SpringBoot 3.2 (las últimas versiones estables) y desplegado en Kubernetes.
Aunque es un trabajo de equipo, creo que mi participación ha sido relevante en crear en el Chapter de Backend una cultura de colaboración y respeto, donde todas las voces son escuchadas y las decisiones importantes se toman por consenso.
Probablemente la parte más compleja a la que me he enfrentado ha sido la integración con el equipo de Data Engineering, con filosofías y paradigmas distintos a los de Backend, y sin claridad sobre responsabilidades de cada Chapter en la frontera. Con tiempo y paciencia hemos conseguido limar asperezas y trabajar de forma coordinada.
Crear la herramienta Carpet (para trabajar con ficheros Parquet en Java) ha permitido que el equipo de Backend pueda tomar ownership de partes que quedaban en la frontera con el Chapter de Data, haciendo que los dos equipos puedan repartirse responsabilidades por motivos no técnicos.
Me ha costado, pero con el tiempo he conseguido aprender a no meterme en todos los jardines. Por mucho que quieras resolver un problema (e incluso sepas cómo), no siempre tienes el tiempo para hacerlo y debes dejar que otros compañeros lideren la iniciativa. Otro problema de estar en todas partes, es que luego eres la persona de referencia para todo.
Mi equipo
He estado en el mismo Squad casi desde el principio. Aunque también dedico parte de mi tiempo a cosas transversales, trabajo en un Squad encargado de varios módulos funcionales de la empresa. A lo largo del tiempo, varios compañeros han pasado por el Squad, y por mitosis, de él se han escindido otros dos equipos.
El equipo está distribuido entre Madrid, Bilbao y Nueva York, y durante una época incluso de Holanda o Abu Dhabi. Muy multinacional, multicultural y multihorario…. que obliga a hacer el tetris con los horarios y las reuniones.
Después de tanto tiempo juntos, los que quedamos de forma estable ya nos conocemos bien y trabajamos como una máquina bien engrasada. Trabajamos con Kanban y mantenemos un ritmo de trabajo sostenido y sostenible. En estos cinco años no hemos tenido nunca ningún periodo de crunch.
Somos un equipo multidisciplinar y completamente autónomo para hacer y deshacer técnicamente en nuestra área de producto, pero no hemos conseguido ser un equipo interdisciplinar, lo que genera problemas cuando uno de nosotros está ausente. Lo sabemos y hemos aprendido a vivir con ello.
La compañía
He de reconocer que antes de entrar, no entendía nada de lo que hacía Clarity AI cuando Joaquin y Jose Ignacio me hablaban de lo que hacían allí, pero no fue hasta hablar con Rebeca que lo entendí y me quedó clara la Misión y Visión de la compañía, y probablemente fue uno de los motivos por los que entré.
To bring societal impact to markets. We create a forced pause in which decisions can be made with data-driven, unbiased information, thereby increasing users’ confidence that their decisions have the intended impact
Cinco años después se sigue manteniendo la misión como el primer día, pero no sólo como una frase en la web, sino por los hechos y las decisiones que se toman cada día.
Sin embargo, a pesar de estar alineado con la misión, está siendo el trabajo que más me está costando poder aportar valor a nivel de Producto. Tenemos varias user persona con diferentes objetivos e incentivos, que por mucho que me los expliquen mi Product Manager y Product Specialist, me es difícil interiorizar. ¿Cómo trabaja un gestor de un fondo de billones de euros? ¿y un family office? ¿y un Banco?
Cuando entré en la compañía seríamos como 60 personas, la mayoría de la gente estaba en Madrid e iba a la oficina tres o cuatro días a la semana. Una pandemia después, en Slack somos 330 personas, tenemos gente en los 5 continentes y sólo piso la oficina en ocasiones especiales.
He podido experimentar de primera mano ese crecimiento explosivo de las startups, donde son más los compañeros que no conozco que los que conozco personalmente. A pesar de ese crecimiento rápido, hemos sabido mantener la cultura de colaboración y excelencia.
Conclusión
Parece que fue ayer que Joan y yo nos incorporamos juntos a Clarity AI, con el típico síndrome del impostor y dudas de si íba a estar a la altura en una empresa nueva llena de retos.
Cinco años después puedo decir con tranquilidad que sí lo estaba, y que encontre un sitio donde poder aportar mucho valor y poder desarrollarme profesionalmente. No ha habido un quarter en el que mi trabajo me haya resultado repetitivo o aburrido.
¿Habrá cinco años más? No sé los caminos por los que me llavará la vida, necesidades o inquietudes, pero estoy seguro de que el tiempo que siga por aquí merecerá la pena y me lo pasaré bien.