Обзор The Engineering Team Performance Report 2025

В октябре 2025 года вышел отчет по исследованию производительности инженерных команд — The Engineering Team Performance Report 2025 от сообщества LeadDev при поддержке издательства O'Reilly. Сообщество LeadDev c 2015 года объединяет инженерных руководителей, технических лидеров и менеджеров по всему миру, регулярно проводит конференции LDX, а также поддерживает платформу LeadDev с целью профессионального развития технических лидеров, обмена опытом и обсуждения актуальных проблем. В сообщество входят такие эксперты как Pat Kua, Tanya Reilly, Cat Hicks и другие.

Текущий отчет уже третий по счету, второй вышел в прошлом году. В этом году исследовались направления, связанные с донесением целей, измерением прогресса, взаимодействием между командами, метриками и измерением производительности, сервисами инженерной аналитики, развитием и обучением. В опросе приняло участие свыше 500 руководителей (CTO, Manager of Managers, Manager of Engineers) и инженеров (Software Engineers, Staff Engineers) из компаний следующих размеров: 71% до 250 сотрудников, 16% до 1000 сотрудников, 15% свыше 1000.

Что интересного мы отметили в отчете:

1. Донесение целей бизнеса. Наиболее распространенным способом донесения бизнес-целей до инженерных команд является коммуникация через старшее инженерное руководство (Senior engineering leadership, 62%), при этом такой подход еще более распространен в организациях с численностью 1 000 и более инженеров (76%). Авторы также зафиксировали рост числа организаций, которые передают эти цели через продакт-менеджеров (Product managers): с 51% в исследовании 2024 года до 60% в 2025 году;
2. Измерение прогресса. Значительная часть работы инженерных руководителей связана с оценкой того, какое влияние команды оказывают на более широкие цели компании. В целом 61% респондентов отвечают за отчетность по производительности команды. Среди них 38% делают это ежемесячно, 34% — ежеквартально и 28% — еженедельно. Респонденты из США чаще отчитываются еженедельно (34%), чем респонденты из Европы (20%);
3. Взаимодействие между командами. 39% респондентов взаимодействуют с другими командами ежедневно, а 38% — еженедельно. По сравнению с прошлым годом наблюдается изменение: ранее наиболее распространенной была еженедельная частота взаимодействия, что указывает на возросшую потребность в более регулярном межкомандном взаимодействии. При этом 15% респондентов взаимодействуют с другими командами ежемесячно, и лишь 7% редко или не взаимодействуют вовсе. Однако выстраивание эффективного взаимодействия остается сложной задачей. В этом году согласованность (Alignment) была выделена как ключевая проблема: 74% респондентов назвали ее своей основной сложностью при работе с другими командами. Среди руководителей инженеров этот показатель увеличивается до 81%, что отражает трудности согласования приоритетов между командами. Вопросы владения и ответственности (Ownership and accountability) затрудняют взаимодействие для 60% респондентов, тогда как удаленная или асинхронная работа (Remote or asynchronous work) является проблемой лишь для 20%;
4. Метрики производительности команд. В этом году соблюдение целевых показателей уровня сервиса (Service Level Objectives, SLOs) является наиболее часто используемой метрикой производительности команд: 38% респондентов опираются на эту метрику, ориентированную на клиентов. С небольшим отставанием следуют удовлетворенность пользователей (User satisfaction) и качество кода (Code quality). Соблюдение SLO также было признано наиболее полезной метрикой, тогда как рост числа пользователей (User growth) и конверсия (User conversion) оказались значительно ниже в рейтинге полезности. Среди остальных метрик также упоминались: Number of customer complaints, ROI, Team autonomy, Bug quotas;
5. Причины сбора метрик производительности. У инженерных руководителей существует несколько причин измерять производительность команд, однако для 28% респондентов приоритетом является повышение качества (Engineering quality). На втором месте — выявление узких мест (Bottlenecks) с показателем 21%, при этом лишь 7% используют эти метрики для отчетности перед руководством или для поддержки кадровых решений, таких как повышения или увеличение заработной платы. Хотя поиск возможностей для увеличения скорости поставки (Velocity) оказался наиболее важным фактором только для 16% респондентов, среди CTO этот показатель возрастает до 26%;
6. Популярные метрики. Авторы также изучили распространенность 16 различных метрик, даже если они напрямую не используются для измерения производительности команды. С показателем 50% наиболее часто используемой метрикой в организациях является количество инцидентов (Number of incidents). Далее следуют количество закрытых тикетов, частота развертывания (Deployment frequency) и время цикла (Cycle time), поскольку руководители стремятся количественно оценивать и повышать скорость инженерной работы. В завершение, измерение количества строк кода (Lines of code) и количества отработанных дней оказалось практически повсеместно непопулярным;
7. Непопулярные метрики. 65% указали количество строк кода (Lines of code), что ниже показателя прошлого года, составлявшего 70%. Количество отработанных дней (Days worked) избегают 35% респондентов. Количество выполненных сторипоинтов (Story points completed), пул реквестов (Pull requests) и количество закрытых тикетов (Number of tickets closed) также оказались непопулярными метриками;
8. Качественные метрики. С точки зрения методов измерения общей производительности команды, проверенная временем ретроспектива (Retrospective) продолжает оставаться наиболее популярным методом, значительно опережая обратную связь от клиентов, пульс-опросы (Pulse surveys) и ежегодные опросы;
9. Измерение Developer Experience. Если говорить о наиболее полезных методах оценки Developer experience, то встречи один на один (1:1 meetings) стали предпочтительным вариантом для 74% респондентов. Непрерывная обратная связь (Continuous feedback) была выбрана 55% респондентов, а опросы удовлетворенности разработчиков (Developer satisfaction surveys) — 49%;
10. Сервисы и инструменты инженерной аналитики. Несмотря на волну новых игроков на этом рынке, по прежнему выделяются два явных лидера: JIRA (51%) и привычные дашборды (23%). Среди специализированных инструментов наиболее популярными оказались данные из GitHub Enterprise Server, которые используют 15% респондентов, за которыми следует GitLab с показателем 11%. Далее следует набор специализированных сервисов, закрывающих отдельные потребности: DX — 8%, LinearB — 6%, Haystack — 5%, а Jellyfish, Code Climate и Swarmia — по 4%.
11. Проблемы измерения. Как и в прошлом году, выбор конкретных метрик для измерения стал наиболее часто упоминаемой сложностью при формировании отчетов о производительности. Следующей по значимости проблемой стали временные ограничения, однако они в большей степени характерны для руководителей, чем для инженеров. Лишь 32% инженеров указали, что выбор метрик является для них проблемой, по сравнению с 60% среди их руководителей;
12. DORA и SPACE. Доля респондентов, считающих DORA эффективным инструментом, составляла 48% в 2023 году, увеличилась до 56% в 2024 году, а затем снизилась до 41% в 2025 году. По сравнению с 2024 годом меньшее число организаций использует более новый фреймворк SPACE. Однако среди тех, кто применяет его, 65% считают его эффективным фреймворком, что выше показателей 2024 года (59%) и 2023 года (51%);
13. Развитие и обучение. Повышение квалификации (Upskilling) стало более приоритетной задачей для многих инженерных руководителей. 83% респондентов считают развитие навыков как минимум умеренным приоритетом, по сравнению с 70% в прошлом году. Основной причиной такого фокуса является удержание талантов и поддержание удовлетворенности разработчиков (Developer satisfaction), за чем следует повышение производительности команд (Team performance);
14. Обучение AI. Навыки, смежные с AI, такие как Prompt Engineering и управление агентами (Managing agents), выходят на первое место в списке наиболее востребованных направлений повышения квалификации: их отметили 47% респондентов, и они опередили Cloud-Native технологии. Интерес к этим AI навыкам возрастает до 66% среди крупных компаний с численностью более 1 000 инженеров. При этом при опросе только инженеров значимость навыков Prompt Engineering и управления агентами была отмечена лишь 29%, что указывает на разрыв в восприятии между руководителями и разработчиками.

Основные результаты из отчета The Engineering Team Performance Report 2025: