多忙な日々の業務の中ではつい後回しになりがちですが、定期的にキャリアプランを作成して補正し続けることは、自分の価値観を見つめ直し、長期的にモチベーションを維持する上でとても大切なことです。
この記事では、常に新しい技術や取り巻く環境が目まぐるしく変化する中でも、エンジニアが5〜10年という長いスパンでキャリアプランを作成できるよう、Avintonが行っているサポートをご紹介します。
キャリアプランを創るための4要素
Avintonのキャリア・トレーニングプラン
Avintonでは、以下の4要素をもとに、キャリアプランを考えます。
- 既存スキル / Existing Skills
- 技術トレンド / Technology Trends
- 求人案件 / Job Market Data
- キャリアゴール / Career Goals
既存スキル / Existing Skills
キャリアプラン作成の第一歩は、自分のこれまでの職務や、スキル・能力を振り返ることです。スキルや能力にとどまらず、印象に残っているライフイベントや人との出会いなども振り返り、時系列で書き出してみましょう。
学生時代の専攻・経験や、現在とは異なる業種での経験も、もちろん対象として含めます。こうして、価値観・人生観・仕事に対する意識を客観的に見つめていきます。
技術トレンド / Technology Trends
機会学習・AIに関するキーワードの検索ボリュームの推移
IT業界では、短いスパンで新しい技術が次々と登場します。登場したばかりの技術が、数週間や数ヶ月後には新しい技術に交代することも珍しくはありません。
Google Trendsを使えば、誰でも簡単に特定のキーワードやトレンドの検索ボリュームの相対比を確認でき、社会の需要や関心を知るには適しています。
そのようなマクロな定量データに加え、Avintonでは、熟練のリードエンジニアが世界中のクライアントの実務にリアルタイムに取り組み、最新のニュースや技術に常に触れながら、情報の変化を機敏に読み取れる体制を整えています。
求人案件 / Job Market Data
Avintonでは、人材紹介企業を介さず、クライアント様から直接集まるプロジェクト情報を通じて、どのようなプログラミング言語・フレームワーク・技術要件の需要が高いのか、正確な需要を常に把握しています。
ただし、需要を優先して無理に人材を集めるのではなく、慎重に面接を重ねて新卒・中途社員として採用し、自社のトレーニングプログラムで育成できる体制を整えてきました。
かつ、エンジニア自身がモチベーション高くプロジェクトに取り組めるよう、エンジニアの意思を尊重しながら丁寧に配属先を探していきます。
一見すると時間のかかる取り組みが実を結んで好循環が生まれ、クライアント様からいただく求人の引き合いは1年で7.5倍に増えました。
キャリアゴール / Career Goals
キャリアゴールは、ひとりひとりが自分自身とじっくり向き合って考える内容であり、4要素のうちで最も悩む項目かもしれません。
特定のプログラミング言語やフレームワークを身に付けたい、社長・部長・課長などの役職に就きたい、という具体的な目標はわかりやすいですが、キャリアというのは必ずしも、学校や資格のように、第三者から認定されるものとは限りません。
既存スキルの項目でも挙げた自分の価値観を再度整理し、なりたい自分を想像しましょう。いきなり仕事に絡めるのが難しい場合は、必ずしも仕事面でなくても構いませんので理想の自分を想像し、少しずつキャリアイメージに反映させていきます。
それでも難しい場合の切り口として、著名な経営者・尊敬する偉人・身の回りのロールモデルを参考にする手段や、自分が他人に与えたい影響・どのような人物だと見られたいか考える手段もあります。もしお金や時間が十分にあったら何をするかという考え方も、新しい示唆を与えてくれるでしょう。
自分のキャリアゴールがおぼろげに見えてきたら、1年・5年・10年など、どのくらいのスパンで達成したいかタイムラインを決め、現在の自分と比べてみて、どのような道筋で差を埋めていけるか考えていきましょう。
そして、現時点で思い浮かべるキャリア目標を達成し、成功を収めた時点の自分を想像して、それが想像通りか考えてみてください。
あなただけのキャリアプラン
上記の4要素について、ひとりひとりの状況を継続的に丁寧にヒアリングしながら、会社とともにキャリアプランを創り上げていきます。
一例をご紹介すると、情報処理系の大学に在籍し、在学中にネットワークの基礎を学んだメンバーに対しては、そのベースの知識をさらに実務寄りに発展できるよう、LPICやCCNAの資格獲得を案内し、そのためのトレーニングやサポートを行いました。
資格獲得後は、マクロなマーケットデータや実際の求人案件から需要が高まっていると判断し、VMwareとAWSの習得を指南しています。
また、Javaエンジニアのキャリアを5年ほど積んできたメンバーが機械学習エンジニアになりたいと発起した際には、会社からの機械学習トレーニングや自己学習をとおしてスキルを磨き、機械学習を活用した研究プロジェクトに配属された実績があります。
これから実務に就くメンバーでも受け入れ可能なプロジェクトと体制は整っていますので、学習が予定通り終わり次第、配属される予定です。
こうして、ひとりひとり異なる唯一無二のキャリアプランを、継続的に創り上げていきます。
まとめ
このようにAvintonでは、3〜5年という近い将来にとどまらず、10〜15年という長いスパンで、各メンバーが最も経験を活かし、希望のキャリアや自己実現をサポートできる準備が整っています。
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