今後のSEキャリアパスについて
最近モチベーションがやや低下気味のため、直近何をやればいいか考える意味でキャリアパスを考えてみようと思いました。
■１．これまでのキャリア
2021年10月現在、中小企業のSIerでSEとして3年目。
2019年7月 データ分析基盤更改PJにPGとして開発工程からリリースまで参画(10人-20人のチーム、40人程度のPJ)
2020年3月 データ分析基盤更改PJでリリースしたシステムの運用保守(5人程度のチーム)
運用保守に関しては、メンバとして自社の先輩につく形で参画していましたが、2020年9月に先輩が離任することになりそれ以降は一人でチームに参加、2021年6月からは自分の下にBPを入れる立場で働いています。
システムも上流システムの更改に伴い何度か変更がかかっていて、その変更に運用保守の立場で対応してきました。ただ、1年半以上同じシステムを保守してきているので、少しマンネリを感じつつはあります。そのため、そろそろ別の職場に移りたいという希望はあります。
■２．これからのキャリア
別の職場に移る方法は２つあるのかなと思います。
１つは上司に希望を出して、別の職場を探してもらうこと。
もう１つは転職して、自分で別の職場を探すこと。
転職の方が自分で職場を選べるメリットはありますが、明確に何をやりたいかを考えないと転職先を選べないので、自分がやりたいことを見極めて、それが転職しないと出来ないことなのか、転職した方がよいのかは検討する必要がありそうです。また、転職の場合はある程度知識と経験がないと選択肢が狭まってしまうので、そこも含めて検討しなくてはいけません。
・２－１．自分のやりたいこと
今まではSEとして働くこと、技術を身に着けることだけで満足していました。ただ、ある程度長い期間同じ職場で働くことで、この職場で身に着けられる技術はほとんど身に着けることが出来たと感じるようにはなりました。
次の技術を身に着けたいというモチベが湧いてはいるが、何をすればよいのかが迷子になっている状態が今の自分です。やりたいこと・やる必要があると思うことはいくつもあるのですが、それが自分の今後にどんな影響を及ぼしてくれるのか、またその優先順位はどうなのか、というのがあいまいなままになってしまっている状態です。
そこで、今後のキャリアパスを考えることで自分のやりたいこと・やる必要のある事を見極め、優先順位をつけていく必要があると考えました。
私のやりたいことは何なのかの大前提として、IT業界で働きたいということはぶれていません。そもそもIT業界で働きたいと思ったのは、IT技術を身に着けることで、自分のやりたいことをよりスピーディーに、より正確に、より効果的に実現するためでした。具体的に言うと、趣味の将棋の上達のために、より効果的なトレーニング方法を見出すことや、株などの投資やスポーツの予測などを統計学を用いたアプローチで実現したいという希望がありました。統計学に関しては大学の一般教養で単位を取っただけのスキルしかないため、大卒で仕事にすることはできませんでした。(もしかしたらできるのかもしれませんが、できるとは考えていませんでした。)この原点はまだ変わっていないと今でも思います。なのでこれを軸にして考えていきます。
将棋・投資・スポーツの分析をIT技術、統計学的アプローチを用いて行いたい。そのための技術を仕事を通じて身に着けたい。
・２－２．今後のキャリアパス
自分のやりたいことは明確になったので、今度は何をやるべきかを考えます。大きく分けると3つあるのかなと考えています。
・分析するための基盤(データ収集とかDBとか)を構築する。
・分析手法を身に着ける。
・分析に必要な将棋・投資・スポーツの知識を身に着ける。
１つ目の分析基盤の構築スキルについては身に付きました。将棋の棋譜をDBに入れて局面ごとの次の一手や勝率を計算することや、毎日の株価をDBに入れることはすでに達成できています。
２つ目、３つ目はまだ身に着けることが出来ていません。なので、今回はどちらかを目標とするべきだと考えています。ただ、３つ目の分析に必要な知識を身に着けるのは、分析手法を身に着けることがある程度先行している必要があるとは感じています。(そうでないとどんな知識が必要なのかわからないため。)そこで、今回は分析手法を身に着けることを直近の目標とするべきだと結論付けました。
それでは、分析手法を身に着けるためのSEとしてのキャリアパスとはなにかを考えます。仕事なので、今の自分のスキル・経験とある程度マッチしていないと、自由に選ぶことはできません。また、自分がどういう立ち位置で、どういう会社で働きたいのかも見極める必要があります。
私はSEとして技術をもとに課題を解決していくことが好きですし、現在の経験や知識を踏まえるとそこがストロングポイントになりうると考えています。そこで以下の３点を重視したいと思いました。
・立場
リーダ以上の立場(技術リーダが理想)
・分野
データ分析基盤構築・AI・データサイエンティスト
・所属企業(ユーザ側なのか、SIer・コンサル側なのか)
基本はSIer・コンサル側で。
考えとしては一つのサービス・プロダクトに長くかかわるよりも、
1-2年のスパンでいろいろな経験を積みたい。
なので自社開発で数年単位でプロダクトが変わる会社でも可。
この目標を10年で達成したいと考えています。
■３．何をやるべきか
・３－１．キャリアパスをふまえて
目指すキャリアパスは明確になったので、次は何をするべきかを考えます。
まず、リーダ以上の立場を目指すためには、何より経験が必要です。また、少なくとも一度はリーダ経験がないと、転職先でリーダ以上の役割をすぐに与えられることはないでしょう。そのため、今の会社でリーダ以上の役割を担えるように経験を積むか、転職先である程度経験を積んでからリーダになれるように立ち回るかのどちらかでしょうか。転職する場合は今から5年以内に行わないと、転職先でリーダになるだけの実績を積めないのかなとも思います。(実情を知らないので、ここはリサーチをする必要がありそうです。)幸いなことに、今所属している会社でもリーダ以上の役割を担うことはできるかもしれません。そのため、今すぐ転職を目指すよりは、今の会社で経験を積むことを重視した方が良さそうに考えました。
次に分野ですが、こちらも今所属している部署がデータ分析基盤をメインに扱う企業のため、少なくとも自社に所属する限りではベストな部署だと感じています。ただ、AIやデータサイエンティストといった案件には関わっていない(関わるだけの技術を持った人間がいない)ので、そういう分野の案件はある程度自分で開拓しないとだめかもしれません。今働いている現場では機械学習をやっている方もいらっしゃるそうなので、開拓できる可能性はないわけではなさそうです。その機会を逃さないように、統計学や機械学習の勉強はしておいた方が良さそうです。
最後に所属企業ですが、今の段階ではSIerがベストかなと思います。将来的にコンサル業務を目指すのか、それとも自社開発をする会社に転職した方がよいのかは、今後考えていけばよいかなと思いました。ただ、自社開発をする会社でユーザ側のリーダやPMになることは、SIerとしてよりはハードルが低いので、そこは念頭に置いておいた方がよいかもしれません。
・３－２．具体的に何をするか
自分の望む地位に就くためには、①自分のストロングポイントを伸ばす、②自分に足りない部分を補う、のどちらかになりそうです。
①に関しては分析基盤の構築、特にGoogle Cloudを用いた分析基盤の構築が自分の長所になるため、そこを伸ばしていくのが良さそうです。当面は会社で立てた今期の業績目標の１つでもある、Professional Data Engineerを目指すのがよいのかなと考えています。
②に関してはまずは統計学の知識を身に着けるのが良さそうです。機械学習も結局は統計学が基本なので。資格で考えた場合は統計検定になるのでしょうか。統計検定2級が自分の目指すべきレベルな気がします。統計の基礎が身につけば、その後の方針がまた見えてくるかもしれないので、その先はそこで改めて考えようと思います。
・Google Cloud のProfessional Data Engineerを目指す。
・統計検定2級を目指す。
上記の目標を来年度内(~2023年3月)までに達成できるようにします。
とりあえず今年はProfessional Data Engineerの方を目指します。
■４．まとめ
今回は、自分のモチベが停滞していたため、目標を見つめなおすということをやってみました。
自分のやりたいことを整理して、今までのキャリアパスを踏まえた上で今後のキャリアパスを再設定し、そのキャリアパスを達成するために何をやるべきかを検討しました。
以下まとめです。
■やりたいこと
将棋・投資・スポーツの分析をIT技術、統計学的アプローチを用いて行いたい。そのための技術を仕事を通じて身に着けたい。
■キャリアパス
・立場
リーダ以上の立場(技術リーダが理想)
・分野
データ分析基盤構築・AI・データサイエンティスト
・所属企業(ユーザ側なのか、SIer・コンサル側なのか)
基本はSIer・コンサル側で。
考えとしては一つのサービス・プロダクトに長くかかわるよりも、
1-2年のスパンでいろいろな経験を積みたい。
なので自社開発で数年単位でプロダクトが変わる会社でも可。
■やるべきこと
・今の所属企業で経験を積みつつ、チャンスがあればAIやデータサイエンティストの道を探る。自社でできない場合は転職も検討する。
・チャンスを逃さないように事前学習を進める。具体的には今年はGoogle Cloud のProfessional Data Engineerを目指し、来年は統計検定2級を目指す。
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