Scraps 最終更新 2026/10/01 20:40

#キャリア

@渡邊雅俊|AIエンジニア /

Claude Codeに書かせた職務経歴書の一行を、面接で説明できなかった

  • 職務経歴書に書かれた設計・構築を担当の記載が、面接で説明できなかった
  • AIに整えてもらった経歴書に曖昧な記載が含まれていた、経歴の深掘りと裏取りが不足していた
  • AIに渡す材料の質が重要で、裏取りの確認を自分でする必要がある

@菅谷健太郎 /

エンジニア転職がうまくいかない時

  • エンジニア転職がうまくいかない原因は「書類の問題」「面接の問題」「求人選定の問題」「戦略の問題」の4つに分類される
  • 書類選考の通過率を上げるには課題→施策→成果の形式で記載し、応募先の求人票に合わせたカスタマイズが必要。面接では転職理由をポジティブに言い換える、志望動機に具体的な根拠を示す
  • 転職活動の長期化は一人で改善しようとすると限界があるため、エンジニア特化のエージェントに相談して客観的なフィードバックを得るべき

@分析屋 /

「エンジニアの読解力」について考える

  • エンジニアの読解力がAI時代に重要だとされる
  • リーディングスキルテストの係り受け・照応・同義文判定・推論・イメージ同定・具体例同定の6種類の力を実務に応用した問題が紹介されている
  • 実務での誤解を防ぐために、文章の主語や指示語、同義文の違い、図と文章の対応、定義と具体例の一致を正確に読み取る力が必要である

@椎名 /

文系・未経験からエンジニアに転職したい――「理系じゃないと無理」を覆すキャリアカンパニー活用法

  • 文系・未経験でもエンジニア転職は現実的で、キャリアカンパニーがサポートする
  • 未経験可の求人が多く、論理的思考と学習意欲が重視される。キャリアカンパニーとウズウズITが利用できる
  • 育ててくれる企業かどうかを面接で確認し、ワンキャリア転職で実態を調べるべき

@teppei19980914 /

もくもく会で学んだだけで満足してませんか? — LTが学びを「資産」に変える理由

  • もくもく会で学んだことをLTで発信することで学びを定着させる
  • もくもく会はインプット、LTは思い出して言語化するアウトプット、学んだことを3分で話すテンプレート
  • 学んだことを人に話すことで理解が深まり、発信した内容は未来の自分や他者の役に立つ資産になる

@コンノ /

「私の仕事は増えてるんですよ!」と叫ぶ現場をClaude Codeで作ってしまった男の話

  • AIによる業務効率化が現場の人員削減と新たな負担の移転を生んでいる
  • RPAやAIによる自動化で工数がゼロになり、その分の負担が別の業務に移る。ボットのお守りという手直し作業が新たに発生する
  • 効率化した業務は人員削減の材料となり、現場の負担は別の場所に移るため、業務量が変わらない状態が続く可能性がある

@ちょけし🌴| 製造業×業務コンサル /

#614_自己紹介資料を更新しながら、ふと立ち止まった:エンジニアからコンサル、そしてその先のキャリアをどう描くか

  • エンジニアからコンサルへのキャリア変更の意味を問い直す
  • 自己紹介資料の見直しと自分軸の再定義が求められる
  • 他人の期待に合わせるのではなく、自分の価値観に沿ったキャリアを描くべきだ

@prumnn /

新人エンジニア、先輩ごとに言う内容が違って「何が正解かわからない」

  • 新人エンジニアが先輩の指導内容の違いに困惑し、前提の違いに気づく
  • 先輩の経験や状況が異なるため、同じ問題に対して異なるアプローチが生まれる
  • 意見が異なるときは「なぜその判断をしたか」を聞くことで、対立ではなく共通点を見つけることができる