半年前から会社でシニアエンジニアという役職で、エンジニアのメンターの役割を担っている。その役割を出来るだけうまく演じられるように、半年間はコーチングの学習を進めてきた。 目標設定の仕方を学ぶ - 「ザ・コーチ」読んだ - $shibayu36->blog; なぜ最近コーチングや人間の学習モデルの勉強をしているのか - $shibayu36->blog; 「コーチングのすべて」読んだ - $shibayu36->blog; また、半年間、目標・1on1・評価と一通りの業務をこなし、コーチングの実践が出来た。 そこで今回はコーチングの学習と一通りの実践を通して学んだことで、特に役に立ったと思うことについて一旦まとめてみる。特に役に立ったと思った知識は以下の二つである。 ゴールを決め、現在位置とのギャップを考え、目標を決める 解決案を与えるのではなく質問する ゴールを決め、現在位置とのギャップを
こんにちは、Kosukeです。:) IncrementsのQiitaプロダクトマネージャー及川卓也さんがMisocaへいらっしゃったので、インタビューさせて頂きました！ （左から共同創業者 松本、及川さん、代表 豊吉、Kosuke） 及川卓也氏のプロフィール 一般社団法人情報支援レスキュー隊 代表理事。東京出身。早稲田大学理工学部卒。 専門だった探査工学に必要だったことからコンピューターサイエンスを学ぶ。 卒業後は外資系コンピューター企業にて、研究開発業務に従事。米国マイクロソフトに派遣され、Windowsの開発を行う。その後もWindows関連のプロジェクトに関わっていたが、どうせWindowsの仕事をするのならと、マイクロソフト株式会社(当時)に転職。 マイクロソフトではWindowsの開発を行い、最終的には日本語版と韓国語版のWindowsの開発の統括を務める。 2006年にグーグル
ここから、DevとOpsが協力すればより効率的になる＝DevOps、という言葉が生まれました。 当時は大企業においてはDevとOpsが分かれていることが当たり前だったのです。そして、大企業における当たり前が、当たり前ではないことに気付き始め、DevOpsを実現するためのツールができ始めたころでもあります。 ではなぜ、大企業ではDevとOpsが分かれているのが当たり前だったのでしょうか？ ハードウェアの時代その昔、産業の主役はハードウェアでした。 そのため、多くの企業はハードウェアを作ることに対して最適化が行われました。 ハードウェアには研究開発、製造、運用サポートといった大きな区分けが存在します。そして、それぞれの仕事において要求する人材レベルは異なります。 加えて、大量生産された製品の運用サポート（設置作業員、サポートセンタ）には、大量の人員が必要になってきます。 したがって、組織を研究
先日、機械学習のエンジニアを募集する広告を出したところ、複数の人から「旦那に頼めばいいじゃん」と言われた（知り合い以外の方のために説明すると、私の夫は工学の博士号を取っているソフトウェアエンジニアである）。 確かにスキルマッチング的にはドンピシャではあるのだけど、夫とは実際に半年ほど働いてみて、すぐに一緒に働くのは無理だと断念した。少なくとも、今のスタートアップのフェーズでは、彼の能力や経験を生かしきれないと思ったからだ。 スタートアップに必要なのは「雑でもいいから速い人」先に少しだけ夫のバックグランドを話すと、彼は20代後半まで大学の研究室で働いており、その後私と出会ったVR系のベンチャー企業に転職し、30代前半でソーシャルゲームの会社に2回目の転職をした。職歴としては、そのソーシャルゲーム会社での経験が最も長いと思う。 ソーシャルゲームの会社では、ゲームの開発ではなく、不正なユーザーを
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