趣味開発からの脱却

はじめに

2023年4月入社の中村です。

20代は色々な経験を積んできましたが、改めて自身のキャリアを考えた時にエンジニアを目指したいと感じ、FLINTERS BASEへ転職することを決めました。

3ヶ月の研修期間があるとのことでしたが、この研修期間は復習のために利用しようと思い、入社前に研修の内容を一通り学習してから入社しました。

その上で受講した研修の感想や会社の雰囲気についてもお伝えしたいと思います。

 

成長できたこと

開発現場を意識した実装や知見が身についたこと

趣味で開発しているときはとりあえず動けば良いという考えで、可読性や保守性はあまり意識せずにコーディングをしていました。

しかし、研修では各単元に必ず演習が用意されており、それをGithubにpushしてレビューしてもらうという流れで進めます。他の人が読むという前提にコードを書くことで自然とコメントを残すようにしたり、PEP8に準拠しているかを意識したりしながらコーディングができるようになりました。

また、レビューしてくださる講師の方は開発経験者なので、的確で具体的なアドバイスをいただけたことも成長につながりました。

ハンズオンで理解を深められたこと

冒頭でも記載しましたが、入社前にデータエンジニアリングに関する書籍や動画で学習をしていました。

しかし、実際に手を動かして確認することまではできていませんでしたが、ハンズオンで学習することで腹落ちした状態で理解ができたと感じています。

研修内容について

ミッションステートメント

ミッションステートメントの研修は自身のミッションステートメントを考えて提出するという内容でした。

ミッションステートメントとは一言で表すなら人生のキャッチコピーです。

研修は技術的な内容だけだと思っていたのですが、マインドや価値観についての研修があったことに驚きました。

やはり、働く意義を会社ではなく自分の中に持っていると主体的にもなれますし、仕事が楽しくなると感じます。

ミッションステートメントは一度決めて終わりではないので、今後も定期的に自己との対話を繰り返しアップデートしていきたいと思います。

要件定義

要件定義の研修では開発の工程やステークホルダーの話、それからユースケース図やシーケンス図について学びました。

これらの単語は事前に学習して名前だけは知ってはいましたが、システム開発に携わったことがなかったので、具体的にどうするのかイメージが湧いていませんでした。

この研修も座学だけではなく、実際に要件定義書を作成することにより、どのようなことを決めれば良いのかや要件定義の大変さを実感することができました。

今まで個人で開発する上では全て頭の中で行っていましたが、実際の開発現場では自分一人ではなく、顧客や一緒に開発をするメンバーがいるので、言語化してまとめておくことは非常に重要だと感じました。

中間演習

研修のちょうど半分くらいで前半に学習したことを組み合わせて簡単なプログラムを作成するという演習が用意されていました。

ここではレビュアーのことを考え、プログラムが動くだけでなく、型ヒントやドックストリングをつけたり、読み取りだけ行う変数はイミュータブルにしたりと可読性や保守性を意識してコーディングを行いました。

また趣味開発との一番の違いは自分が書いたコードに対してFBをいただけることです。

特にクラスの設計は将来他のプログラムから参照しやすいかや、機能を分離するのかまとめるのかなど、一人では判断がつかないところをFBいただくことができ、コードの質を上げることができたと感じています。

会社に入ってみての感想・雰囲気について

社員は20代~30代がコア層なので話やすく、業務外でもキャッチボールやフットサルなど開催しており仲が良い印象です。

また3ヶ月おきに入社のタイミングを区切っているため、中途入社でも同期がいることが大きいです。

会社としてもまだまだ若いので、自分たちで会社を作り上げていくという面白さもあると思います。

 

入社前の事前学習ですが、正直何も準備しなくても大丈夫だと思います笑

プログラミングスクールを受講して入社される方が多い印象ですが、スクールで学んだ基礎知識があれば問題なく研修は進められそうです。何より研修資料と質問できる環境が整っているので安心して学習を進められます。

また研修資料は常にアップデートされているので、これから入社される方はより良い教材で研修が受けられるという点も魅力ですね。

これからの抱負

短期的な目標は配属された現場の業務を最速でキャッチアップして結果を出すことです。配属までまだ時間がありそうなので、研修中で学んだ内容をより深掘りしてしっかりと準備をしておきたいです。

長期的な目標はIoTを絡めたデータ分析基盤の構築や、MLOpsにも携わっていくことです。

長期的な目標を達成するためにはまだまだ知識や経験が足りないので、日々の学習を怠らず精進していきます。