研究開発では世の中に正解がない課題に向き合う場面が多く、試行錯誤が前提だと考えています。行き詰まったときほど課題を小さく分解し、仮説→検証→学びの整理を繰り返しながら粘り強く進めます。また、同じ失敗を繰り返さないために情報共有を重視し、判断の前提や検証結果をドキュメントとして残し、共有知として活用しています。

専門性の異なるメンバーがそれぞれの強みを生かしながら協働し、顧客にとって何が最も良いかを真剣に考えられる環境だと感じています。レビューや情報共有を通じて知見が蓄積され、個人の学びがチームの改善に繋がりやすい点も魅力です。また、生成AIも目的とリスクを整理したうえで活用でき、学びと改善を加速できる環境があります。

入社後に気づいたのは、何でも自分で解決しようとするより、目的と論点を言語化して早めに周囲を頼った方が、結果として速く品質も上がるということです。相談やレビューを通じて学びを取り込み、進め方自体を改善する意識が強まりました。また、多様なバックグラウンドのメンバーと協働する機会が増え、英語の技術情報に触れる場面も多いため、英語学習にも継続して取り組んでいます。

ゴール・いまの状況・相談したい点を言語化し、必要な情報を整理して共有できる人です。拠点の異なるメンバー同士で仕事を進めることもあるため、早めに状況を共有し、詰まる前に相談して選択肢を増やせることが望ましいです。また、新しい技術を偏見なく取り込みつつ、状況に応じて採用判断を見直し、学び直せる柔軟さのある方と一緒に働けると嬉しいです。