まだまだエンジニアは人手不足と言われていて、特に優秀なエンジニアを集めるのはどこの会社も苦労していることかなと感じます。ただ、スキルある人材を苦労して集めたはいいけど、組織の生産性がそれで上がるとも限らない。実際に以前の職場では高いプログラミングスキルを持つ人に業務委託で入ってもらったものの、中々その人にフィットした開発案件がなくモチベーションも下がってしまったので、結果別の部署の案件をお願いしたような経験が私もあります。
下記の記事で触れらているのが、感情報酬という観点。高スキルの人は既に年収が高いことが多いので、いかに自分の組織の雰囲気に合ってその人が成果を出せる環境にあるか、そういう観点が求められてきます。
【グーグルを真似すると会社が崩壊するワケ】
https://president.jp/articles/-/28259
もちろんグーグルなんかは、そこで働くというだけでステータスになるし、ポジションもまぁそれなりにあるので、優秀な人材でも活かせる環境にあるのかなと感じます。ただ、そんな会社ばかりではもちろんないので、採用側も欲しい人材を、より明確化する必要があると考えてます。
下記の記事はデータサイエンティストの例なのですが、そもそも分析すべきデータが整備されていないのにとりあえず採用というのは、人材を確保できない要因にも、つながってくるわけです。
【日本のデータ分析における最大のボトルネックは「採用する企業側の致命的なデータ分析リテラシーの低さ」である】
https://analytics-and-intelligence.net/archives/4372
エンジニア採用とかでも同じで、単純にプログラミング言語のスキルだけではなく、今の組織で足りない部分を補ってくれる人材か、というのも見る必要があると思っています。また、会社から期待するものと求職者が期待するものがあるわけで、そこら辺のすり合わせがきちんと出来ているか、意識すべきと感じます。
