全体の流れ

1. 基礎編：ITエンジニアリングの全体像を把握する

1-1. エンジニア職種・開発工程の基礎

• 職種理解
  • フロントエンドエンジニア、バックエンドエンジニア、インフラ/SRE、データサイエンティスト、機械学習エンジニアなど、現場でどういった専門領域・役割があるか
  • PM/PMM/PdMなど、非エンジニア系の開発関連ポジションも含めて概要を把握
• 開発プロセスの流れ
  • ウォーターフォール・アジャイルなど、代表的な開発手法の説明
  • 要件定義～設計～実装～テスト～リリース・運用保守の一連の工程と、それぞれでエンジニアがどんな業務を行うのか

1-2. よく使われる用語の解説

• 言語・フレームワーク/ライブラリの例
  • Python, JavaScript(React/Next.js等), Ruby, Go など、よく求人で見る技術スタックの概要
• クラウド/インフラ関連ワード
  • AWS, GCP, Azureなどのクラウドサービスの意味
  • CI/CD・コンテナ(Docker/Kubernetes)など、現代的な開発環境での基本用語
• AI/機械学習関連の基礎
  • AIエンジニア・データサイエンティストと一般のエンジニアとの違い
  • ビジネスとの関わり（AIを活用したサービス開発など）

「エンジニアが当たり前に使う用語やフロー」をかみ砕いて学ぶことで、商談時に出てくる単語に戸惑わず、最低限の言語理解ができるようになります。

2. 事例編：Offersユーザーの実際の転職・副業事例の共有

2-1. どんなエンジニアがOffers経由で採用されているか

• エンジニア経験年数やスキルセットの例
  • ジュニア枠（～3年程度）、ミドル枠（3～10年）、ハイレイヤー（10年以上/Tech Lead/CTO候補）などの属性
• 正社員採用 vs 副業/業務委託のケース
  • 正社員へのハードルは高いが、副業スタートで成功した企業の事例
  • 業務委託導入後に正社員切り替えを狙う企業事例

2-2. よくある成功・失敗パターン

• 成功パターン
  • 「企業が提示する要件が具体的で、求めるスキル・ミッションが明確だった」→エンジニアからの興味を惹きやすい
  • 「リモート可/ハイブリッドの柔軟な働き方を提示し、優秀層とマッチした」
• 失敗パターン
  • 「募集ポジションの詳細が曖昧でスキルセットが不明確→マッチングしない」
  • 「給与・報酬レンジが相場と大きく乖離し、ターゲット人材に響かない」

こうした事例を学ぶことで、代理店の皆さまがエンジニアリング知識を補強しつつ、提案精度を上げられます。