データエンジニアリングにおける人事評価基準 - 下町柚子黄昏記 by @yuzutas0

じゆうちょう Advent Calendar 2019 18日目の記事です。 概要 データエンジニアリングという業務を扱うにあたって、どのように人事評価を実施するか。 本稿では実践可能なレベルで「評価基準」の例を提示します。 もくじ 概要 もくじ 背景 注意点 本題: 人事評価の設定例 1. マイルストーン（計画） 2. QCDS（構築） 3. サービスレベル（運用） 4. 利益目標（企画） まとめ Appendix 前提1: 本稿のスコープ ＝ 査定でボーナスが上下するような状況 前提2: 被評価者がコントロールできない事象に対してはフォローする 応用編1: 「データ基盤」という固有トピックにおける技術や案件の評価について 応用編2: 「データの民主化」の目標設定をどうするか おわりに 背景 データエンジニアリング業務に伴う「人事」（採用・アサイン・育成・評価）について質問を受けることが

[yuzutas0]

書きました！

[michael-unltd]

“「データ分析を実行してビジネスで成果を出す」ことができる人を「データエンジニア」と呼ぶ”

[shinyorke]

オチがデータエンジニアリングと思いきやもっと大きい対象の話だった（良い）