先端IT特化型就労移行支援事業所チームシャイニー(秋葉原)

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住所 :

Kanda Sakumagashi, Chiyoda City, 〒101-0026 Tokyo,Japan

電話 : 📞 +889
Webサイト : https://team-shiny.org/
カテゴリ:
街 : Tokyo

Kanda Sakumagashi, Chiyoda City, 〒101-0026 Tokyo,Japan
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SX on Google

落ち着ける環境で、能動的に学習できます。
You can actively study in a calm environment.
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makoto anzawa on Google

元職員です。2020年12月28日私が参加していない会議でパワーハラスメントと疑いのあるいやがらせを理事長の吉見裕次から受けました。現在、弁護士と民事訴訟の準備を行っています。 尚、HPでは『4つのルール』と題して「相手を責めない、否定しない」「自分の主張は言おう、但し相手の主張も聞こう」「みんなの嫌がること、迷惑をかけることはしない」「相手に敬意と思いやりを持とう」と表記されていますが、理事長自ら率先して全てに反しています。HPの削除を依頼します。
I'm a former employee. December 28, 2020 I received power harassment and suspected harassment from Chairman Yuji Yoshimi at a meeting I was not attending. Currently preparing for a civil proceeding with a lawyer. In addition, on HP, entitled "Four Rules", "Do not blame or deny the other party" "Let's say your own claim, but let's listen to the other party's claim" "Do not dislike or bother everyone" " "Let's have respect and compassion for the other person", but the president himself takes the initiative to go against everything. Request to remove HP.
かわかみあきこ on Google

2か月間利用者として利用した上での私見です。私はプログラミング経験ゼロで入所しました。そのことを踏まえて利用を検討している方は参考にしていただければと思います。 チームシャイニーは2020年10月に立ち上がった事業所で、NPO法人「発達障がい者を支援する会」により運営されています。同じNPOが運営しているのがシャイニー両国とシャイニー錦糸町です。 チームシャイニー秋葉原のスタッフはシャイニー両国とシャイニー錦糸町の元利用者さんです。 ☆ここからは私の想像です→→IT技術スタッフで質の高い人材を集めるのはそれなりの素地が必要なことだが、ITに興味のある人をそもそも利用者として集めているシャイニー両国とシャイニー錦糸町にはIT技術者としての就業実績のある人も少し居たり、趣味で取り組んでいる未経験者より出来る人も居たため、新しく秋葉原に先端ITに特化した就労移行支援事業所としてチームシャイニー秋葉原を立上げ比較的技術のあった利用者さんをスライドさせる形でスタッフとして配置した。(その際、両国と錦糸町の就業実績としてカウントされたかどうかは私の方では調べられていない)。そうすれば通常困難である技術スタッフの一応の確保をクリアできる。 ☆これも穿った見方かもですが私からはこう見えました→→技術スタッフとして採用となった元利用者さんにとってのメリットとしては、エスカレーター式に就職決定。チームシャイニーは「スタッフも利用者も一緒になって勉強します」というように、よく言えば「仲間スタイル」。それを違った角度から見ると、自分の勉強を中心において、片手間的に利用者対応をしてやり過ごすことが出来る。 ☆あくまでも私から見た、この就労移行支援事業所の設立趣旨は、少しITに明るい人を集めれば、期限(利用者の場合、就労移行支援事業所は利用期間2年と決まってしまう。)に関係なくITコンペなどに向けてチームでの学習を集中的に出来、その中で何か成果が出れば、 NPO法人「発達障がい者を支援する会」の実績にもなるし、その中で他社から仕事を受注すれば儲かるかも、理事長も楽しいし勉強にもなるし一石二鳥。 そのために「就労移行支援事業所」という制度を隠れ蓑的というか、アリバイ的に利用している。 なぜこう見えたかと言うと、就労のための”人材教育”という観点を持って日々利用者に対して働きかけるようなスタッフがほぼ皆無だったため。加えて、利用者の学習方法は、本とWeb上の無料学習動画サイトなど家で自分でも出来る方法。それをやる中で、「質問したいことがあったら言ってね」というスタイル。 ☆事実→→「データサイエンスの専門スタッフが常駐」と以前のホームページには書かれていた(私の削除要求により現在は削除されている)。スタッフの専門知識にはかなりの個人差があることに加え、データサイエンスはもれなく全てのスタッフが「これから一から勉強します」という状態であった。 ☆起きた問題→→私が辞めた後、理事長のパワハラで辞めたスタッフは3人以上と聞いています。伝え聞いた話なので詳細は知りません。(私自身は理事長とあまり関わっていないのでわかりません。ただ、私が事業所を辞めたいという話の時は、非常にあっさりしており、なぜか「ここ以上質の高いスタッフがいる事業所はない」と言っていました。ちなみに、ここを辞めてから他の事業所に行ったら遥かに質の高いカリキュラムとスタッフを揃えていました) また、スタッフの中に、意図せずに(無意識に)女性に対するハラスメントをしてしまう方がおり、わかりやすいセクハラではないのですが、気が付くとコミュニケーションで心が蝕まれます。このことについては私から事業所には特に問題提起することなく辞めました。(恨まれたくないため) 以上の事から、IT初心者は利用しないほうがいいと思います。それから女性はスタッフと距離をとって利用することが必要になります。 ITがかなり出来て、理事長の野心に便乗したい男性の方にとっては、悪くない居場所になるかもしれないですね! 最後に、就労移行支援事業所は数多く見学や体験利用してきましたが、障がい者で就労弱者というところに付け込んでなのか、何をやっていいかわからないのか、質の悪いところが沢山あります。なんせ、一か月に25万円ほどの税金が、利用すると事業所に入るわけですから、利用する事業所はじっくり見極めてくださいね!
It is my personal opinion after using it as a user for 2 months. I entered with no programming experience. If you are considering using it based on that, please refer to it. Team Shiny is a business establishment that was established in October 2020 and is operated by the NPO "Meeting for Supporting People with Developmental Disabilities". The same NPO operates Shiny Ryogoku and Shiny Kinshicho. The staff of Team Shiny Akihabara is a former user of Shiny Ryogoku and Shiny Kinshicho. ☆ From here, it's my imagination →→ It takes a certain amount of ground to gather high-quality human resources with IT technical staff, but Shiny Ryogoku and Shiny Kinshi, which are gathering people who are interested in IT as users in the first place There were a few people in the town who had a track record of working as IT engineers, and there were people who could do more than inexperienced people working on hobbies, so Team Shiny Akihabara is a new employment transition support office specializing in advanced IT in Akihabara. Was set up and assigned as a staff member by sliding a relatively skilled user. (At that time, I have not investigated whether it was counted as the employment record of both countries and Kinshicho). By doing so, it is possible to clear the prima facie securing of technical staff, which is usually difficult. ☆ This may be a way of looking at it, but from my point of view, it looked like this →→ As a merit for the former user who was hired as a technical staff, he decided to work on an escalator. Team Shiny is, to put it simply, "companion style", such as "Staff and users study together." If you look at it from a different angle, you will be able to spend time dealing with users with one hand, focusing on your own study. ☆ From my point of view, the purpose of establishing this employment transition support office is that if you gather people who are a little familiar with IT, the deadline (in the case of users, the employment transition support office will be used for 2 years). Regardless of the situation, if you can concentrate on learning as a team for IT competitions, etc., and if you get any results in it, it will be the achievement of the NPO "Meeting to Support People with Developmental Disabilities". It may be profitable to receive a job from another company, but the chairman is also fun and studying, and two birds with one stone. For that reason, the system called "working transition support office" is used as a covert or alibi. The reason why it looked like this was that there were almost no staff members who worked on users every day from the perspective of "human resources education" for employment. In addition, users can learn by themselves at home, such as books and free learning video sites on the Web. While doing that, the style is "Please tell me if you have any questions." ☆ Fact →→ It was written on the previous homepage that "specialized staff of data science is resident" (currently deleted due to my deletion request). In addition to the considerable individual differences in the expertise of the staff, all the staff in the data science were in a state of "studying from the beginning". ☆ Problems that occurred →→ I heard that there are three or more staff members who quit due to the power harassment of the chairman after I quit. I've heard it, so I don't know the details. (I don't know because I'm not very involved with the chairman. However, when I talked about wanting to quit the office, it was very simple, and for some reason, "a business with higher quality staff." There is no place. ”By the way, when I left here and went to another office, I had a much higher quality curriculum and staff.) In addition, some staff members unintentionally (unknowingly) harass women, which is not easy-to-understand sexual harassment, but when you notice it, communication hurts your heart. I quit this without raising any particular issues to the office. (Because I don't want to be resented) From the above, I think that IT beginners should not use it. Then women will need to stay away from the staff. It might be a good place for a man who has a lot of IT and wants to piggyback on the chairman's ambitions! Lastly, I have visited and used many employment transition support offices, but there are many poor quality points, such as whether they are taking advantage of people with disabilities who are vulnerable to employment, or whether they do not know what to do. After all, if you use a tax of about 250,000 yen a month, you will enter the business office, so please carefully determine the business office you use!
グリフィス on Google

【総合評価】 非常に悪い ★☆☆☆☆☆ 教育体制、エンジニアスタッフの質、就職メソッド、就職へのバックアップ体制、どれをとってもデータサイエンティストを育成、就職できる体制が整っていない この施設を経てデータサイエンティストや機械学習エンジニアとして就職できる可能性は限りなく低い 【教育体制】 非常に悪い ★☆☆☆☆☆ 教育体制に関しては初めからWeb上の無料動画を見て自分で学習する自学自習スタイル。 わからない箇所は常駐するエンジニアスタッフに聞くという形式をとっているので家で独習するのと大差がない。 常駐するエンジニアスタッフの質もかなり低いために教え方や伝え方が非常に下手で 利用者がどのような箇所でつまずいているのかが把握できず正しい知識を得られない事も多い。 自学自習というのはエンジニアやデザイナーなどの専門職にとって重要な学習方法というのはわかるが、いきなり初学者に初めから基礎固めもせず自学自習での学習を行わせると非常に挫折率が高く、また独学ならではの変な癖や誤った認識が必ずついてくるので書類選考や面接の際に高い確率で喝破され就職の際に苦戦する可能性が非常に高い。 【エンジニアスタッフの質】非常に悪い ★☆☆☆☆☆ エンジニアスタッフは同じ系列の就労移行支援事業所の利用者をエンジニアスタッフとして採用しているので、実際にデータサイエンティストや機械学習エンジニアとして企業で採用された経験や企業での実務経験があるスタッフが存在しない。 そのためエンジニアスタッフの力量は非常に低く利用者がどこでつまずいているのか? どのような要点がわからないのか?などをしっかりと把握できていない。 またエンジニアスタッフはデータサイエンティストへの就職経験がないために書類選考や面接にむけての対策や、就職に向けて個々の利用者の強みを理解しどのような分野を伸ばせば就職へつながるのか?志望企業に向けてどのようなスキルを獲得するべきなのか?など正しい就職対策を練る事ができず利用者が実際に就職を志す際に苦戦する可能性が非常に高い。 データサイエンティストは大変人気が高い専門職種で、応募者数は年々増加傾向にあり企業で実務経験のあるベテランのデータサイエンティストに教わったとしても未経験からのスタートでは就職するのが非常に難しい昨今、未経験スタッフの基で教わって就職できるのか言われるとかなり難しい。 そもそもデータサイエンティストとして企業での就業経験がない元利用者を “データサイエンスに詳しいエンジニアスタッフが常駐”などと称するのはいかがなものだろうか? 【就職メソッド】悪い ★★☆☆☆☆ 少し前まではKaggleやSignateなどのコンペで結果を出して就職へつなげるといった手段が確かに有効ではあった。現在この方法が有効なのは新卒者か実務経験者で今後のポテンシャルや今までの実務経験とセットで売り込めば就職率には有利に働く事は間違いない。 現状を踏まえると実務未経験者で中途採用枠を目指してコンペのメダルや称号を獲得しそれだけで就職を目指すのというのはかなり難しい。 データサイエンティスト職の人気が高まっている現在、完全な買い手市場で企業側が最も欲しい人材は主に即戦力になる実務経験者になり、どうしても採用できない場合はしかたなく未経験者を採用するといったというパターンが非常に多い。 その際に採用される人物はしっかりとしたデータサイエンティスト関連の教育機関を修了した(もちろんチームシャイニーはこれに該当しない)人材やベテランデータサイエンティストから教育を受けた人材などいずれもしっかりとした基礎力がある人材が採用される傾向にある。 【就職へのバックアップ体制】非常に悪い ★☆☆☆☆☆ 元々チームシャイニーが大手企業や人材系サービスを行う企業から派生して設立された就労支援ではないため、チームシャイニーへ入所しても、データサイエンティスト職や機械学習エンジニアの職を斡旋してくれる可能性は極めて低いのが現状である。 そもそも系列の就労支援施設の利用者をチームシャイニーのエンジニアスタッフとして 採用しているためにデータサイエンティストとして就職に成功した人材も存在しないため、中途採用のノウハウもない状態である事も否めない。 前述した通りエンジニアスタッフも実際に企業での実務経験がないために志望企業に向けてのプラン設計や学習計画やどのように書類選考や面接対策をしていけばいいのかというのがわからない状態なのでそこらへんも主体的に行わなければならず、就職へのバックアップ体制も非常に悪いと評価せざるをえない
[Comprehensive evaluation] Very bad ★ ☆☆☆☆☆ Education system, quality of engineer staff, employment method, backup system for employment, all of which are not in place to train and employment data scientists It is extremely unlikely that you will be able to find a job as a data scientist or machine learning engineer through this facility. [Education system] Very bad ★ ☆☆☆☆☆ Regarding the education system, a self-study style where you learn by yourself by watching free videos on the Web from the beginning. If you don't understand something, ask the resident engineer staff, so it's not much different from studying at home. The quality of the resident engineer staff is also quite low, so they are very poor at teaching and communicating. In many cases, it is not possible to grasp where the user is stumbling and obtain correct knowledge. I understand that self-study is an important learning method for professionals such as engineers and designers, but if you suddenly let a beginner learn by self-study without solidifying the basics from the beginning, the rate of frustration is very high, and Since weird habits and misunderstandings unique to self-education are inevitable, there is a high possibility that they will be defeated during document screening and interviews and will struggle when finding employment. [Quality of engineer staff] Very bad ★ ☆☆☆☆☆ Since the engineer staff employs users of the same affiliated employment transition support office as engineer staff, there are staff who have actual experience of being hired by the company as data scientists and machine learning engineers and having practical experience in the company. do not. Therefore, the ability of the engineer staff is very low, and where are the users stumbling? What are the points you don't understand? I haven't been able to grasp such things. Also, since the engineer staff has no employment experience as a data scientist, what kind of fields should be developed to lead to employment by understanding the measures for document screening and interviews and the strengths of individual users toward employment? What skills should I acquire for the company I want to work with? There is a very high possibility that users will struggle when they actually want to get a job because they cannot devise correct employment measures. Data scientists are a very popular professional occupation, and the number of applicants is increasing year by year, and even if you are taught by a veteran data scientist who has practical experience in a company, it is very difficult to get a job if you start from inexperienced. It is quite difficult to be told if you can get a job by being taught by the staff. Former users who have no work experience in a company as a data scientist in the first place How about calling it "a staff of engineers who are familiar with data science is resident"? [Job hunting method] Bad ★★ ☆☆☆☆ Not long ago, it was certainly effective to get results in competitions such as Kaggle and Signate and get a job. Currently, this method is effective for new graduates or people with work experience, and there is no doubt that it will work in favor of the employment rate if it is sold together with future potential and work experience so far. Considering the current situation, it is quite difficult for inexperienced people to win competition medals and titles aiming for mid-career recruitment and aim for employment by themselves. Now that the popularity of data scientist jobs is increasing, the pattern that companies want most in the complete buyer market is mainly those with practical experience who are ready to work, and if it is absolutely impossible to hire, hire inexperienced people. Very many. The people hired at that time have solid basic skills, such as those who have completed a solid data scientist-related educational institution (of course, Team Shiny does not fall under this category) and those who have been educated by veteran data scientists. There is a tendency for certain personnel to be hired. [Backup system for employment] Very bad ★ ☆☆☆☆☆ Since Team Shiny was not originally established as a employment support derived from a major company or a company that provides human resources services, even if you join Team Shiny, there is a possibility that it will arrange a job as a data scientist or a machine learning engineer. Is extremely low at present. In the first place, the users of affiliated employment support facilities are used as engineer staff of Team Shiny. It is undeniable that there is no know-how for mid-career hiring because there are no human resources who have succeeded in finding employment as data scientists because they are hiring. As mentioned above, the engineer staff also do not have practical experience in the company, so they do not know the plan design and learning plan for the desired company and how to prepare documents and interview measures. I have to take the initiative in everything, and I have to evaluate that the backup system for employment is also very bad.

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