Lichterの使用方法の解説①

はじめに

前回の記事では、Lichterのコンセプトや開発者のLichterにかける想い等について解説しました。今回以降の記事では連載でLichterの具体的な使用方法について解説をしていきます。
本記事では、Lichterへの会員登録からワークアウト開始までのプロセスについて解説を行っていきます。

Lichterの会員登録の方法

LIchterの会員登録方法は、メールアドレスを使用する方法と、SNSアカウント（Google, GitHub）によるSSO認証による方法があり、どちらも非常にシンプルですが、GoogleアカウントやGitHubアカウントをお持ちのユーザにはSSO認証によるアカウント登録をおすすめします。

Lichter

アカウントの新規登録は、Lichterのトップページから「アカウント新規登録」を押下し、「メールアドレスによる登録」または「SNSアカウントで登録」のどちらかを選択して登録を行いますが、上述の通り、Googleアカウント、またはGitHubアカウントをお持ちの場合は「SNSアカウントで登録」の方が登録作業は簡単になります。

「メールアドレスによる登録」の場合は、入力したメールアドレスに認証メールが送信され、認証リンクをクリックすると登録完了となります。

初回ログイン時のプロフィール登録について

アカウント登録が完了した後、Lichterにログインをすると初回ログイン時にのみユーザのプロフィール情報の登録を行う必要があります。プロフィール情報の登録内容自体は、名前や性別等一般的な内容なのですが、一番気をつけていただきたいのは「エンジニア専門分野」の選択となります。

「エンジニア専門分野」によって、Lichterのスキル診断問題は最適化されていき、以下にそれぞれの特性について簡単に解説をします。

• バックエンド：バックエンドエンジニアに必要な知識を問うスキル診断問題が出題されるようになります。python、 Java等バックエンドの開発に必要となる言語の知識を問う問題や、apiやフレームワーク等のアーキテクチャに関する問題、システムの土台となるインフラに関する問題等、幅広い知識のスキルの確認を行うための問題が出題されます。

• インフラ：インフラエンジニアに必要な知識を問うスキル診断問題が出題されるようになります。上述のバックエンドと共通した問題が多いですが、よりインフラに特化した深い知識を問う問題が多く、AWS等のクラウドの知識を問う問題や、docker等のコンテナ技術、lambda等のサーバレスアーキテクチャの知識を問う問題等がより掘り下げて出題されるようになります。

• フロントエンド：フロントエンドエンジニアに必要な知識を問うスキル診断問題が出力されるようになります。html、css、javascript等のフロントエンドの基礎知識や、vuejs、react等のjavascriptライブラリ、PHP等のフロントエンドに関連する言語の知識を問う問題等が出題されるようになります。

• テスト・品質管理：テストエンジニアに必要な知識を問うスキル診断問題が出力されるようになります。バックエンド、インフラの一般的な知識を問うような問題と、単体テストやシナリオテストに関する問題、Junit等の単体テスト実装に関する問題や、Jenkins等のCI/CDフレームワークに関する問題等を通して、テストエンジニアに必要なスキルを測定します。

• AIエンジニア・データサイエンス：AIエンジニア・データサイエンティストに必要な知識を問うスキル診断問題が出力されるようになります。AIエンジニアに必要とされるpythonのライブラリに関する問題や、データサイエンスに必要な統計や行列などの基礎知識、機械学習に関する問題から、生成AI、プロンプトエンジニアリングに関わる問題まで幅広い出題があります。

「エンジニア専門分野」によって、スキル診断問題の傾向が大きく変わるような設計になっているので、専門分野の選択には十分注意をお願いします。
現時点ではLichterは複数の専門分野を選択できるようにはなっていないですが、将来的には複数の専門分野を選択できるような設計にすることも視野に入れています。

プロフィール登録が完了すると、いよいよワークアウトを開始し、スキル診断問題に取り組むことができるようになります。