Understanding what industry wants from requirements engineers
Notice bibliographique
Résumé
[Background] Prior research on the professional occupation of Requirements Engineering (RE) in Europe and Latin America indicated incongruities between RE practice as perceived by industry and as in textbooks, and conducted detailed analysis of both RE and non-RE job aspects. Relatively little is published on the RE competencies and skills industry expects, and seldom investigated the application domains calling for RE professionals. [Aims] We felt motivated by those findings to carry out research on RE job posts in a North-American market. Especially, we focused solely on RE-specific tasks, competencies and skills, from the perspective of defined position categories. Plus, we intend to explore the application domains in need for RE professionals to reveal the wide range of RE roles in industry. [Methods] Coding process, analysis, and synthesis were applied to the textual descriptions of the 190 RE job ads from Canada's most popular online job search site, especially to the text referring to tasks and competencies. [Results] We contribute to the empirical analysis of RE jobs, by providing insights from Canada's IT market in 2017. Using 109 RE job ads from the most popular IT job search portal T-Net, we identified the qualifications, experience and skills demanded by Canadian employers. Furthermore, we explored the distribution of those RE tasks and competences over the 11 categories of RE roles. [Conclusions] Our results suggest that the majority of the employers were big to very big companies in 29 business domains, and the most in-demand RE skills for them were related to RE methods and to project management aspects affecting requirements. In addition, employers placed much more emphasis on experience - both RE-specific and broad software engineering experience, than on higher education.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».