GEEK OFFER｜エンジニアキャリア

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技術面接で少し聞き覚えのある程度の内容は踏み込まない方が吉。
触った経験がない状態で「Elasticsearchを使います！」など、発言すると、深掘りされた時に答えられず墓穴を掘ることになります。知らないこと自体は悪ではないので、知らないと認め、代替策の提案をする方が健全で評価も高いです。

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@tarantula_ds_ いつもありがとうございます☺️
これからも発信楽しみにしてます！

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1,300フォロワー達成しました！いつもありがとうございます。
これからもエンジニアに役立つ情報の発信に努めていきます。
改めて自己紹介はさせていただくので、別の投稿でよろしくお願いします☺︎

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生成AIでエンジニアの仕事はどう変わる？のようなトピックに対しては、「歴史の中で長らく変わっていないもの」を考えてみると良いです。
産業革命、webの発明など時代変化に大きなインパクトを与えた中でも変わらなかった普遍な能力は、今後も残り続ける可能性が高いです。

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> 「最適化を勉強する」ことと「最適化を実装する」ことが別になっており、実装はできても中身は分からない、中身は分かっても実装ができないことがありました。

[株式会社リクルート データ推進室 @Recruit_Data]

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最適化モデリング入門＠新人研修
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ぜひご覧ください💡
#数理最適化 #アドカレ

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@drop_ai_ 最初は半年が分かれ目になる印象です。プロジェクトの期間にもよりますが、アサインされたプロジェクトの節目で継続するか決定する人が多く、
1-2年続けて上位ポジションに上がっていく、研究に励む、WebやAI系の別企業のインターンをやるパターンがあります。

後は起業も一定数いますね。

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これ、難しい所だと思います。
自社プロダクトか、受託かでもコーディングの重要度は変わります。
自社プロだとAIで7割効率化できたとしても7割を人員削減するのではなく、機能追加や改善などに投資する動きになっていく（品質上限がないので）

受託だと、より少人数で成果物を作るインセンティブが働くので人員削減は起こりうると思います。
こちらの場合は期待値調整や意思決定などの属人的な能力の重要度がより上がりそうです。
（受託の品質を上げなくていい、という意図はないので悪しからずです）

自社プロの場合でもコーディング自体に費やす時間が減って、それ以外の観点で評価される割合が増えるのはあり得るケースだと思っています。
現時点ではどちらも重要ですね。

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普段の業務でも面接でも「結論から話せ」と教ります。仕事では多くの場合相手が求めるのは「結果」です。その上で結果を振り返る目的でその手段や詳細を気にします。
相手が求めている情報から届けるのが円滑に物事を進める基本なので、意図的に結論を先に話す訓練を日頃からすると良いでしょう。

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「伝える」というのは情報加工です。ある物事を相手にとってわかりいやすい形で表現してあげる加工作業です。"加工"なので、手間を加えて変形する必要があります。前提知識を共有していない人に伝える時ほどこの手間は大きくなります。「伝える」とは思っている以上にしんどい行為でもあるのです。

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相手に理解してもらおうと分かりやすさを意識するあまり、やりすぎた経験はないですか？
理解してもらうこととわかりやすくすることは別物です。
理解してもらうことは『目的』、分かりやすく伝えることは『手段』のはず。
この認識がずれると無駄な情報を話しすぎる人になってしまいます。

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ソフトウェアエンジニアで周りから「何を言いたいのか分からない」と言われたことがある人は試してほしこと

・聞かれたことに端的に答える
・事実と解釈を切り分ける
・結論から話す
・話の構造を先に伝える
・相手が知りたいことを話す
・示唆や次の行動をセットで伝える
・メイントピック以外は別で伝える
・1センテンス1メッセージを意識
・意図をセットで伝える

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行動力素晴らしいです。
実力ある方は適切な対価を出してくれる場所に行くべきだし、技術の高い人材の流動性が上がることは日本の技術力向上の意味でも重要だと思っています。

[まさお @792cm176UDWwiCZ]

というわけで転職します。
昨日面接（コーディング含む）を受けて即日内定をいただき、本日上司に退職届を提出しました。

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東大松尾研の松尾先生によると、AIの全体像は200時間あればキャッチアップできるそう。
200時間というと、1日3時間 × 2ヶ月ちょっとで到達できるレベル。2ヶ月でAIを活用できるエンジニアになれるとしたら最高にコスパの良い投資だと思う。
Web開発経験のある人は半分の時間で到達できるのでは？

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世界最初のコンピュータであるENIAC（1946年）の登場からたった10年で人工知能（Artificila Intelligence）というワードが使われ始めたんですね、早い。

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AIの歴史（簡易版）
■ 第一次AIブーム
- 1956年〜1960年頃
- 「探索・推論」の時代
- ダートマスワークショップ（1956年）
　- "Artificial Intelligence"という単語が生まれる
- チェスをプレイする人工知能など誕生

（冬の時代に突入）

■ 第二次AIブーム
- 1980年頃
- 知識の時代
- 有機化合物の特定、医療診断などに活用

（再度冬の時代に突入）

■ 第三次AIブーム
- 2013年〜
- 機械学習・深層学習（ML/DL）の時代
- ビックデータ、webが発展
- GPUなど計算機の能力が向上

（この間、Transformer, GPT-3など登場）

■ 第四次AIブーム？
- 2023年〜
- 生成の時代
- ChatGPTを皮切りに爆発的にAIが市場に普及
- 文章の生成、画像の生成、音声の生成などあらゆる産業の水平垂直方向で活用が加速

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「知識」「人間性」についてはより詳細に説明が必要だと思うので、別途補足します。

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エンジニア就職に必要な能力（ジュニア・新卒）
■ コーディング
- LeetCodeのMediumレベルを20分程度で解ける
- 第三者から見て読みやすいコードで書けている ← 重要

■ 知識
- コンピュータサイエンスの基礎知識
- ソフトウェア開発の基礎知識

■ 人間性
- 問題解決力
- 目的意識
- コミュ力

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こちらぜひ〜

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【ご協力ください】
webエンジニアの方に質問です。
web開発者が1ヶ月でLLMアプリケーションを作れるようになる教材を作っているのですが、特に興味のあるテーマを教えてください！

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又聞き&やや極端ですが、
某コンサルのデータ分析プロジェクトだと、重回帰より複雑なモデルだと却下され、（当然精度は落ちるが）シンプルな回帰とデータ可視化だと「これが欲しかったのよね」と納得されてデータ分析PJTとは…となった話があります。
クライアントワークだと傾向がありそうですね

[だいすけ【データサイエンス】 @ALeX_EXVS]

A「最適化じゃなくて、AIでどうにかせい！！！！』

B『学習そのものが最適化ですよね？』

ただの火の玉ストレートで笑ったwwww

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外部から見た価値と当人の主観的な価値のずれはエンジニアでよく起きています。
「え、これ実装するだけで200万円なの？(半月で作れるのに....)」っていう声も聞いたことがあります。
日本企業を広く眺めると、エンジニア個人の価値に見合う対価をもらうには環境を変えるのが早いケースが多そうです...

[サカモト@エンジニアキャリア論 @sakamoto_582]

自分の待遇の低さに気が付かずに働いているエンジニアは本当に勿体無い。会社の居心地の良さは確かにいいかもしれないが、私はプロフェッショナルであれば然るべき待遇をもらうべきだと考えているので、この手の方にはいち早く気がついてもらい上を目指していただきたいです。