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engineerに関するgrakuのブックマーク (6)

  • AWS版GitHub Copilotとなる「Amazon CodeWhisperer」が正式版に。個人ユーザーは無料、VSCodeに対応

    Amazon Web Services(AWS)は、コメントやコードの一部からAIがコードを自動生成してくれるサービス「Amazon CodeWhisperer」が正式版になったことを発表しました。 Amazon CodeWhispererは昨年(2022年)6月に行われたAWS機械学習にフォーカスしたイベント「Amazon re:MARS 2022」で発表され、プレビュー公開されていました。 参考:AWSも、プログラミングを機械学習で支援する「Amazon CodeWhisperer」プレビュー公開。コメントを書くとコードを提案 コメントや書きかけのコードからコードを自動生成 Amazon CodeWhispererは、オープンソースリポジトリ、Amazon内部リポジトリ、APIドキュメント、フォーラムなどから収集した数十億行のコードを基にした機械学習から、プログラマが書き始めたコード

    AWS版GitHub Copilotとなる「Amazon CodeWhisperer」が正式版に。個人ユーザーは無料、VSCodeに対応
  • 米国でソフトウェアエンジニアになる方法

    1on1やメールでご相談を受ける最頻出の話題が 「どうすればアメリカでソフトウェアエンジニアになれるでしょうか?」 というものです。これは後述しますが、いくつかの点で中々ひと言では回答の難しい質問です。ただし、当にアメリカでソフトウェアエンジニアになりたいなら、そのための確度を大幅に上げる方法はいくつか思い当たります。 筆者について実際に米国で2年ほどではありますがソフトウェアエンジニアをしていました。現在も米系企業の日法人でソフトウェアエンジニアとして働いています。留学経験もなく、3流大の文系出身で、30代になってから「正攻法で」米国に渡りました。そういう点で非常に現実的な経験をシェアできると思います。筆者について詳しいことは次のnoteにまとめました。もしご興味のある方はお読みいただければ幸いです。 当に米国に行きたいですか?冒頭の質問に対して僕がまずお聞きするのは 「当に米国

    米国でソフトウェアエンジニアになる方法
  • ソフトウェア設計の Why & What & How | Wantedly Engineer Blog

    こんにちは、開発チームのアーキテクトをやっている竹野(@Altech)です。先日、新人研修でソフトウェアの設計について話す機会がありました。 ソフトウェアの設計というのは関連する領域が広いため、どうしても断片的な理解になりがちです。そこで、早い段階で全体像を感じてもらうために、ソフトウェア設計の Why と How と What を1時間でまとめて話すというちょっと意欲的なコンセプトで研修を行いました。今回は、その内容を記事にしました。 この研修のねらいはじめにソフトウェアの設計について書かれた情報は世の中に多いですが、その情報の多くは How であり、それだけを読んで適切に使うことが難しいと感じています。その直接的な理由は、How に対しての What、How / What に対しての Why が語られることが少ないからです。 ただ、How だけを知っていると、それは当に問題を解決して

    ソフトウェア設計の Why & What & How | Wantedly Engineer Blog
  • エンジニア採用の方法とか、技術組織の作り方とか|いわーく

    最近ほかの会社のCEOやCTOの人たちにエンジニア採用の方法や技術組織の作り方について相談をいただくことが増えてきました。 なので、相談いただいた際に自分が参照できるよう、殴り書きレベルでここに記しておこうと思います。 エンジニアの特異性について理解する優秀な"非"エンジニア経営者は「再現性」や「予測可能性」を高く実現するのが得意なようです。高度にシステム化されていて、誰が入っても一定以上に活躍でき、人を増やせば増やすほど企業に利益をもたらす。彼ら彼女らは、そんな形の組織を作るのが得意なのです。 しかし僕たちエンジニアは知っています。 エンジニアは人によって10倍、100倍の生産性の違いを発揮するということ。また「人月」は神話であり、人数と生産量が比例することは決してなく、人を増やすことで成果が減ってしまうことすら珍しくないということ。 ここに、優秀なビジネスマン経営者こそ陥ってしまう、モ

    エンジニア採用の方法とか、技術組織の作り方とか|いわーく
  • Findy Engineer Lab

    ABOUT US ファインディはテクノロジードリブンな事業成長を増やすことをミッションに、独自に開発したアルゴリズムを用いた転職サービスを提供しています。 エンジニアのスキルと企業の求人票を解析し、最適なマッチングを実現しています。

    Findy Engineer Lab
  • コードを書いて金を稼ぐ - kuenishi's blog

    初めてまともに携わったシステムはNTT研究所で作られていたCBoCといわれるものであった。内容について詳しくは述べないが、国内では割と先進的でありながらとにかくNTTの事業会社(割と稼いでいる)で使えるものを作ろうというものであった。この時期は研究所は研究だけしていればよいというものではなく事業貢献が求められており、論文になるような研究を生み出すだけでなくそれをどうやってビジネスにするかが重要視されていたのだと思う。このとき作ったものは実際に事業会社で使われ、退職の前後には年間数万円が口座に振り込まれるようになっていた。なお収入なので税金の扱いを間違えないように。しかし特許といえばガッポガポ…というイメージだがそんなに当たることはない。わたしが携わったそのソフトウェアは確かに使われていたが、事業会社のビジネスの中核を支えていくようなものにはならなかった。ならなかったのでメンテナンスフェーズ

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