テクノロジーは魅力的だが、 それ以上に魅力的なのがそれを設計した人達の深いこだわりだ。 『Hit Refresh』 サティア・ナデラ,グレッグ・ショー,ジル・トレイシー・ニコルズ 日経BP (2017/11/16)最近、良いエンジニアリングには「こだわり」が大切だと考える事が多い。 1つの事に執着し、存在しないかもしれない1つの正解を探すかのように深堀り、時に斜に構えた見方をし、否定をしてみたり、過度に表現してみたり、素直にまっすぐ見てみたり、何も考えず手を動かしてみたり、考え学ぶ事に時間を使ってみたり、考え自体を180度変えてみたり、怠惰で傲慢で短期で、平等なんだけど不平等な非対称性を持つ物事をハックするような所作。 そのどれもが実は「こだわり」で繋がっていて、だからこそエンジニアリングの楽しみ方も人それぞれで、広く尊重されて欲しいなとよく思う。 多様なこだわりはイノベーションの源泉こだ

体育会系な本ではあるが、この本を読んで働き方から私生活の行動まで「頭の中のビル・キャンベル」によって、より良い行動を目指すようになった。 利他的な活動が増え、電通大で講義サポーターをしたり、プログラミング教室の先生をしたり、実際にコーチングの勉強を経て社外のエンジニアとも1on1で話す活動をはじめた。それなりの人と話している。 コーチング仲間と話していても感じるが、エンジニアリングを一定やり込んだ人同士でないと話して解消できない悩み、モヤモヤ、指向があるなと思う。1人でも多くの人にエンジニアリングの楽しさを知ってもらうために、私が大きく貢献出来る所でもあると思うので、これからも続けたい。 # XXのフォロワー数は右肩上がりで3万人を超えた。ありがたいことだし、本当に皆さんのおかげで色んな事が成り立っているので感謝している。 排除される人が少ない空間でありたいという気持ちもあって、今までブロ

はじめにタイトルの通り最近「ソフトウェアエンジニアがビジネスの話をする」って極論かなり難しくねと思っており、まだまだ自分の中にも答えはないが書いてみる。 逆に読むと良い記事、書籍、論文があるなら教えて欲しい。 背景近年「エンジニアは事業貢献してこそ」「エンジニアもユーザファーストでビジネス貢献」といった言説がIT界隈で増えて来ている感じがしている。 これは本当に良いことだと思っていて、技術や業界全体の経験の積み重ね、研究活動によって、技術やノウハウがコモディティ化したことで、より本質的なエンジニアリングが提供すべき事を考えられるようになっている結果の1つだなと思う。私がエンジニアリングを最初に学んだ頃なんかは、ソフトウェアエンジニアはキツいみたいな文脈で3K職だと言われていて、高専でも「電気系に行ったほうが安泰だぞ」と先生が言うほどだった。GitHubやCI/CD、クラウド、OSSだったり

1エンジニア、Tech Leadとして入社しましたが、現在完全にジョブタイトルも評価もビジネス職になり、100％ HRとして働いています、ばんくしです。 最近「兼業なんですよね？」「なぜHR？」と聞かれる事があまりにも多いので、１つ記事を書いておこうと思い至っています。 やっていること実際に100% エンジニア採用にフォーカスしています。 技術広報の管理から分析、採用フロー設計、社内外の需要調査、採用Opsの構築や連携、書類チェック、候補者とのやり取り、カジュアル面談、1on1でのキャリア相談、各制度設計など全てのHR業務に時間を費やしています。 完全にビジネス職のようなカレンダーで過ごしています 加えて候補者に合わせる関係上差し込みタスクも多いという状態です採用においては、戦略と寄り添いが全てだと思っているので、面談等の定常タスクの時間以外は、事業と人を知り考える時間に当てています。 ひ

星のカービィやスマブラを開発しているクリエイター、桜井政博さんのYouTubeチャンネルに「内圧をカンカンに高める」という本当に素晴らしい動画がある。是非、多くの人に見てほしい。 さて、内圧が高まると良いのは何故だろうか。桜井さんをリスペクトした上で、前職から考えている事を書いておく。 人の思考は木、現実はグラフ仕事をしていると、多くの人が論理的に物事を解釈しようとする。 「解像度を上げる」において、木の形で表現されるソレは、ビジネスシーンにおいて必須の考え方である事は間違いない。この「物事を木のように捉える思考」「論理的思考」における、多くの情報を蓄え、整理して言語に出来ることの価値は言うまでもなく高い。 何故なら、そうしなければ「人に伝える」という事が出来ないからである。 一方で、価値が非常に高い分、その思考が障壁になったりネガティブに傾いているシーンには目が向けられにくいなと感じる事

はじめにStable DiffusionだとかChatGPT、LLMみたいな「大規模モデル」って考え方が機械学習業界から出て、スケーリング則に基づいてまだまだ精度が上がるとされている昨今。 （スケーリング則はどうのこうの諸説あるが）さておき、「マルチモーダルに」「あらゆるデータを学習した」「大規模なモデル」が今後数年リードしていく事は間違いないと思う。 そんな中で、我々機械学習エンジニアやデータサイエンティスト、アナリスト、データエンジニア、MLOpsエンジニアみたいな、いわゆるAI屋として働いている人たち、皆が所属するAI組織ってどうなっていくのかな、という話を書いてみる。 データの民主化AIの民主化とデータの民主化AI業界では「AIの民主化」というワードがある。 便宜的にAIというワードが広く使われるようになった辺りで出てきたワードで、OSSやプラットフォーム、ハードの発展によって「A

お久しぶりです。CADDiの河合、もとい@vaaaaanquishです。 数ヶ月前、CADDi社内で「オススメ書籍」というものを書きました。 社内にも公開し読み会などを開いています私は前職の上司の影響でビジネス書を多く読むようになったのですが、ゴリゴリの技術書でない書籍というのはどうしてもエンジニアにとって読みにくい物も多いなと思っています（悪いと言っている訳ではなく飲み込みのために行動や知識を求められるよねという意です）。 また、エンジニア向けの書籍でも、少し概念的に古く、現代に適応しにくいものもあったりします（名著は名著である事には変わりないですがエンジニアリングもIT分野も年々進化し続けているので一部現代で扱いづらい概念が出てくるのは当たり前だよねとも思います）。 なので、なるべく「エンジニアが読みやすく」「比較的新しい環境で使える」をテーマに書籍を選び、比較的本を読む数の多くないエ

こんにちは、ばんくしです。 ここ最近、外向けの活動が増えてきたので、その整理も兼ねて背景と一緒に一筆書こうかなと思い至りキーボードを叩いています。 CADDiという組織一番大きな活動の源泉になっているのは会社なのでCADDiから。 CADDiは製造業における受発注事業をこれまでやっていましたが、先月には『CADDi DRAWER』という新しいサービスをリリースしています。 https://caddi.jp/drawer/　より技術的には、類似画像検索、Deep Learning、ANN、といった辺りがキーワードでしょうか。私もAI Labの一員として、DRAWER事業部メンバーとしてこのプロダクトに関わっていました。 サービスリリース直後なのですが、セールスチームが優秀なのか、お客様にも恵まれ、PdMやEM、エンジニアを探す事も忘れず進めています。 先月開催したエンジニア/PdM向けのイベ

はじめにここ2週間くらいで、カジュアル面談を3件受けた所、色々得られるものがあったので言語化したもの。 もっともっとカジュアル面談がカジュアルになると良いなという想いも込めて、感想や得られたものを書いておく。 登録したサービス直属の上司 (@m_nishiba) が突然はじめた、サクッと30分のカジュアル面談を申し込める何かを使ってみた。 エムスリーに興味ある人はぜひカジュアル面談しましょう!! １分で日程が決まります!! 空いているところに予約してください。エンジニア、PdM、事業責任者の方、私と３０分くらい、さくっと面談しましょう。 私の他にも続々と参戦してくれてます（まずは @keigohtr さん!!)https://t.co/Mi3G7YDtC3 — nishiba (@m_nishiba) July 14, 2020 ページの雰囲気もカジュアルすぎて笑える感じ。 カジュアル面談