Architecture styles define how different components of an application programming interface (API) interact with one another. As a result, they ensure efficiency, reliability, and ease of integration with other systems by providing a standard approach to designing and building APIs. Here are the most used styles: SOAP: Mature, comprehensive, XML-based Best for enterprise applications RESTful: Popul

米田 優峻さん（E869120@ICPC2022 (@e869120) / Twitter）の著書「競技プログラミングの鉄則 ~アルゴリズム力と思考力を高める77の技術~」をご恵贈いただきました。その感想です。 競技プログラミングの鉄則 (Compass Booksシリーズ) 作者:米田 優峻マイナビ出版Amazon 素晴らしい内容で競技プログラミング初心者への最初の１冊として最もお勧めできる本です。特に、数学も得意というわけではなくプログラミング自体も初めてという方には、ダントツで一番お勧めできる本です。 本書の良い点 １．図が分かりやすい。 最初の48ページが無料公開されているので、百聞は一見にしかずということで見ていただけると良いと思います。i www.dropbox.com 図自体分かりやすいですし全編カラーで書かれているのも良いです。段階的に説明すべきものについて無理に１枚に納め

2018年のある時期、時間にすると一週間くらいの間に Google、Facebook、Amazon、Apple、LinkedIn、Yelp からソフトウェアエンジニアとして働くオファーを受けることができました。ここでは、私がこれらの会社と、どのように年収交渉をしたかを紹介します。 本記事は英語で書かれた How I negotiated a $300,000 job offer in Silicon Valley という記事の翻訳記事です。一部の文章はより理解しやすいものとするため意訳をしています。また、現在のドル円相場は執筆時点で150円/ドルで推移しており、$300,000 は日本円にして4500万円程になります。しかし、当時この記事が執筆された時点では 109 円前後であるため、1ドル == 100円というレートでもって計算をしています。 長い面接の苦労もあとわずかです。大手ハイテク

What technical topics should you be prepared to address? Before you dig into the technical topics you may be asked about during your interview, connect with your recruiting point of contact to understand the subjects/skills you’ll most likely be discussing and demonstrating. In general, our technical interviews typically require you to perform coding and system design white boarding exercises. Als

前回の記事では就職に至るまでの経緯を書きましたが、こちらではもう少し具体的な内容を書いてきます。少しでもどなたかのお役に立てれば幸いです。※初米国就活かつ一個人の所感であることご了承ください！ 難易度渡米前から過去米国就活を経験された方のブログや、MBA卒の先輩・友人等から情報収集をしていました。語弊を恐れずに言うと、米国でBig tech並みのお給料をもらえる仕事（eg. 投資銀行、コンサル、その他金融機関や上場企業等）を非英語ネイティブが得ようとすると、100社書類アプライして、返事が来るのが5社くらい、内オファーをもらえるのが1-2社、という非常ー－－－－に過酷な道のりであることがわかりました。米国の一流MBA卒の方々でも、よっぽど英語がネイティブ並みに流暢でない限りやすやすとは就職できないようなので、米国で学歴の無い私にとってはめっちゃくちゃ過酷であることが予想されました。 運良く

この度、3年半に渡って勤めたメルカリを2022年5月に退職し、この夏からロンドンのMetaにSenior Machine Learning Engineerとして転職することが決まりました！わいわい✌('ω')。その過程で、東京およびロンドンのBig Tech合計5社を数ヶ月かけて対策をし面接に臨んだので、そこで得たノウハウをここで共有できたらと思います。面接を受ける際にNDA（Non Disclosure Agreement）にサインするので具体的な面接の詳細には触れられませんが、伝えられる範囲でできる限り記述しています。 また、Metaから最終的に提示されたオファー条件を最後に記載してあります。なにぶん日本においては給与の話は燃えやすいということもあり、その部分だけ某日本の有名エンジニアに倣って有料にしてあるのですが、ご興味のある方は是非ご購入いただければと思います（1コイン分の金額で

Nobody has time to grind hundreds of LeetCode questions, and the good news is that you don't need to do that many to actually get the job at FAANG! I was frustrated at my job at Grab, a ridesharing company in South-east Asia and wanted to break into FAANG but I wasn't sure how to. After a few months of research, studying and practicing, I interviewed at 11 companies and managed to get 9 offers fro

この記事を書くきっかけ 応募前にやっておくこと 履歴書に載せるプロジェクトと経験を積む プロジェクト 仕事の経験 履歴書の準備 ネットワーキング コミュニティ団体 カンファレンス キャリアフェア 同窓生 技術面接の準備 心構え 実際に応募する どこでジョブオープニングを見つけるか 効果的な応募方法 逆求人 終わりに この記事を書くきっかけ アメリカのリベラルアーツカレッジ（以下LAC）に通っていた者として、LACの学生は大規模な大学に行く学生に比べてキャリア形成に関する情報が少ない傾向にあります。このページは、LACに通う学生の皆さんや、米国での技術職の就活に馴染みのない方に、具体的で有益な最新情報を提供することを目的としています。これらは、私が学部1年生や2年生の時に知っていたらよかったなーと思うことです。このページの対象者は、ソフトウェアエンジニアを志望している、米国の就活にあまり馴染

Introduction to Locally Testable Codes and Related Topics (in Japanese)Nobutaka Shimizu

というわけでちょっと前に6年務めたシリコンバレーの某老舗ゲーム会社から、サンフランシスコにある設立4年くらいのモバイル向けゲームアプリ会社に転職しました。理由や経緯はおいといて、とりあえずここではその就職活動中に感じたことを書いてみます。ちなみに僕の就活経験ですが、2001年の新卒時に日本で1度、6年前にアメリカの同じくベイエリアで1度とかなりの初心者です。前回の転職は軽い気持ちで会社に呼ばれたらそのまま面接、3日後採用でしたが、今回はそんなこと一度もおこりませんでした。 わかったこと さっそく結論ですが、僕の今回の就職活動で学んだ一番大きいことはこれ、 自分が会社を選ぶのではなく、自分を選んでくれる会社に出会うまで面接を受けまくるしかない 追記）ベイエリアの人たち（少なくとも自分の見聞きする範囲では）がわりと頻繁に転職するのは、これも大きい理由かもなーと実感しました。つまり、必要に迫られ

前回の続きです。今回はシステムデザイン編。 実体験にもとづいて、なるべく雰囲気を再現しようとしてますが ・問題はすべて自作 ・人物、会話等はすべてフィクション なのでよろしくお願いします。実際の会話はNDAにより公開できません。 同じくらいの難易度の問題を、こんなレベルでやり取りして、最終的にはお祈りされました。 ~前回までのあらすじ~ GAFAのコーディング面接１回目を何とか乗り切ったyambe2002だが、休む間もなく次の面接が始まって辛い。 出題 ぼく「………」 面接官「あれ？yambe2002？大丈夫？」 ぼ「…はっ！ごめんちょっとボーっとしちゃった。大丈夫大丈夫。えーと、何だっけ？」 面「あー、分かる分かる！面接の連続で疲れるよねー！ぼくの時もそうだったよ」 ぼ「ははは…」 面「じゃもう一回言うね。ぼくからの問題はね、ミュージシャン名で検索すると、関係するコンサートの情報を表示す

このあいだ、GAFA数社のコーディング面接を受けて全落ちしました。後続のため、オンサイト面接がこんな感じだったよ、というのをストーリー風に仕立てて公開します。問題と会話はダミーですが、雰囲気はかなり近くできたと思います。なお実際の会話はすべて英語で、バーチャルでの実施でした。 メイン問題はLeetCodeのNo.1472をもとに作成。 https://leetcode.com/contest/weekly-contest-192/problems/design-browser-history/ ちなみに「ぼく」はIQ+30くらいの設定です。それではどうぞ。 入室と自己紹介 面接官「やあ！わたしはシンディ。会えて嬉しいよ！」 ぼく「こんにちは、シンディ。ぼくはyambe2002。調子はどう？」 面「超いい感じだよ。きみは？」 ぼ「ぼくも超いい感じさ」 面「それはよかった。わたしは部署Aのソフ

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競技プログラミングの問題を解くためには２つのステップがあります。 問題で要求されていることを言い換える知っているアルゴリズムやデータ構造を組み合わせて解く 必要な（知っておくべき）アルゴリズムやデータ構造は色々なところで学ぶことができます。 しかし、「問題の言い換え」や「アルゴリズムを思いつく」というのは、非常に様々なバリエーションがあり、問題をたくさん解かないとなかなか身につきません。 そこで、この記事は以下のことを言語化し、練習のための例題を提示することを目標とします。 問われていることを、計算しやすい同値なことに置き換える方法アルゴリズムを思いつくための考え方競技プログラミングで「典型的」と思われる考え方 ※一部問題のネタバレを含むので注意 ※良く用いられるアルゴリズムやデータ構造については競技プログラミングでの典型アルゴリズムとデータ構造 を参考にして下さい。 入力の大きさ(制約)

2020.03.07 Kazuhiro Osawa / LINE Service Development Department1 LINE Engineer Meetup for Students ～コーディングテスト対策ウェブセミナー～ https://acaric.jp/special/event/20200307-line-engineer-meetup-for-students-in-kyoto?utm_source=Twitter&utm_medium=social&utm_campaign=20200307-line-engineer-meetup-for-students-in-kyoto

株式会社NTTデータ数理システム (顧問)。アルゴリズムをはじめとしたコンピュータサイエンスの諸分野の啓蒙活動に従事。機械学習やアルゴリズムに関して面白いと思ったことを記事にしていきたいと思います。記事へのリンク等についてはお気軽にしていただいて大丈夫です。よろしくお願いします。 Follow

0. はじめに 動的計画法の解法に対しては、「一次元 DP」や「二次元 DP」といった呼称でよびたくなりがちです。たとえば ${\rm dp}[i] := i$ 番目の地点まで到達するまでの最小コスト というような DP テーブルを用いるような DP1 は一次元 DP であり、 ${\rm dp}[i][w] := N$ 個の品物のうち最初の $i$ 個の品物の中から、重さが $w$ を超えない範囲でいくつか選んだときの、選んだ品物の価値の総和の最大値 というような DP テーブルを用いるような DP2 は二次元 DP である、といった具合です。後者はいわゆるナップサック問題に対する DP として有名ですね！ 二次元 DP の配列を再利用して一次元へ しかし今回は、DP を一次元や二次元とよぶことにあまり意味がないかもしれない...という話をします。たとえばナップサック DP は、なんと実