テクノロジーに関するShinSemiyaのブックマーク (5)

  • 30歳Webエンジニアのおちんぎん - 瀬宮の球拾いブログ

    30歳当時は某pクシブ社に雇用されていました。 今は雇用関係にありません。 もう2年以上経っているので、今は評価制度なども違うそうなので、時効だと考えています。 会社も給与体系もなんか昔と変わっているそうなので、今あの会社に入りたい人には参考にならないと思います。 雇用当初の説明では27万円 * 12ヶ月 + 夏冬賞与が1ヶ月分 + 住宅補助5万円 * 12ヶ月分、残業代なし裁量労働制438万円という説明でした。 なのでその額をもらっていたことになります。 そこから昇給が一切なく、時々賞与が少なかったり出なかったり、あと電車遅延とか関係なく月3回、朝10時に遅刻したら減給(精勤手当とかいうのがあってそれがなくなる。他社でもそういう制度があると聞いたのでよくあるのでしょう。社会は厳しい)で、その年は電車遅延が多く、上記の減給があり満額は出なかったですね。 裁量労働制だったので残業代はありませ

    30歳Webエンジニアのおちんぎん - 瀬宮の球拾いブログ
  • 社内の技術トレンドを大公開!Wantedlyのエンジニアが使ってる技術、注目している技術は? | Wantedly Engineer Blog

    こんにちは。Wantedlyエンジニアをしている森脇です。 先日とある機会があって、社内のエンジニアにアンケートを行いました。その内容は、この2つです。 仕事中によく検索するキーワードはなんですか?最近気になっている技術・話題はなんですか?その結果を眺めていると、あまり知らない名前が出てきたりして、調べながらまとめてまとめるだけで幅広い分野のトレンドを理解するのに役立ったので、せっかくなのでこのエンジニアブログで公開することにしました。 広い分野のトレンドが知りたい人は、ぜひブックマークしていただければと思います。 話題の粒度がバラバラだったり、自分が知らないところは内容が薄かったりしますが、ご容赦ください。きっと会社による偏りが出てたりすると思うので、面白いと思った人は、あなたの会社でも調べてみてはいかがでしょう? バックエンドRuby on RailsWantedly Visitのバ

    社内の技術トレンドを大公開!Wantedlyのエンジニアが使ってる技術、注目している技術は? | Wantedly Engineer Blog
  • ログイン - はてな

    パスワードを忘れた方はパスワードの再設定を行ってください。 初めての方ははてなID登録 (無料) してください。 うまくログインできない方はお問い合わせをご覧いただき、Cookieの設定をご確認ください。

    ログイン - はてな
    ShinSemiya
    ShinSemiya 2017/09/07
    さすがshobyさん。CMの費用対効果大事ですね。
  • freee DRINK UP at RubyKaigi 2017 (2017/09/19 19:00〜)

    最終追加枠・・・残り2名です イベント概要 ●日時:2017年9月19日(火) 19:00〜22:00 ●内容:freeeRubyKaigi 2017 のスポンサーです。 この度RubyKaigi 2017 に参加された方々に、広島で世界のbeerを飲みながら親睦の場としてお使いいただければと思い会場の提供をさせていただきます。 弊社freeeのCTOを含むエンジニアも多数参加いたしますので、freeeでの働き方、開発組織についてもお答えさせていただきます。ご質問大歓迎です。 なお席に限りがございますが、皆様のご参加申し込みお待ちしております。 ●横路 隆 CTO / Co-Founder Ruby City 松江育ち。慶應義塾大学院理工学研究科修了、専攻はコンピュータサイエンス。 学生時代よりe-learningや動産担保融資支援など、ビジネス向けのシステム開発に携わる。 2010年、

    freee DRINK UP at RubyKaigi 2017 (2017/09/19 19:00〜)
  • 私がユーザー体験の仮説をたて施策をうつときにすること - 瀬宮の球拾いブログ

    前提条件として ターゲットとなるユーザー層に知り合いがいることが前提です。 え、いない? 作りましょう。いないと話になりません。 え、つくりたくない? 興味を持つつもりもないユーザー相手に商売してもうまくいきませんよ。 システムしているの? 検証でやることはほぼ地道なアナログ作業です。 このあたりの作業を最後までやりきってルーチン化できれば自動化できます。 ようするに最初はほぼアナログです。この作業に限って言えば、ディープラーニングや機械学習は「機械に任せられるフェーズが早められる」「分析する変数が増やせる」くらいの効能しかありません。 これを1サイクル回すのにどれくらいかかる? 約2週間〜4週間 1~2イテレーションくらいです。 施策を検証せずに打つより時間はかかります。しかし有効度が高いためこの方法を採用しました。 「連射性」より「命中性」を重視した施策の打ち方です。 大事なのは「有効

    私がユーザー体験の仮説をたて施策をうつときにすること - 瀬宮の球拾いブログ
  • 1