スタートアップに向く人、向かない人（エンジニア編）｜えとみほ
先日、機械学習のエンジニアを募集する広告を出したところ、複数の人から「旦那に頼めばいいじゃん」と言われた（知り合い以外の方のために説明すると、私の夫は工学の博士号を取っているソフトウェアエンジニアである）。 確かにスキルマッチング的にはドンピシャではあるのだけど、夫とは実際に半年ほど働いてみて、すぐに一緒に働くのは無理だと断念した。少なくとも、今のスタートアップのフェーズでは、彼の能力や経験を生かしきれないと思ったからだ。 スタートアップに必要なのは「雑でもいいから速い人」先に少しだけ夫のバックグランドを話すと、彼は20代後半まで大学の研究室で働いており、その後私と出会ったVR系のベンチャー企業に転職し、30代前半でソーシャルゲームの会社に2回目の転職をした。職歴としては、そのソーシャルゲーム会社での経験が最も長いと思う。 ソーシャルゲームの会社では、ゲームの開発ではなく、不正なユーザーを
日本と米国で異なる「想定する物量」がソフトウェア開発の生産性の違いを生む - メソッド屋のブログ
私は米マイクロソフトの DevOps のインターナショナルチームに所属しています。ただ、住んでいるところは日本なので日本側のオペレーションも実施しています。 前回のブログでも書いた通り、私はどうして米国のエンジニアが生産性が良いのかをずっと知りたいと思っていたし、今も研究中です。この２つのチームに同時に見えてきたことがあり、彼らの生産性の良さの一端に気付いたのでブログにして残しておきたいと思いました。 見えてきた「物量」の違い 私がインターナショナルチームと一緒に向こうでしているときに、仕事でアップアップになったことはありませんが、日本だとしょっちゅうです。日本のMSもはっきり言って過去に私が所属したどの会社より相当効率的で無理がないのですが、それでも存在するこの差はいったい何でしょうか？いくつかの事例を通じてだんだん見えてきたことは１つのことをこなすための「物量」が違うということです。
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