ぬるいエンジニアの生態 - Qiita
Qiitaで周りを見るとほんとすごい人ばっかりですよね。 しかし、凡百のエンジニアもいます。 私はとくに大手につとめているわけでもなく、さりとてイケイケスタートアップでもなく、AtCoderで色をもっているわけでもありません（※あったらいろいろはかどると思います）。 フツーなりに、「エンジニアになってみてよかった」、と思ってはいたりするので、ぬるいエンジニアの生態をご紹介します。 ロールモデルにはならないけどサンプルにはなるんじゃないかなー。 自己紹介 新卒から5年～くらい、北海道の中小企業につとめています。 北の大地にいると、「S県」などであらわされる匿名性がちょっとうらやましいです。 春からシーランド公爵（になる予定）！ どうしてエンジニアを選んだのか 大学は地方国公立で、文系です。 完全に未経験からこの業界に入りました。 しいて言えばパソコンで遊ぶのが好きだったので、基本的な操作はで
性的虐待してきた兄の幸せを本気で願っていたんだよ
25歳独身彼氏なし。 幼い頃7つ離れた兄から性的虐待を受けていた。 そのことをいつまでも引きずっている。 もともと暴力を振るわれたりちょっとしたことで怒鳴られていたので、逆らえばどうなるかわからないという気持ちからされるがままになっていた。 兄に彼女ができたことがきっかけで行為はおさまり、それからもう15年以上経つが、その頃の傷が癒えるどころか悪化している気がする。 虐待を受けていた当時、幼さゆえの知識のなさもあり、あまり事態を深刻には考えていなかった。 それどころかいつも私を罵倒したり殴ったりする兄が優しくしてくれることが嬉しかったのを覚えている。 今思うとそれは思い通りにさせるために猫なで声で調子の良いことを言っていただけに過ぎないのだが、「かわいいね」と言いながら頭を撫でてくれるのが嬉しくて、いけないこととわかっていながら従いつづけていた。（ちなみに行為自体を気持ちいいと感じたことは
おまえらの知らない鎌倉を歩く（GR IIIxの実用） - 関内関外日記
おれは鎌倉市で二十年近く暮らした。おまえらは鎌倉の一部しか知らない。 「鎌倉には鎌倉駅か北鎌倉駅から行けばいいんでしょう？」と思っているのか？ 違う。大船から行け。 湘南モノレールに乗るのだ。 そして、「西鎌倉」へ行け。「北鎌倉」ではないぞ。おれは昔、和装をした女性二人が「西鎌倉」で降りて、「えー、お寺とかないんですか？」とか言っていたのを目にしたことがある。ここにはない。しかしなんで、あえて「西鎌倉」を選んだのか。鎖大師へ行け。 西鎌倉駅前、ここは昔コンビニだった。ニートだったおれは早朝ここに週刊ジャンプを買いにきて、車で接触事故を起こした。 とにかく湘南モノレールだよ、兄貴。え、おれの兄貴って誰だ？ SUZUKIYAはおれの身体を構成する食品を供給していていたスーパー。 まあ、七分おきにモノレールはやってくる。 子供のころの外食といえば、このロイヤルホストか昔対面にあったすかいらーくだ
生産性向上のために身に着けたい10のこと - Qiita
はじめに こんにちは。 普段働いているとき「どうやったら生産性があがるんだろう？」と思うことが時々あります。 「生産性向上」といっても具体的にどうするのか、なかなかイメージがつきにくい方も多いと思います。 この度、最近色々なところで目にする「世界一流エンジニアの思考法」という本を読みました。 この本では主に生産性を向上させるためにアメリカの一流エンジニアが行っている習慣や考え方について書かれており、 そこから個人的に身に着けたい10のことをピックアップしました。 内容について 筆者の牛尾さんはマイクロソフトの現役ソフトウェアエンジニアです。 そこで出会う一流エンジニアたちの考え方や、実践していることについて書かれている内容となっています。 アメリカでの内容なので日本では考え方のことなる部分もあるかもしれませんが、参考になる部分は多く 働き方や思考法について考えさせられる内容です。 個人的に
ITフリーランスエンジニアの平均月額単価を職業・職種・言語別に発表、パーソルキャリアが公開
本調査は、2023年の1年間に「HiPro Tech」が受領した案件の月額単価の平均を算出したもの。 職種別に見ると、最も高かったのは115.4万円の「ブロックチェーンエンジニア」、次いで「DXコンサルタント」（115.3万円）、「ITコンサルタント」（114.4万円）となった。 2〜5位には、デジタルトランスフォーメーション（以下DX）推進などのプロジェクトをリードする職種がランクインし、いずれの職種も単価が100万円を超え、2022年から10万円以上アップしている。 6位の「機械学習・AIエンジニア」（104.5万円）、8位の「データサイエンティスト」（95.1万円）も需要の高さに比例して、上位にランクインした。多くの企業が機械学習・AI技術を搭載したプロダクト開発や、顧客情報のビックデータ解析を通じたビジネスモデルの改善に取り組んでいる一方で、この領域は人材不足が顕著であるため、単価
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