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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
闇のDevOps DevOpsと業績評価 – ところてん – Medium
ここから、DevとOpsが協力すればより効率的になる＝DevOps、という言葉が生まれました。 当時は大企業においてはDevとOpsが分かれていることが当たり前だったのです。そして、大企業における当たり前が、当たり前ではないことに気付き始め、DevOpsを実現するためのツールができ始めたころでもあります。 ではなぜ、大企業ではDevとOpsが分かれているのが当たり前だったのでしょうか？ ハードウェアの時代その昔、産業の主役はハードウェアでした。 そのため、多くの企業はハードウェアを作ることに対して最適化が行われました。 ハードウェアには研究開発、製造、運用サポートといった大きな区分けが存在します。そして、それぞれの仕事において要求する人材レベルは異なります。 加えて、大量生産された製品の運用サポート（設置作業員、サポートセンタ）には、大量の人員が必要になってきます。 したがって、組織を研究
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