アメリカでソフトウェアエンジニアの職を探した - pco2699’s blog
はじめに 前提 アメリカで働くためのビザ 業務経験 2023年のアメリカのテック業界の状況 具体的な就活のステップ ソフトウェアエンジニアのインタビューで求められることの抽象的な理解 レジュメ Job Descriptionから逆算してレジュメを作る 一枚におさめる 数字を用いてスケールとビジネスインパクトを示す なるべく隙間を埋める フォーマット添削ツールにかける レビューを受ける ネットワーキング・リファラル 応募する アメリカの就活はNumber Game 採用のトレンドを追う 時期を見計らう Linkedinで最新の求人を見つける方法 Promotedをすべて非表示にする "Most Recent"順にする 検索クエリを工夫する 設定をブックマークする 時間を決めて巡回する コーディングインタビュー対策 アルゴリズムの地図を脳内に作る 大学やCouseraでアルゴリズムの授業を取る
「エンジニアDB」というサービスを開発しました！【Next.js / Rails / AWS / Terraform / Docker / GitHub Actions】 - Qiita
3.インフラ（全体構成）について ここから技術的なことについて話していきます。 まず大前提として、プロジェクトの全体構成は、Happiness Chain の卒業課題の条件に基づいて決めれらていました。これらの条件には以下が含まれます Rails APIモード / Reactで完全SPAのポートフォリオを作る。 本番環境と開発環境にDockerを使う。 本番環境にはECS Fargateを使う。 GitHub Actionsを使ってAWSに自動デプロイする。 Terraformでインフラをコード化する。 なので、これに倣って実装しています。 アーキテクチャの全体像 フロントエンドはVercelにデプロイして、バックエンドはAWSのECSにデプロイしています。 ブランチ運用は、GitHub flowを採用しています。 プルリク時にテストが走り、mainブランチにマージされるとデプロイされる感
マイクロソフト、初心者向け生成AI学習教材「生成AIアプリケーションの開発を始めるために必要な全知識を学べる12講座」を無償公開
マイクロソフト、初心者向け生成AI学習教材「生成AIアプリケーションの開発を始めるために必要な全知識を学べる12講座」を無償公開 コースの内容には、大規模言語モデル（LLM）がどのように動くかを理解する。「生成 AI と大規模言語モデルの紹介」、ユースケースに適したAIモデルを選択できるようにする「様々なLLMの調査と比較」、プロンプトの構造と使用法の理解のための「プロンプト・エンジニアリングの基礎」、埋め込み技術を利用したデータ検索アプリケーションを構築する「Vector Databasesを利用した検索アプリケーションの構築」、外部APIからデータを取得するためFunction Callingを設定する「Function Callingとの統合」など、入門的な内容から高度なアプリケーションの開発まで多岐にわたるレッスンが用意されています。 レッスン内容は日本語による説明と図で構成 各レ
GPT-4の回答を向上させる「プロンプト26の原則」、220以上の生成タスクが実行可能なマルチモーダルモデル「Unified-IO 2」など重要論文5本を解説（生成AIウィークリー）（テクノエッジ） - Yahoo!ニュース
1週間分の生成AI関連論文の中から重要なものをピックアップし、解説をする連載です。2024年初っ端の第27回目は、「礼儀は不要」「モデルに質問させる」「良い解答には報酬」など、大規模言語モデルの返答が向上する「プロンプト26の原則」をはじめとする5つの論文をお届けします。 画像から動く3Dシーンを生成する「DreamGaussian4D」のサンプル【画像】 複数の自律AIエージェントが過去の経験を共有して未知のタスクを処理するモデル「Experiential Co-Learning」この研究は、大規模言語モデル（LLM）に基づく自律エージェントの進化に焦点を当てており、これらのエージェントが単独で、または人間の介入なしでさまざまなタスクを処理する能力を持つことを示しています。ただし、これまでのエージェントは過去の経験を活用してタスクを効果的に解決することに一定の制限があるという問題がありま
ソフトウェアに関わる人が知っておくといいかもしれない法則10個
「チームトポロジー」や「エンジニアリングマネージャーのしごと」「スクラム実践者が知るべき97のこと」の著者や翻訳者などで知られる吉羽龍太郎氏が、「ソフトウェアに関わる人が知っておくといいかもしれない法則10個（勝手セレクション）」という興味深いポストをX（旧Twitter）で公開しています。 ソフトウェアに関わる人が知っておくといいかもしれない法則10個（勝手セレクション） コンウェイの法則 パレートの法則 グッドハートの法則 パーキンソンの法則 ブルックスの法則 リトルの法則 ピーターの法則 ハインリッヒの法則 ピーク・エンドの法則 ホフスタッターの法則 — Ryutaro YOSHIBA (@ryuzee) January 23, 2024 これらの法則の多くは経験則だったりもしますが、いずれにせよ知っておくと上司の説得に役立ったり、ソフトウェアの開発現場でチームの運営に役立ったり、物
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