エンジニアとビジネスの距離感の難しさ｜ばんくし
はじめにタイトルの通り最近「ソフトウェアエンジニアがビジネスの話をする」って極論かなり難しくねと思っており、まだまだ自分の中にも答えはないが書いてみる。 逆に読むと良い記事、書籍、論文があるなら教えて欲しい。 背景近年「エンジニアは事業貢献してこそ」「エンジニアもユーザファーストでビジネス貢献」といった言説がIT界隈で増えて来ている感じがしている。 これは本当に良いことだと思っていて、技術や業界全体の経験の積み重ね、研究活動によって、技術やノウハウがコモディティ化したことで、より本質的なエンジニアリングが提供すべき事を考えられるようになっている結果の1つだなと思う。私がエンジニアリングを最初に学んだ頃なんかは、ソフトウェアエンジニアはキツいみたいな文脈で3K職だと言われていて、高専でも「電気系に行ったほうが安泰だぞ」と先生が言うほどだった。GitHubやCI/CD、クラウド、OSSだったり
データの民主化とこれからのAI組織｜ばんくし
はじめにStable DiffusionだとかChatGPT、LLMみたいな「大規模モデル」って考え方が機械学習業界から出て、スケーリング則に基づいてまだまだ精度が上がるとされている昨今。 （スケーリング則はどうのこうの諸説あるが）さておき、「マルチモーダルに」「あらゆるデータを学習した」「大規模なモデル」が今後数年リードしていく事は間違いないと思う。 そんな中で、我々機械学習エンジニアやデータサイエンティスト、アナリスト、データエンジニア、MLOpsエンジニアみたいな、いわゆるAI屋として働いている人たち、皆が所属するAI組織ってどうなっていくのかな、という話を書いてみる。 データの民主化AIの民主化とデータの民主化AI業界では「AIの民主化」というワードがある。 便宜的にAIというワードが広く使われるようになった辺りで出てきたワードで、OSSやプラットフォーム、ハードの発展によって「A
techに薦めている書籍｜ばんくし
お久しぶりです。CADDiの河合、もとい@vaaaaanquishです。 数ヶ月前、CADDi社内で「オススメ書籍」というものを書きました。 社内にも公開し読み会などを開いています私は前職の上司の影響でビジネス書を多く読むようになったのですが、ゴリゴリの技術書でない書籍というのはどうしてもエンジニアにとって読みにくい物も多いなと思っています（悪いと言っている訳ではなく飲み込みのために行動や知識を求められるよねという意です）。 また、エンジニア向けの書籍でも、少し概念的に古く、現代に適応しにくいものもあったりします（名著は名著である事には変わりないですがエンジニアリングもIT分野も年々進化し続けているので一部現代で扱いづらい概念が出てくるのは当たり前だよねとも思います）。 なので、なるべく「エンジニアが読みやすく」「比較的新しい環境で使える」をテーマに書籍を選び、比較的本を読む数の多くないエ
ヤフーを退職しエムスリーに入社しました｜ばんくし｜note
外から見ていて分かる通り、技術的、学術的に尊敬できる方が居るのはもちろん、社員の多くがギークです。また、機械学習を使った貢献のしがいのある医療という分野であることが私にとって魅力的でした。 転職後もMLエンジニアとして、常に勉強し、色んな事にチャレンジし、多くの成果で貢献出来ればと思っています。何卒よろしくお願いします。 以下の記事では、転職活動で使っているサービスや履歴書、現在持っている成果、具体的な報酬、次の会社に求める想いについて書きました。 これ以降は、上記記事でボカシた転職を考えるまでに至った理由だとか、結果としてどんな転職活動だったかを書くものです。 なぜ転職なのか前回ボカシた部分から書くと、転職を考えた理由は主に以下の3つです。 ・自身の上司が勉強できていない事に気付いた ・USでの研修で受けた刺激 ・自分に足りないものとチャレンジ3つの理由は横串で繋がってるんですが、細かく
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