はてブの人気エントリーに日本のエンジニア達は海外に出なければいけないという記事があった。 カナダ在住で経験年数4年のソフトウェアエンジニアで年収1600万円の方らしく、 日本より海外の方がソフトウェアエンジニアの給料が一般に高いので海外に行くべきという話が書かれている。 実際僕も居住地域による給与差を利用すべく渡米し、先月の記事 では新卒から数えて8年で年収が12倍になっていた話も紹介した。 一方、年収1600万円であれば海外に出なくても稼げると思っているので、 国内にいてもできそうなものも含め、ソフトウェアエンジニアとして給料を上げる上で過去に活用したハックを紹介していきたい。 昇給履歴 新卒入社 僕が新卒で入社した会社の当時の初年度給与は450万円だった (公開情報)。 大学の4年間はずっとアルバイトとしてソフトウェアエンジニアをやっていて、 3社を渡り歩いて時給は800〜1350円と
せっかく10年以上かけて学んだプログラミングだが、人間がコード書くよりChatGPTにやらせた方が早いなということが度々あり、だんだん自分でプログラミングをやる時間が減ってきた。AIにコードを書かせてそれをGitHubにコピペして残りの時間は遊んでるだけで成果が出てお給料ももらえる日は近いし、段々会社もそのことがわかってきて失職する日も近い。 残念ながら現時点では全ての仕事がAIで上手くいくわけではないが、どういう時に使えるかを知っておくと楽をしやすくなるので、僕がどう使っているかをまとめておく。 失職できるケース 簡単なスクリプトを高速に書かせる 僕はRubyが全ての言語の中で一番慣れており、StackOverflowやドキュメントをほぼ見ずに大抵のプログラムを書き切れるため、Rubyを書いている時がプログラマとして一番生産性が高いのだが、それでも最近AIにRubyを書かせたことがあった
Ryzenはゲーム用CPUとしては特に問題ないのだが、 ソフトウェア開発においてはIntelのCPUに比べて不便なポイントがいくつかある。 日々業務で使っていてあまりにもストレスが溜まるので、CPUをIntel Core i7に変更した。 このマシンは8年前に組んだ自作PC なのだが、使っていて不便を感じたパーツを差し替え続けた結果、 今回のアップデートで全てのパーツが当時とは違うものに変わったため、 それぞれ古い方のパーツで不便だったポイントなどを紹介したい。 仕事で使う自作PC 社内のサービスをいじる時は会社から貸与されているM1 MacBook Proを使うのだが、このマシンは不便である。 Rubyのビルドは自分のLinuxのマシンに比べ2倍以上遅いし、Reverse Debuggingができるデバッガが存在しないし、 慣れたツールであるLinux perfも使えないし、Podman
yusukebe さんの OSSで世界と戦うために を読んで感銘を受けた。 hono の快進撃もさることながら、OSSで日本のコミュニティの外にリーチしたり、 GitHubスター数を伸ばしたりみたいな話は、 自分も10年くらい挑戦し続けているけどあんまり表に出てこない気がするネタなので興奮した。 僕はいくつかの点で上記の記事とは違う方法でOSSで世界と戦っているのだが、 その中でうまく行っているものや、良くないと思っているものなどについて紹介したい。 GitHubのスター数 OSSを始めたばかりの学生時代、GitHubのスターへの執着がもはや煩悩の域であり、 集めたスターの数を合計するCLIツールを作ったり、 同じ計算方法でランキングを作るWebサイトを作ったりした。 このサイトによると、僕の今のスター数は9000を超えている。 自作したOSSの中では、スター数が1600くらいのものが2つ
Ruby 3.3がリリースされた。YJITには非常に多くの改善が含まれたリリースだったが、 NEWS解説記事やリリースパーティーでは 2点しか触れられなかったので、この記事ではRuby 3.3でYJITがどう改善されたかについて解説する。 YJITは既に実用段階 YJITはRuby 3.1で導入されたが、Ruby 3.2の時点でexperimentalのマークが外れ、実用段階となった。 Ruby 3.2では、以下のような企業で性能改善が報告された。 DeNA: 40% 高速化 GMOペバボ: 18% 高速化 STORES: 6.5-7.5% 高速化 Timee: 10% 高速化 メドピア: 2.8% 高速化 BOOK☆WALKER: 20-30% 高速化 Discourse: 15.8-19.6% 高速化 Lobsters: 26% 高速化 CompanyCam: 20-40% 高速化 弊
RubyのJITコンパイラYJITを開発している弊社Shopifyでは、社内で最もトラフィックが多いストアフロントのアプリにRuby 3.3 (master) をデプロイして平均レスポンスタイムが16%高速化、社内で最も大きなアプリであるモノリスにRuby 3.2をデプロイして平均レスポンスタイムが9%高速化している。他の会社でも、YJITを本番で有効にしたら高速化したという事例をちらほら目にした。 一方で必ずしも良い報告ばかりではなく、YJITを有効化したらメモリを使い切ってしまったりだとか、遅くなったみたいな報告も目に入ることがある。こういった問題は我々も多かれ少なかれ経験しており、それぞれ適切に対処することで解決できたため、その知見を共有する。*1 メモリを使い切ってしまった時 zenn.dev YJITを有効化すると、YJITが生成する機械語に加えて、それに関するメタデータもメモリ
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