ジュニアエンジニアからシニアエンジニアになるまでに自分がやっていたことまとめ - yasuhisa's blog
長いので3行まとめです。 最近、エンジニアリング経験の浅い方にアドバイスをする機会が増えてきたので、紹介時に使えるポインタをまとめました 何が合っているかは人によるので、正直正解はないと思いますが、少なくとも自分に効いたやり方をまとめています 合いそうなところだけをピックアップして真似してもらうだけでも全然いいと思います 「他にもこういうのをやったら伸びると思うよ!」というのがあったら、SNSなどで反応ください はじめに 真似するのが簡単で効果が大きい Pull Requestをセルフレビューする 趣味プロジェクトを持つ 参考: 自分が過去にやっていた趣味プロジェクト 真似するのは簡単で効果はそこそこ 地味な改善活動を拾い続ける 地道な活動例: READMEやsetupスクリプトの修正 地道な活動例: アーキテクチャ図を書き起こす / 改善する 仕組み化でチームや自分を楽にする 真似するの
複数の企業でデータエンジニアとして求められたスキル - yasuhisa's blog
最近「ああ、これ前職でも前々職でもやったことあるなぁ」という仕事があった。データエンジニア(やその関連職種)として働き始めて約5年、3社でフルタイムとして働いてきて「このスキルは業界や組織規模が変わってもデータエンジニアとしてスキルを求められることが多いな」と感じたものをまとめてみることにした。棚卸し的な意味はあるが、特に転職用などではないです。 前提 どこでも必要とされたスキル データマネジメントに関する概要レベルの知識と実行力 セキュリティや法令に関する知識 事業ドメインに関する興味関心 他職種とのコミュニケーション能力 コスト管理 / コスト削減のスキル ソフトウェアエンジニアとしてのスキル DataOpsやアラートのハンドリング能力 分析用のSQLを書く力 古いテーブルやデータパイプラインを置き換えていくスキルや胆力 あるとやりやすいスキル 関連部署の動きを何となく把握しておく力
異常検知ナイトでLT登壇しました - yasuhisa's blog
機械学習の中でもマイナーなテーマであろう異常検知がテーマの勉強会、異常検知ナイトというイベントでLTの登壇をしてきました。マイナーテーマなのに300人以上が集まる東京怖い。 3ページしかないですが、発表資料も置いておきます(LTのレギュレーションで3ページ5分)。 異常検知ナイト LT登壇資料 はてな id:syou6162 from syou6162 LTのテーマは、現在自分がどんなデータで異常検知をやっているか、どういう困り事があるかを発表してプロの方からアドバイスをもらおうというものです。Mackerelで今まさに異常検知機能の開発をしていて、時系列周りのモデルのハイパーパラメータを開発データでチューニンングしたいけれども、そもそも異常データを含む開発データって手に入らないことが多くてどう対応していくのがよいのか?という質問をさせてもらいました。プロからのアドバイスは動画で見れるので
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