外資IT企業のSoftware Engineer - Machine Learningのオファーをもらうためにやったこと - 肉球でキーボード
写真は前職の最終出社日に同期と朝まで飲んで撮った渋谷スクランブルスクエア この記事について 本記事では自分が外資IT企業のSoftware Engineer - Machine Learning(機械学習エンジニア)に応募して、オファーをいただくまでにやったことを書きます。 外資IT企業のSoftware Engineerに関する日本語ドキュメントは、既に多くの方が素晴らしい記事を公開してくれていますが、Machine Learning / Data Science専門のポジションに関する情報はまだまだ少ない印象です。 本記事が外資IT企業でMachine Learning / Data Science関連の職を目指す人の参考になればと思います。 本記事には以下の内容は含まれません。 具体的な面接項目・質問内容 お金の話 企業ごとの面接項目についてはGlassdoor, LeetCode、
GitHub - modelcontextprotocol/servers: Model Context Protocol Servers
Official integrations are maintained by companies building production ready MCP servers for their platforms. 21st.dev Magic - Create crafted UI components inspired by the best 21st.dev design engineers. ActionKit by Paragon - Connect to 130+ SaaS integrations (e.g. Slack, Salesforce, Gmail) with Paragon’s ActionKit API. Adfin - The only platform you need to get paid - all payments in one place, in
2023年8月で新卒から約13年半勤めたSIerを退職します。関係者の方々、本当にお世話になりました。 9月から新しい職場で働くのですが、転職活動が初めてということもあり、色々と試行錯誤しながら進めたのでここにまとめたいと思います。 なお、具体的な企業名やそのプロセス、オファー条件はここには記載しません。企業名、特に前職は色々調べるとわかる情報なのですが、企業名で検索してこの記事が出てくるのもちょっと違う気がするのであえて書いておりません。 転職に向けてどう準備、活動したかにフォーカスして書こうと思うので何かしら参考になれば幸いです。 自己紹介、私の経験値 なぜ転職するのか 企業探し 選考準備 読んだ本 問題解決力を鍛える!アルゴリズムとデータ構造 データ指向アプリケーションデザイン ［試して理解］Linuxのしくみ システム設計の面接試験 世界で闘うプログラミング力を鍛える本 コーディン
Recently, Shopify’s CEO Tobi Lütke shared his thoughts on AI’s role in coding, stating that “reflexive AI usage is now a baseline expectation at Shopify.” The gist of his message was that AI is revolutionizing how we work, and everybody should jump on board this train or risk being left behind. I’m paraphrasing a bit, but not much – check out the post for complete context and content. This struck
I'm a programmer and I'm stupid
I've been writing code for money for 15 years. I've tried other roles — product management, analytics, testing — but they didn't stick. And over the years, I've learned that I'm pretty dumb. Unfortunately. I haven't been diagnosed with any specific medical condition, but my mental capacity is very limited. I find even easier Leetcode problems challenging. Reading about a basic consensus algorithm
プログラマーを目指す人のための超初心者向けガイド
1. ブラインドタッチを習得しろ正しい指の位置を学び、ブラインドタッチできるようになれ 練習用ソフトぐらいはいくらでも転がっているが、指の位置が把握できるものが良い 2. Ubuntuをインストールし、Linuxコマンドを学べ基本的な操作はコマンドでできるようにしろ 特に複数のコマンドをパイプで渡す等、標準入出力に習熟しろ サーバ運用に必要なコマンドは一通り学んでおけ 3. VimかEmacsをnoxで使えるようになれnoxとは、要するにGUI環境無しでということだ サーバー運用する上ではGUIに頼れないことが多いため、noxで使えるエディタをマスターしろ 4. プログラミング言語を学べここにきてようやくプログラミング言語だ まず共通知識としてHTML,CSS,JavaScriptぐらいは知っておいたほうが良いだろう あとはどんなプログラマーを目指すかに依るが、組み込み系ならC言語、Web
AIエージェントの実力を測る方法：Cline と Devin の優秀さは測れるのか - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部
D.M.です。AIエージェント選定時の基準について解説します。 結論ファースト ・モデル＋エージェントの性能評価 SWE-Bench Verified が妥当な指標なのではないでしょうか。 ・単純評価が難しい箇所１ UI・UXの違い IDE, Teminal, Cloud （Webブラウザ）の3種がある。 ・単純評価が難しい箇所２ コードベースの把握手法 インデックス型と構文解析型がある。 イントロダクション： AIエージェントの理解に障害となる課題 現状エージェントの数が多すぎる課題があると思います。 ざっと思いつくものを書いてみました。 GitHub Copilot Coding Agent Cursor Agent Mode Cline Windsurf Claude Code Codex Agent Devin Lovable … これら乱立する開発用AIエージェントツールをどのよ
MLOps roadmap 2024
The MLOps engineer role is different from an ML engineer role. Even though the role varies from company to company, in general, ML engineers focus more on bringing individual projects to production, while MLOps engineers work more on building a platform that is used by machine learning engineers and data scientists. To build such platforms, lots of different skills are required. Here is a roadmap
Tuesday, September 13, 2022 :: Tagged under: engineering. ⏰ 11 minutes. Hey! Thanks for reading! Just a reminder that I wrote this some years ago, and may have much more complicated feelings about this topic than I did when I wrote it. Happy to elaborate, feel free to reach out to me! 😄 🎵 The song for this post is I, Don Quixote from the musical Man of La Mancha, composed by Mitch Leigh and Joe
エンジニア転職して一年経つので自宅学習で使った技術書&Udemyをジャンル別に評価してみた - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 2021年7月でエンジニアになって1年経ちました。 エンジニア転職直後に年収が300万くらい下がり、爆速で市場価値をあげなければ！！というモチベーションで一年間いろいろ勉強してきました。 これまでその内容を振りかえることもなかったので、この機会に自宅学習で使った技術書とUdemyをまとめてみることにしました。 参考資料選びに悩んでいる方の助けになれば幸いです。 ちなみに、転職して半年間は学習の成果も市場価値の向上も全く感じられなかったのですが、最近になってようやくそれらを感じられるような出来事が増えてきています。 Wanted
Facebook senior software engineer interview: the only post you’ll need to read
I have been working at Facebook as a software engineer for a while now. During this time, I have got different inquiries from friends and strangers alike on landing a senior engineering position at Facebook. This post will explain the process that could help you achieve your dream job at Facebook or any other FANG company. It will explain the steps I took before applying for a job at Facebook. Dis
Me after years using python.Before starting this post, I want to acknowledge that soft and hard skills are equally important. Data people exist to deliver business value, or more broadly read facts from a pool of ever-growing data. But, even with a bunch of posts talking about soft skills, at the end of the day, we're being paid for the technical skills we have, and the ability we have to deliver
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転職活動の記録〜クラウドと英語〜 - fu3ak1's tech days
Coding as Craft: Going Back to the Old Gym
🤓 So you're using a weird language 🧠
A non-beginner Data Engineering Roadmap — 2025 Edition