この度、3年半に渡って勤めたメルカリを2022年5月に退職し、この夏からロンドンのMetaにSenior Machine Learning Engineerとして転職することが決まりました！わいわい✌('ω')。その過程で、東京およびロンドンのBig Tech合計5社を数ヶ月かけて対策をし面接に臨んだので、そこで得たノウハウをここで共有できたらと思います。面接を受ける際にNDA（Non Disclosure Agreement）にサインするので具体的な面接の詳細には触れられませんが、伝えられる範囲でできる限り記述しています。 また、Metaから最終的に提示されたオファー条件を最後に記載してあります。なにぶん日本においては給与の話は燃えやすいということもあり、その部分だけ某日本の有名エンジニアに倣って有料にしてあるのですが、ご興味のある方は是非ご購入いただければと思います（1コイン分の金額で

こんにちは、ソフトウェアエンジニアが家を建てる話が大好き人間です。 これまでは他人事として記事を楽しんできたわけですが、とうとう自分も家を建てることになりましたので、同志のために記録を残します。 ちなみに、ちょうど同じ時期に家を検討することとなったKuniwak氏と協力しながら進めています。彼の記事も併せてどうぞ。 目次とにもかくにもライフプランライフプランシミュレーターを内製する重要な指標はグラフで可視化家計簿と連携して高速にPDCAを回す住宅ローンについて学ぶ新築 /中古？マンション／戸建て？建売／注文住宅？家づくりの大まかな流れを把握する書籍で流れを掴むScrapboxで情報整理家のコンセプトを定めるハウスメーカーを選定する有名なメーカー、隠れたメーカー実体験は説得力がある土地を探す土地の災害耐性土地の将来性土地は自力で探し出すBlenderで日照シミュレーションよい土地を見つけたら

はじめに ソフトウェアエンジニアでテストマンを生業とする Kuniwak です。今回は家を買うためにやったことを紹介します。 というのも、家を買うためにやったことを知人に話してみたら面白がられたため、誰かの役に立つかもしれないと思ったからです。 なおこの記事はソフトウェアに関する技術の記事ではありません（随所に検証の基本的な考え方などが散りばめられていますが…）。また、この記事で紹介する意見・手法は多分に cocopon 氏の影響を受けています。cocopon 氏の家購入エントリもこの記事と同時に公開されているはずです。 また、この記事はとても長いので先にポイントを説明しておきます。この記事ではライフプランシミュレーションに始まり次のような3Dモデルを作って日照や照明の検証をしていきます。また、3Dモデルを作るだけでは漏れが出るのでさまざまな検証を組み合わせています： 検証のために作った3