燃え尽きアラフォーコンサル転職記｜とあるコンサルタント
前書き40前後のおっさんは 良い感じに転職することが出来るのか？ 労働意欲が減退した戦略系コンサルは 満足に転職することが出来るのか？ 出来る 出来るのだ ある程度のランクになった戦略系コンサルの転職記録はネット上であまり見かけない。特に10数年も戦略系コンサルを続けたものの老齢となり労働意欲が減退したらどうするのか、という点は未だ明確に提示されていなかったと思う アラフォーで燃え尽きて転職を決意し実行した戦略系コンサルとして、今回の転職記録を後続のために残す なるべく具体的かつ率直に記載するように努めたつもりだ 有料部分には特に何も情報を記載していないので、おひねりだと思っていただきたい あと気が向いたら文中のリンクをクリックして転職サイトに登録してくれると私の懐が潤ってうれしい 退職に至る病顧客の期待値コントロールをミスったプロジェクトが炎上し、月の平均睡眠時間が3時間を切って早数か月
エンジニアリングマネージャーを目指す若者の戦略 - yigarashiのブログ
企業でWebアプリケーションエンジニアとして働き始めて2年と4ヶ月ほど経ちました。様々な仕事を経て、自分が向いていることや楽しく感じることが徐々に明らかになり、数年後になりたい像がぼんやりと浮かび上がってきました。そして、その将来像が世間的には「エンジニアリングマネージャー」（以降EM）と呼ばれていることもわかってきました。この記事では、EMについて自分が周囲から受け取った知識を整理するとともに、そこに向けてどんな戦略を取ろうとしているかをまとめてみます。マネージャーというとネガティブなイメージも拭えませんが、EMは年を重ねて吸い込まれるものではなく、積極的に取りに行くに値する面白いポジションであると思います。この記事を読んでEMに魅力を感じる同世代の仲間が増えると嬉しく思います。 EMについての理解 エンジニアリングマネージャーという職務についてのオーバービューは、広木大地さんによるエン
界隈がざわつくほど超進化したPMBOK第7版の解説【プロジェクトマネジメント】｜Miz Kushida
・・・ ・不確実性パフォーマンス・ドメインについて加筆しました ・テーラリングについて加筆しました ・適応課題について補足を追加しました。 はじめにPMBOKといえば、PMIが世界中のプロマネの実務家から意見を集めてプロジェクトマネジメントについて知識体系化している分厚い本、というイメージです。 いや、でした。。。以前の第6版までは（7版からはすごく薄い）。 2021年8月に第7版が発表されると（ただし、日本語版はもっと先）公式からアナウンスがありましたが、本家サイトに行ってみると英語版は既に購入できる状態でしたので早速電子版を購入し読みましたので解説したいと思います。 一応前置きしておきますと、僕はPMPホルダーではありません。外資系にいるときにPMBOKをベースとしたプロジェクトマネジメントを実施したり、国内企業ではCMMI レベル5（最高レベル）を運用したりバージョンアップ対応を経験
業務管理の凄ワザツール「Trello」の使い方をRetty、Tokyo Otaku Mode、コードタクトに聞きました | HRナビ by リクルート
タスク管理ツール「Trello」。2018年2月に日本語対応することでも話題になったが、筆者の会社でも社内外のタスク管理に長年Trelloを活用している。「より良い使い方はないか、他社のノウハウを聞きたい！」ということで、Trelloを使いこなすRetty、Tokyo Otaku Mode、コードタクトの3社に取材。ノウハウを教えてもらった。 Trelloで何を解決したか、どのように活用しているのかという基本的な話から、Chromeの便利な拡張機能・スクラムとの組み合わせ、リモートワークでの使い方まで余すことなく網羅する。 Retty株式会社 リスケジュールにも動的に対応 実名口コミグルメサービス「Retty」を運営しているRetty株式会社。同社はTrelloを使いタスクを徹底的にビジュアライズし、管理しているそう。同社エンジニア兼ディレクターの桑原勇介さんに話を伺います。 会社紹介・人
データサイエンスプロジェクトのディレクトリ構成どうするか問題
あるいは、論文 "Best Practices for Scientific Computing" および "Good Enough Practices in Scientific Computing" について。 TL;DR 標題の件について、未だに答えは見えていないのだけど、自分の現状と他の人の例を文字で残しておく。 こういう話で「あーその手があったかー！」と知ったときの興奮はすごいので、みなさんもっとオープンにいきましょう。 大切なのは、ソフトウェア開発と同じ要領でデータサイエンスのプロジェクトを捉えて、分析と言う名の“開発”を行うつもりでディレクトリを掘ること。 必要なものリスト ナウいデータサイエンス/機械学習プロジェクトの中には（経験上、ぱっと思い浮かぶだけでも）次のようなファイル群があって、僕たちはそれらを良い感じに管理したい。 ソースコード 役割がいろいろある： 前処理（こ
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ぼくのかんがえたさいきょうの機械学習プロジェクト進行法（PoC/デモ編）
