米国防総省、オープンソースをプロプライエタリより優先的に採用する調達方針を明らかに。同省CIOが書面で通知
米国防総省、オープンソースをプロプライエタリより優先的に採用する調達方針を明らかに。同省CIOが書面で通知 米国防総省は「Software Development and Open Source Software 」（ソフトウェアの開発とオープンソース）と題する同省CIO John B. Sherman氏の1月24日付けの書面を公開し、プロプライエタリな製品を購入する前に、既存の政府ソリューションやオープンソースソフトウェアの採用を優先する方針を示しました。 この書面は、セキュアなオープンソースソフトウェアや商用ソリューションの採用を増やすことを同省に指示した2018年7月発表のサイバー戦略の下で、どのようにオープンソースソフトウェアを位置づけるかを説明するものです。 書面の本文で、オープンソースを採用する上で2つの懸念を示した上で、付録のガイドラインで具体的な方針を明らかにしています。
「共同創業者（エンジニア）を探している」という相談に対しての僕の回答｜suthio
「共同創業者になってくれるエンジニアを探している」と起業家（準備中含）から相談されてだいたい同じことを回答してる気がするので僕の考えを書きます。 想定読者・起業を考えていて自分自身はエンジニアではない ・試したい仮説はあって、検証するためにはプロダクトを開発する必要がある ・現在、コミットしてもらえるエンジニアもいない ・どういうエンジニアを探せばいいかわからない 結論 結論から書きます。 検証するためのプロダクトをあなた自身で書いていきましょう。 創業者が優秀なエンジニアになれという話ではなくて、 一人目のエンジニアを採用するためには自分自身でプロダクトを作るのが一番の近道という話です。 ソフトウェア開発について一定の理解を得ることができる ソフトウェアの開発を行う時にどういうことを考えて、結果どういうものを作っていくかのフローを一度経験しておくことにより、 エンジニアを採用した後に自分
CTO不在の企業で開発組織を作っていくために大事なこと｜BTO
おはこんばんちは!!尾藤 a.k.a. BTO です。 これは CTOA Advent Calendar 2020 の5日目の記事です。 今までウノウとUUUMの2社のスタートアップでCTOを足掛け10年近くやってきました。経歴柄、CTOのいない企業から開発組織の作り方の相談を受けることが多いですが、やはりCTOが不在で開発組織を作っていくのは非常に困難です。とはいえ、転職市場に都合よく即戦力になりうるCTO人材が簡単に見つかるのも稀です。そこでCTOが不在の中で開発組織を作っていくために大事なことをまとめてみました。 開発組織作りで大事なのは採用ではなく環境作り開発組織作りで大事なことはいろいろありますが、最も大事なのは採用と環境の2つではないかと思います。環境が良くなければ優秀なエンジニアは採用できないし、優秀なエンジニアに来てもらえなければ良い開発環境を作ることができません。いわゆる
情シス立ち上げマニュアル - 採用、マネジメント編｜12ban
数年前にQiitaに書いた記事の大幅アップデート版です。 このシリーズは情シス何もわかんないけど、1人目の情シスを採用し、一緒に情シスを作り上げていく、そんなマニュアルです。1人目の情シスが採用できたあとは、一緒にこれを読んで実行に移してみてください。 全部で4つの記事に別れています。 - 採用、マネジメント → この記事はコレ - 戦略づくり（ルール、業務基盤） - 戦略づくり（セキュリティ） - 戦略づくり（BPR / 業務改善）→ ※内容薄すぎた場合作成しないです そして、本記事をレビューしてくれた某分家コミュニティの人たち、そしてより良いものにしようとコメントくださった、おかしんさん、ゆりねえの二人に感謝を。 想定読者 * 情シスがいない企業で情シス立ち上げを行おうとする人（CTOなど） * 1人目の情シスとして入社して、これから立ち上げを行っていく人 ※世の中のすべての情シスを知
平均年齢30歳のIT企業に入社した還暦の大工。｢1カ月お試し｣のつもりが一瞬でなじんだ理由
浦上 早苗 ［経済ジャーナリスト/法政大学IM研究科兼任教員］ Aug. 29, 2019, 11:00 AM キャリア 443,687 ｢いや、分かりますよ。私も大工やってたからね｣ 約20人が働く静かなオフィスに、電話をしている男性の太い声だけが響く。 ｢『私も大工だったから』ってなべさんの口癖なんです。『私もそっち側の人間だから』もよく言ってますね｣ ローカルワークスで人事を担当する坂下彩花さん（32）はニヤニヤしながら小声で解説した。 リフォームを希望する消費者と地域の工務店をつなぐサイト｢リフォマ｣を運営するローカルワークス（東京）。2014年創業、社員21人の平均年齢30歳という若い会社で大工歴30年の｢なべさん｣こと渡邉一伸さん（60）が働き始めて2年半が経った（ちなみに、なべさんの加入で同社の社員の平均年齢は一気に2歳上がった）。 ひ孫までいるなべさんは、なぜ還暦目前でIT
AI は思わぬ方向から職を奪う｜中島聡
最近、人口知能（AI）の進歩によってどんな職が奪われるのか、というテーマの議論がとても増えています。 典型的なのが @Dime の「営業マンの数は減っていくのか？慶大・土居丈朗教授に聞いた『今後、生き残る仕事』」という記事で、どんな職がAIによって置き換えられるのかを、以下のような文章で説明しています。 働く人の多くを占める、営業マンはどうかと言うと、足で稼ぐタイプの営業は減る。準備、企画などAIに導いてもらい、データで示す営業スタイルになる。どこに訪問しても同じセールストークの営業マンはAIに置き換わる。営業マンの人数は減ることになるだろう。実際に、ミクロに見た場合には、そんな変化は起こりつつあるとは思いますが、とても時間がかかると私は見ています。そんな形の変化を起こすには、企業はリスクをとってIT投資をしなければなりませんが、「AIの導入による営業効率の改善」が明確に見えない限りはなか
SIerに7年いて幸せで染まりかけたのに、年収1000万を手放してWeb業界で本当にやりたかったこと(前編) - tai-heyの日記
※2018/12/26 少し内容をブラッシュアップしました。 この記事は、#しがないラジオ 2 Advent Calendar 2018 - Adventar の21日目の記事となります。 私は プレイド のエンジニア、大平 (@Victoria_Peak_) と申します。 7年勤めた野村総合研究所を辞め、2018/07〜現在まで プレイド で勤務しています。 Kaz_Shio / SIerと自社開発 エンジニアのリアル：デジタル人材の探究 (@Victoria_Peak_) | Twitter と申します。 adventar.org twitter.com はじめに 投稿のきっかけと動機 私は今年の6月に野村総合研究所(以下NRI)を退職してスタートアップでエンジニアとして働き始めました。 はじめにメンターとしてついてくださったのが「gamiさん」 twitter.com でした。その時
6年勤めたNTTを退職しました - Software Transactional Memo
最終退社時の自分の机 2012年に修士卒からの新卒でNTT研究所に入り、6年間お世話になりました。 研究所では同期や先輩や後輩や上司に恵まれ、存分に書籍や論文を読んで勉強して力を蓄えたり、対外的な発表の場にも恵まれ外ではできないような体験をすることができました。 ありがとうございました。 入社当時に作られたtogetterを見返すと togetter.com togetter.com まるで昨日のように感じられる。 NTT社内で僕が何をやっていたかについては言える物は軒並みアウトプットされているのでわざわざここでは触れない。 NTT研究所について NTT研究所を客観的に見た時にどうかを書いていく とにかく人に恵まれている。採用の倍率が高いのもあって潤沢な学生エントリーからよりすぐりのエリートが謎の力でポテンシャルを見極められて採用されている。同期を見てひと目ですごい奴も居れば、一見してわか
ITエンジニアの仕事環境ってどうするのがベスト？相談したら逆に混乱した｜TECH PLAY Magazine［テックプレイマガジン］
こんにちは。ヨッピーです。今めちゃくちゃ悩んでおります。 今日はITエンジニアのマネジメントをしているえらい人たちと一緒に「ITエンジニアの仕事環境はどう整えるのがベストか」みたいな話をしているのですが、 議論が多すぎて全然話がまとまりません。 おかしい……！ 「やっぱこういう環境がいいよね！」みたいにすんなり決まるかと思ったのに……！ とにかく、悩んでいてもしょうがないので、今日はこのド散らかった議論を包み隠さず出すことにしました。 ITエンジニア ITエンジニアをマネジメントしている人 ITエンジニアを採用したい人 なんかの人たちには有意義なものがたくさん含まれているので、ぜひ読んでいただきたいと思います。議論に参加してくれたのは、こちらの3名の方です！ ▲バリューコマース株式会社 執行役員 最高技術責任者 伊藤信敬さん 2002年4月エー・アンド・アイシステム株式会社（現株式会社ラッ
Jupyter だけで機械学習を実サービス展開できる基盤 - Tech Blog - Recruit Lifestyle Engineer
こんにちは、CET チームの田村です。データ基盤を構築・運用したり、チャットボット（スマホ用です）を開発したりしているエンジニアです。 皆さん、実サービスで機械学習、活用できていますか？ 正直、難しいですよね。高精度なモデルを作ること自体も難しいですが、実際のサービスにそれを組み込むには、そこからさらに数々の難所が待ち構えているからです。 でも、そのほとんどはエンジニアリングで解消できます。 私たちのチームでは、数年にわたる経験をもとに難所とその対処法を整理し、すばやく成果をあげられる機械学習基盤を開発しはじめました。 本記事では、この基盤の設計とその背後にあるアイデアをご紹介します（機械学習工学研究会の勉強会での発表資料がベースです）。 イテレーションを何度も回せ 基盤そのものの前に、まず機械学習を成果につなげるためのポイントを説明させてください。 私たちは、機械学習の活用において必要な
ジュニアを採用しない連中はシニアに値しない - portal shit!
Twitter で DHH が共有していた記事が面白かったので著者の許可を得て翻訳します。 "If you don't hire juniors, you don't deserve seniors", spot on! We've had phenomenal success hiring junior developers at Basecamp. @jasonfried first tech hire was particularly junior at the time 😂https://t.co/QczMtsou4J — DHH (@dhh) September 21, 2018 ジュニアを採用しない連中はシニアに値しない、というもの。 If you don't hire juniors, you don't deserve seniors (2023) • Isaac Lym
Google re:Work - 採用
イノベーション イノベーションを起こすためのスキルを習得し、業務に活かす方法を学びます。
Software engineerが日本から北米に移住すること - As a Futurist...
自分は日本からアメリカとカナダの北米 2 カ国に、労働許可を持って移住した経験があります。そういった移住/働いてみたいという方の相談にのる機会も多いのですが、共通して持っておいた方が良いなと思った情報がいくつかあるので、まとめておきます。 その前に注意事項として、以下をご確認ください。 就労に関する状況は日々変化しています。ここの情報はあくまで参考として、最新の正しい情報はご自身が行かれる際に改めて然るべきルートでご確認ください。 なぜ北米に行くのか？という問いにはこのエントリでは答えません。あくまでも移住したいというモチベーションを持っている方向けの情報になります。 自分と同じ様に日本国籍のみ有していて、ずっと日本で生まれ育った方に向けて書いています。細かい状況の違いは読み手側で吸収してください。 これは個人の意見であり、私が所属するいかなる組織の意見を代表するものでもありません。 認識
アメリカ就職に失敗したはなし - 怠惰を求めて勤勉に行き着く
前口上 アメリカで就職できなかった。華々しい成功譚は見かけるが、夢と散った話はあまり表に出てこない。 なんというか「三振したバッターが相手ピッチャーのことを語る」みたいでまるっきり時間の無駄かもしれないが、もしかしたら参考になる人もいるかも知れないし、実際に就職した人に「お前のアプローチはまったく的外れだ」と言われるかも知れない。僕も何が悪かったのか教えてもらいたい気持ちもあるし、迷ったがこのエントリを公開する。 ちなみにめっっっっちゃ長いので、要点だけ知りたい人は、アメリカで就職するにはとにかく 就労ビザ＞技術力＞学歴＞＞＞＞＞＞＞＞＞＞＞＞（越えられない壁）＞英語力 だというのだけお伝えできればと思う。 アメリカで働くために英語を頑張るぐらいなら、それより大学（院）に入り直してコンピュータサイエンスの学位をとり*1、同時に技術力を磨くほうがよほど近道だと感じた。 それから、現職の同僚は
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(翻訳)セキュリティで飯食いたい人向けの行動指針 - Got Some \W+ech?
(7/21) コメント欄の指摘を受け英訳追記 前文 本記事はGoogleのセキュリティ担当者 Parisa Tabriz氏(異名: Security Princess)のSo, you want to work in security?を翻訳したものです。 go for it!— Parisa Tabriz (@laparisa) 2016年12月25日 うっ…半年以上前… 意訳したりわからない部分もあったので、原稿の全てを反映できているか自信はありません。元ブログも是非ご一読ください。 —————————————- ここから翻訳 ————————————————- セキュリティ分野(コンピュータ、情報、サイバー…etc)でキャリアを積みたい人からメールをもらうことがある。素晴らしいことだと思う。テクノロジーを安全にしていくパション、創造性を持ち、ハードワークをこなせる仲間はいつだって必要
データサイエンティストもしくは機械学習エンジニアになるためのスキル要件とは（2017年夏版） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
この記事は2年前の以下の記事のアップデートです。 前回はとりあえずデータサイエンティストというかデータ分析職一般としてのスキル要件として、「みどりぼん程度の統計学の知識」「はじパタ程度の機械学習の知識」「RかPythonでコードが組める」「SQLが書ける」という4点を挙げたのでした。 で、2年経ったらいよいよ統計分析メインのデータサイエンティスト（本物：及びその他の統計分析職）vs. 機械学習システム実装メインの機械学習エンジニアというキャリアの分岐が如実になってきた上に、各方面で技術革新・普及が進んで来たので、上記の過去記事のスキル要件のままでは対応できない状況になってきたように見受けられます。 そこで、今回の記事では「データサイエンティスト」*1「機械学習エンジニア」のそれぞれについて、現段階で僕が個人的に考える「最低限のスキル要件」をさっくり書いてみようかと思います。最初にそれらを書
企業に移って5年が経ちました - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
月日が経つのは早いもので、かつてボンクラ研究者だった僕が企業（そしてインダストリー*1）に移ってからちょうど今日で5年が経ちました。インダストリーに移ってからのこの5年間で様々なことを体験し、あるいは見聞し、あるいは決断したりしてきたわけですが、良い区切りなので自分にとってのマイルストーンとするためにも、ここでこれまでの5年間を振り返ってみようと思います。 Disclaimer 以下に体験談もしくは見聞談として記載されている内容は、特に断りがなければ自分自身の複数の体験や見聞及び同業の友人知人からの見聞をマージして一般化したものであり、過去現在の個々の特定の所属先における特定のエピソードや職務内容及び特定の個々人のエピソードなどを意味するものではありません。またここで述べられている意見はあくまでも個人の主観的な意見であり、いかなる特定の企業・組織・機関も代表するものではありません。 この5
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