ばんくし
イキっていきたい
私は、プログラミングが好き、インターネットが好き、家族が好き。 そういう記事を書いてみる。 プログラミングとの出会い個人的にはあまり良い出会いではないなと思っていたので書いた事がなかったけど、私はあまり中学に行けてなかった故にプログラミングを初めている。今はどうなのか分からないし、誰かが気付いていたのかもしれないし、成績でカバーしてたのかもしれないが、当時私が通っていた中学校は牧歌的で、何となく誤魔化して休んだり途中で居なくなっても何とかなった側面があったので、親も仕事で
最近、良いエンジニアリングには「こだわり」が大切だと考える事が多い。 1つの事に執着し、存在しないかもしれない1つの正解を探すかのように深堀り、時に斜に構えた見方をし、否定をしてみたり、過度に表現してみたり、素直にまっすぐ見てみたり、何も考えず手を動かしてみたり、考え学ぶ事に時間を使ってみたり、考え自体を180度変えてみたり、怠惰で傲慢で短期で、平等なんだけど不平等な非対称性を持つ物事をハックするような所作。 そのどれもが実は「こだわり」で繋がっていて、だからこそエンジニ
2023年の活動を振り返りながら、2024年に期待を寄せる。 仕事の話はなるべく少なめに書く。 # 転職エムスリー株式会社に出戻りした。 エムスリーの詳細は良い感じの記事を書いておいた。 ここ数年で得られた人生のMission、Valueがあり、そのValueの中の「1人でも多くの人にエンジニアリングの楽しさを知ってもらう」「偉大なエンジニア組織を作りその価値を国益に還元する」に対して最も良い選択を取れている転職だと思う。来年は更に飛躍したい。 # 次女次女が生まれ、3
星のカービィやスマブラを開発しているクリエイター、桜井政博さんのYouTubeチャンネルに「内圧をカンカンに高める」という本当に素晴らしい動画がある。是非、多くの人に見てほしい。 さて、内圧が高まると良いのは何故だろうか。桜井さんをリスペクトした上で、前職から考えている事を書いておく。 人の思考は木、現実はグラフ仕事をしていると、多くの人が論理的に物事を解釈しようとする。 「解像度を上げる」において、木の形で表現されるソレは、ビジネスシーンにおいて必須の考え方である事は
こんにちは、@vaaaaanquishです。 7月24日に第二子が生まれ現在育休を取らせてもらっています。 寝かしつけが終わった深夜に少しだけ育児の難しさとエンジニアリングについて考えていることを書いていこうかなと思います。 社会が育児をすすめる最近、日経新聞の男性育休の代替要員に関する記事を読みました。 2030年に85%の男性育休取得率を目指す日本ですが、育児という家庭環境や健康状態が関わる事象では例外も多く、業務や人間関係との折り合いも難しいという内容になってい
はじめにStable DiffusionだとかChatGPT、LLMみたいな「大規模モデル」って考え方が機械学習業界から出て、スケーリング則に基づいてまだまだ精度が上がるとされている昨今。 （スケーリング則はどうのこうの諸説あるが）さておき、「マルチモーダルに」「あらゆるデータを学習した」「大規模なモデル」が今後数年リードしていく事は間違いないと思う。 そんな中で、我々機械学習エンジニアやデータサイエンティスト、アナリスト、データエンジニア、MLOpsエンジニアみたいな、
はじめにタイトルの通り最近「ソフトウェアエンジニアがビジネスの話をする」って極論かなり難しくねと思っており、まだまだ自分の中にも答えはないが書いてみる。 逆に読むと良い記事、書籍、論文があるなら教えて欲しい。 背景近年「エンジニアは事業貢献してこそ」「エンジニアもユーザファーストでビジネス貢献」といった言説がIT界隈で増えて来ている感じがしている。 これは本当に良いことだと思っていて、技術や業界全体の経験の積み重ね、研究活動によって、技術やノウハウがコモディティ化したこ
ここ数年、「会社を筋肉質に」というワードをIT業界で見るようになった。 元は市場の不況に応じて海外VCが言い始め、実際に言葉の波に乗るように外資企業ではレイオフが進んできた。1年遅れくらいで国内ベンチャーにもその波が来ており、右も左も筋肉質化と言っている。この波はすぐにIT全体に波及するだろう。 「筋肉質とは何か」とか「筋肉質化の功罪」はまたあるとして「会社の筋肉質化において重要なのはリーダーがどれだけ思考を透明化できるか」であると叫びたい。 思考は伝わらない私は、最近
はじめにAI組織をゼロから作り、拡大していく時のことを書く。 私自身がAI組織を立ち上げるにあたって、各社のAI組織の部長クラスやCTO、VPoEに20名以上にヒアリングした結果、そして私がここ1年強でした実体験を元にしている。 全ての場合で必ずしも正しいものではないかも知れないが、今後のために言語化しておく。 重要な３つのことあなたが「AI組織作ってよ」と言われた時、そして組織開拓を進めている時に絶対に必要な事が3つある。これから起こる事全ての事象で、この前提を頭に置
1エンジニア、Tech Leadとして入社しましたが、現在完全にジョブタイトルも評価もビジネス職になり、100％ HRとして働いています、ばんくしです。 最近「兼業なんですよね？」「なぜHR？」と聞かれる事があまりにも多いので、１つ記事を書いておこうと思い至っています。 やっていること実際に100% エンジニア採用にフォーカスしています。 技術広報の管理から分析、採用フロー設計、社内外の需要調査、採用Opsの構築や連携、書類チェック、候補者とのやり取り、カジュアル面談、
お久しぶりです。CADDiの河合、もとい@vaaaaanquishです。 数ヶ月前、CADDi社内で「オススメ書籍」というものを書きました。 私は前職の上司の影響でビジネス書を多く読むようになったのですが、ゴリゴリの技術書でない書籍というのはどうしてもエンジニアにとって読みにくい物も多いなと思っています（悪いと言っている訳ではなく飲み込みのために行動や知識を求められるよねという意です）。 また、エンジニア向けの書籍でも、少し概念的に古く、現代に適応しにくいものもあったり
こんにちは、ばんくしです。 ここ最近、外向けの活動が増えてきたので、その整理も兼ねて背景と一緒に一筆書こうかなと思い至りキーボードを叩いています。 CADDiという組織一番大きな活動の源泉になっているのは会社なのでCADDiから。 CADDiは製造業における受発注事業をこれまでやっていましたが、先月には『CADDi DRAWER』という新しいサービスをリリースしています。 技術的には、類似画像検索、Deep Learning、ANN、といった辺りがキーワードでしょうか。
2021年12月に入社し、半年が経ちました。もはや入社時のブログとは何もかもが違う状況でびっくりしていますが、一応記録として活動や学びを残しておこうと思います。 入社時の投稿は以下です。参考まで。 やっていたことAI Labの立ち上げ 入社時点で「AIのチームを立ち上げます」という話は聞いていました。 まあ、ベンチャー企業らしく実際入ってみると何もない状態でした。 「CADDi AI Lab」という名前を決め、まず採用基準とフロー作りを行いました。ペルソナ、レジュメの
前職エムスリー時代の同僚であり上司でもあった現Sansan VPoE 西場（@m_nishiba）と最近イベントに登壇した。 イベント内のディスカッションで、実は現職のCADDiでやってる内容の殆どがエムスリーで学んだいくつかのトピックなんだよなと思う所があり、4つのトピックに絞って言語化しておこうと思う。 共通言語としてビジネス書を読む私自身、Sansan、Yahooの頃はビジネス書は技術に関連していたり、プロジェクトマネジメントやヒューマンマネジメントに関するものでな
ばんくし(@vaaaaanquish)です。 表題の通り、3年弱働いたエムスリーのエンジニアリングフェローに就任し、今までとは別の形で関わらせてもらう事になりました。 エムスリーでは、NLPやレコメンドを主軸とした機械学習ロジックの開発、関連プロダクトを提案しては推し進める人をやっていました。文化や制度、チャレンジする機会だけでなく、周囲の素晴らしいPdMやbiz、Engにも恵まれ、新規プロジェクトのチーム開発のリードを経験したり、主担当のプロジェクトが社内で表彰されたり
2020年はとにかく娘が生まれた年。 2020年10月22日を生涯忘れる事はないだろう。 今年の我が家のMVPは間違いなく妻だし、成長率No1は娘さん。 本当にありがとう。 私自身は何となくコンペで入賞したり新しい技術を触ったり、プロダクトを作る中で新しい立ち位置に挑戦してみたり、採用広報や面接官を頑張ってみたり、Webサービスを作ってみたり、やったことこそ多いけど、大きな成功という意味では過去に比べてあまり成し得なかった年だったかも知れない。 なかなか難しい。
