LLMs時代にソフトウェアエンジニアがキャリアを将来志向で設計する方法とは？

 (news.ycombinator.com)
17 ポイント 投稿者 GN⁺ 2024-12-17 | 1件のコメント | WhatsAppで共有
  • LLMsがソフトウェアエンジニアリングのキャリアの一部になりつつある
    • 多くのエンジニアがAIを使ってコードを書いたり、プロジェクト全体をAIに任せてコードレビューと調整を行うケースが増えている
    • 企業が独自に隔離されたLLMsをホスティングし、より多くのハードウェアが提供されるようになれば、「独占的なコードの提供」のような問題も解決されるだろう
    • ジュニアからミッドレベルのソフトウェアエンジニアリング職の大半は消滅し、シニアエンジニアはLLMsの出力を導く役割へと移行するだろう
    • 最終的にはLLMsが大きく進化し、シニアエンジニアすら不要になるだろう
  • キャリアを将来に備える方法
    • ソフトウェアエンジニアリングが単にコードを書くことだけではないという点には同意するが、この考えをキャリア初期の若い人たちに受け入れてもらう方が容易である
    • SWEとして20年近い経験があるが、「コーディングは目的ではなく手段である」という事実に気づいたのはここ数年のことだった
    • 同じような状況にいる人はいると思っており、キャリアを将来に備える方法を見つけたい

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1件のコメント

 
GN⁺ 2024-12-17
Hacker Newsの意見

  • simianparrot

    • LLMはコードレビュー基準を満たせず、時間の無駄にすぎない
    • 気に入った職場で働きながら、20年のキャリアの中で人脈と機会が増えてきた
    • 創造的な挑戦を続け、CPUベースの2Dピクセルブリッターエンジンを開発するなど、すでに解決されたように見える分野も探求している
    • AIが人間の開発者レベルに到達するには数世代かかるだろうし、その時が来たら喜んで引退する
    • LLMへの恐れは、技術を過大評価しているか理解していない人たちによるものだ

  • dogman144

    • 金融取引分野のように、技術の自動化は予想より速く進んだ
    • AIは「完璧」である必要はなく、「十分に良い」レベルであれば置き換えが可能だ
    • 未来に備えて、LLMをうまく扱う「操縦者」になることが重要だ
    • 取引そのものは今も存在するが、自動化システムを運用・管理する形に変わった

  • mianos

    • 開発者として40年以上のキャリアの中で「開発者を置き換える技術」が何度も登場したが、自分は今もここにいる
    • LLMはより高いレベルの抽象化に見えるが、現在の出力は専門的な作業にはまだ不十分だ
    • 自分が開発者として置き換えられる可能性は低く、今後も開発を続けるつもりだ

  • thegrim33

    • 開発者を置き換えるには真のAGIが必要だと考えている
    • LLMはAGIではなく、単に計算資源を増やしただけではAGIにはならないだろう
    • AGIが登場すれば世界は完全に変わるので、開発職を失うことは小さな問題にすぎない

  • taylodl

    • 80〜90年代のCASEツールのような自動化の試みは、結局失敗した
    • AIを活用して、より高い抽象化レベルでモデリング言語を使いコードを生成する方向へ変化していくだろう
    • ソフトウェアエンジニアはコードを書くことよりも、モデリングとアーキテクチャ設計に集中すべきだ

  • m_ke

    • ソフトウェア作成コストがゼロに近づけば、さらに多くのソフトウェアが生み出されるだろう
    • 個人や企業は、VC主導のソフトウェアの代わりに、カスタムツールを簡単に開発するようになるだろう
    • オープンソースソフトウェアが主流になり、より信頼できて修正もしやすくなる
    • 企業は日常業務の自動化のために、少数のエンジニアだけを必要とするようになるだろう

  • matrix87

    • LLMでプロジェクト全体を処理するというトレンドは、現実とかけ離れた話だ
    • ソフトウェアエンジニアリングは人間中心の仕事であり、ビジネス理解と問題解決が重要だ
    • 単にコードを書くことよりも、人とのコミュニケーションや要件分析が核心だ

  • uludag

    • LLMはより多くのコードを生成するが、保守が複雑になるため、開発者の仕事を置き換えることはできない
    • 個人の生産性向上: GTDのような方法論を通じて、組織力と情報管理能力を高めるべきだ
    • メティス的スキルの強化: 経験から得られる解決策や、複雑な問題を解く能力を磨くべきだ
    • LLMはクリーンで体系的な環境でしかうまく機能しないため、複雑なシステムへの深い理解が必要だ

  • sureglymop

    • MLとAIを学び、将来の転換に備えている
    • サイバーセキュリティ分野への転向を準備しており、AIによって増えるセキュリティ脆弱性を機会と見ている
    • 技術への 好奇心 を保てば、AIを補助ツールとして使いながら、より良い開発者になれる

  • throwaway_43793

    • SWEはなくならないが、変化と人員削減は避けられない
    • データの読み書きに集中する単純な業務は、LLMに置き換えられる可能性が高い
    • 未来に備えるために、対人コミュニケーション能力 を高め、技術とビジネスの接点に集中すべきだ

  • gt0

    • LLMは有用だが、プログラミング生産性向上という点では過去のツールほど革新的ではない
    • 自動補完、保護メモリ、構文ハイライトのように、LLMも補助ツールとして定着するだろう

  • Xophmeister

    • LLMのおかげで経験の浅い人でもコードを書けるが、品質は低く保守しにくい
    • AIの訓練データが低品質なコードで汚染される可能性があり、エンジニアリング品質を備えたLLMはまだ先だと見ている