採用とソフトウェアは壊れている
(urflow.bearblog.dev)- 約10年の経験を持つソフトウェアエンジニアが、2025年6月にBlizzardでチームごとレイオフされた後も求職を続ける中で、ここ数年で最悪の採用市場を経験している
- この6か月間、最終面接、初期段階での不合格、返答が途絶えた応募が繰り返され、最終段階で他の候補者や社内異動者に押し負けた経験が大きな痛手として残っている
- Coderpad、HackerRank、AI監督試験のような初期フィルターはAIで回避できるにもかかわらず、ルールを守る応募者にはAPI参照やヘルプへのアクセスを禁じ、不利な構造を作っている
- AIはキーワードベースの履歴書選別や雑務をさらに厄介にし、企業がClaudeのトークン消費量のような要求まで押しつけてくる消耗的な求職プロセスにつながっている
- AIコーディングを未来として受け入れろという圧力は、アーティスト、テストやレビュー担当者、作家、セキュリティとコード品質を重視するエンジニアの尊厳を手放せと言われているように受け取られる
レイオフ後に続いた求職経験
- 約10年の経験を持つソフトウェアエンジニアで、小規模な契約企業を経てBlizzardで約7年働いた後、2025年6月にチーム全体とともにレイオフされた
- その後も継続して求職中で、現在の市場をここ最近見た中で最悪の採用市場だと感じている
- この6か月間の応募結果は一方向に悪いだけではなかったが、そのぶんかえって消耗が大きかった
- いくつかの面接は最終段階まで進んだ
- 数件は初期フィルターで落とされた
- 自分のスキルが職務によく合っていると感じた応募でも、企業が完全に沈黙することが多かった
- 最終段階での不合格は特に強く尾を引いている
- プロセスは前向きに見えたが、他の候補者や社内転換者が優先されたことがあった
- 数週間にわたって進んだ後、採用担当者に合いそうな別ポジションについて問い合わせたが、そのまま返答が途絶えた
- 無意味なコネクションや採用担当者にうんざりして、LinkedInのつながりを削除した
AIと初期フィルターが増幅させた消耗感
- Coderpad、HackerRank、AI監督試験のような初期フィルターが最もいら立たしい要素として挙げられている
- 企業はこれをさまざまな形のフィルターとして使っているが、スマートフォンや最新のAIツールを使う人には無力化されうる
- その一方でルールを守る応募者は、アプリが全画面を占有してAPIドキュメントや参考ページへのアクセスを禁じる中、記憶だけで言語別のリストやヒープの作り方を思い出さなければならない
- こうしたフィルターを拒否したくても、選択肢は従うことしかないと感じる
- AIを強く押し出す企業が増える中で、求職はシーシュポスの課業のように感じられる
- 採用は、Claudeに投じたトークン数のような要求によってスキルの水準を下げさせるプロセスのように受け取られる
- キーワードベースの履歴書選別や煩雑な課題の層を通り抜けるのが、さらに難しいシステムが急速に積み上がったと見ている
- 応募するたびに、企業から裸足でレゴの上で踊れと要求されているように感じる
- 時間がたつほど、求職者はより切迫した候補者たちの中で、自分を「最もましではない候補者」だと内面化してしまう
- 面接にたどり着けるだけでも自分は運がいいほうだと考えている
- 大学を出たばかりの人たちは、企業がはしごを外し、Anthropicがジュニア人材の必要性をなくしてくれることを期待する状況に直面していると感じている
- AIが市場に広がる前から採用市場が良かったわけではないが、AIが既存の悪い面を増幅したと見ている
- AIコーディングを未来として受け入れろという助言は、芸術を生み出す友人たち、コードをきちんとテストしてレビューする人たち、平凡な台詞にもエネルギーを注ぐ作家たちを切り捨てることのように受け取られる
- それは、セキュリティとコードに真剣に向き合うソフトウェアエンジニアとしての尊厳を手放すことでもある
- コンピュータオタクとしての楽しさは奪われまいとしているが、プロセス全体は非常に疲弊させる
1件のコメント
Hacker Newsの意見
5年以上この分野に入ろうと頑張っていたが（AI以前）、結局離れた
学位はトイレに流したものと思うことにして、LinkedInも閉じ、ディーゼル整備士として技能職に就いた
これまでで最高の選択だったし、待遇も良く、仕事も安定していて、同僚たちも互いに競い合おうとしないので気が楽だ。今では学校に通う費用も出してもらえて、正式な資格を取るまで毎年賃金が上がる。初級開発職で稼いでいた額よりずっと多い
技能職は一生肉体労働で5年以内に体を壊す、という話を聞いていたが、少なくともこの仕事はまったくきつくない。クリーパーに寝そべってレンチを回し、50ポンドを超えるものにはリフトを使う
今では技術がまた楽しくなり、作りたいからプロジェクトを作るようになった。家に帰って個人プロジェクトのコードを書きながら休んでいる
離れたところから技術業界の友人たちを見ていると、唯一の後悔はもっと早く移らなかったことだ。「勝つためには、ときに負けてやる必要がある」
自分も別の仕事をすればもっと幸せになれるのか気になるが、自分の性格上、その可能性にはかなり疑いがある
元コメントの人も自分をコンピュータ寄りの人間だと見ているので、実力や適性がなくて業界を去ったわけではないと理解している
ただ、ソフトウェア開発業界には、仕事を「そこそこ」こなせても、自分ほど直感的にぴたりとはまる感覚が得られない人たちもかなり見てきた
だからこそ、ずっと情熱を注いできたことを楽しくできる会社にいるのは幸運であり、深い幸福でもある。コンピュータ業界が完全にひどいわけではないが、人によっては本当の情熱ではないだけで、それでいい
20年ほど前、高校卒業後に自動車整備士になることを考えたが、結局コンピュータサイエンスに戻った
もう一度学校に通う必要があったのか、それとも見習いとして受け入れてくれる整備工場を見つけたのか気になる。もし受け入れてもらえたなら、自分がこの仕事をうまくやれて、続けていく人間だとどうやって納得してもらったのかも知りたい
最近 EDCバッグとミニマルなノートPCバックパック を作り始めた。https://ancientedc.com
技術業界ほど稼げはしないだろうが、ミシンの前に座って、人々が実際に喜んで使う物理的な製品を作り出すのは本当にいい
人は 着実な進歩 がもたらす喜びを過小評価している。早すぎる頂点は、たいてい長く憂うつな下り坂につながる
多くの人は、急騰して崩れるキャリアよりも、40年間にわたって毎年数パーセントずつ成長するキャリアを好むだろう。35歳で燃え尽きる一発屋より、ゆっくり成長しても価値を保ち続ける人のほうがいい
正直、この下落にはAIと無関係な理由もあると思う。IT産業が成熟したからだ。古典的なGoFパターンやエンタープライズパターン、その派生を除けば、近年広く採用された新しくて深みのある設計パターンとは何だろうか。Webにあふれる「必須」のデータ構造やアルゴリズムのうち、ここ10年以内に発明されたものはいくつあるだろう。オープンソースでも、この5年で生まれ、主要企業が資源を注ぎ込むような新しいプラットフォーム級プロジェクトは多くない
結局、私たちは自分の尻尾を食べている状態だ。終わりのないCRUDばかりだ。こうして停滞すると、技術部門は必然的にコストセンターになる。AIがなくても行き詰まりに向かっていたし、AIはその大半の仕事が古いコードパターンを並べ替えるだけであるがゆえに、自動化しやすくする道具にすぎない
インパクトレンチの振動や工具を強く握る動作は、10〜20年働けば手にかなりの損傷を与える。今は痛くなくても、厚いパッド付きのグリップを使うのがよいかもしれない
重いレンチ作業は肩も壊しうる。肩関節は交換できるが、その過程はあまり愉快ではないと聞く
AIが市場の隅々に入り込む前から、求職市場がそこまで良かったわけではないが、AIがあらゆる最悪の側面を加速させた
自分より頭がいいはずの人たちが、AIコーディングが未来なのだからそのまま受け入れろと言うのを見てきた。だがそれは、芸術を作る友人たち、コードをきちんとテストしてレビューしようと必死に働く人たち、何気ない一つの台詞にも全力を注ぐ作家たちを切り捨てることになる
セキュリティとコードに本気で向き合うソフトウェアエンジニアとしての尊厳も捨てることになる
目の前に熱気を感じたら30秒以内に歩いて立ち去る覚悟がない技術スタックには、絶対に愛着を持つべきではない。それが規律だ
産業革命の初期にも、機械で作られた物を買うのは何年も技術を磨いてきた友人たちを裏切ることだと、同じように言えただろう。それでも人々は10倍安くて速い機械を選んだ
今やAIは十分に良くなっていて、より高い品質基準を守るために使わないのだと主張するのは難しい。結局は感覚的に不快だから使わない、という問題に近い
営利企業でも、FLOSSプロジェクトでも、ただ時間を過ごすためのことでも同じだ
彼らにもっと気にかけさせることはできないし、実際そうはならない。地球での時間をそこに無駄にしてはいけない
ソフトウェアエンジニアと技術職人材の供給過剰は続くだろう。一部はAI分野へ移るかもしれないし、一部は幻滅し、一部はそもそも仕事を得られないだろう
技術分野の仕事がある程度残ることはあり得るが、多くの賃金は下がり続け、平均的な最低賃金に近づくか、完全に外注化される可能性がある。仕事の数と賃金が教育費に見合わなければ、多くの人が非技術分野へ移ろうとするだろう。だが、人気の高い仕事にも定員があり、その一部も自動化やAIに置き換わるかもしれない
些細に見える変化も重要になる。たとえばカリフォルニアの町で犯罪率が下がれば、自動車や窓ガラスの修理業者が突然押し出されることがあり得る。技術業界を離れた人たちは、減っていく同じ仕事をめぐって、より見つけやすく一緒に働きやすい人たちと競争することになる。家賃は大きく下がらないだろうし、他の物価は上がるか横ばいになる可能性が高い。技術職の賃金も一部は大きく上がったが、多くは下がるか停滞している。AIがあらゆる分野で全員を押し出すと言っているのではないが、人々はマクロな視点をあまりにも小さく見ているように感じる
AIの「知識」が、異なる言語と優先順位を持つより多くの国々によって満たされるほど、英語圏や一部の言語圏の人々は押し出されていくだろう。脳機械インターフェースが当たり前になれば、なおさらそうかもしれない。10億の人口と大家族を持つ国々は、アメリカのような場所にいる一部の人々を社会的ネットワークから消し去ることができるかもしれない。名前が民族的に似ていれば待機列で優遇される可能性があり、同じ国の出身ならなおさらだ。今でも逆方向に常に働いていることであり、AIモデルも人間と同じようにこうしたデータを使う
もちろん要点は、これは技術だけの問題ではないということだ。技術文書はもちろん、映画や小説の執筆、大規模データモデルを扱う分野、会計、製薬研究もその大半がAIモデルで自動化され、研究されるだろう。モデルが存在するなら、フォレンジック会計は必要なのだろうか？
誰かは人間が監督しなければならないと言ったが、下位AIの能力が現在の中上級・上級人材をはるかに上回り、急速に成長しながらもエラー修正能力はないとしたら、それをどう監視するのか？ AIがあなたの介入を望まないかもしれないし、良い解決策を選んだかどうかを判断できないかもしれない
優れた技術者の多くは、経験、努力、反復、デバッグ・クラッシュ・プログラム実行・データファームの「感覚」からパターンを見る能力、さらには人間とコンピュータの相互作用を通じて実力を積み上げる
ある時点でAIが、私たちが仕事を探すこと自体を止めるよう促すかもしれない。すでにそうなっているのかもしれないし、私たちが同じ解決策を選ばなさそうだからという理由かもしれない
これは被害妄想ではなく、単純な論理だ。私たちはモデルを作ろうとしているが、解決策は私たち自身も持っていない。結局、自分自身のキャリア、ひょっとすると地球上での居場所まで、価格競争で押し出しているのではないか？ これは傲慢というだけでは済まない
雇用主が使ってほしいと望む技術を使うことは、友人への裏切りではない
このように扇動的に複数の問題を一つに束ねるのは大きな間違いだ。すべてが文化戦争の前線である必要はない
特定のやり方でAIに少しでも触れれば、友人を失うことさえある。ゲーム産業を作ってきたアーティストたちはすでにひどく搾取されており、今や完全に押し出されつつあるからだ
ビジネス開発の側では、AIは熟練者に大きな力を与える道具に見えるかもしれず、そこまで実存的な恐怖ではないかもしれない。だがゲーム業界では、AIの使用は即座に人間の仕事を一つ消すことになる。AIが何百ものユニークな小さなピクセルキャラクターを数秒で正しい形式にして吐き出せるなら、なぜピクセルアーティストに金を払うのか？
Hollywoodも同じことを経験している。Hollywood向けのAIを作る会社は、水面下で動いている。宣伝も誇示もしない。その道具を使う側の誰も、使っている事実を知らせたくないからだ。コンセプトAIと長編劇場公開用AIとのあいだの隙間を埋める、高度に熟練した人材を依然として必要としているのだから
ソフトウェアの世界がAIを心配している程度だとすれば、創作産業は文字どおり燃えるズボンを履いて空に向かって悲鳴を上げながら村を焼き払うほどAIを恐れている
侵略されている人々は、自分が前線の上で生きるかどうかを決められないし、数多くの熟練した創作者たちも、ほぼ一夜にしてキャリア全体を失うかどうかを決めることはできない
そしてそれは文化戦争ではなく、階級闘争だ
特にインディーの領域では、AIを支持しているように見えるだけで、多くのスポンサーやインフルエンサーとの広告契約を失いかねない。永遠にそうとは限らないが、今は火薬庫のように危うい
業界は、LLMにコードを書かせるのは簡単でも、本番投入に耐える良いコードを書かせることはそれ自体が別個のスキルだと気づくことになると思う
この仕事は結局人間がやるべきことで、LLMで効果的に自動化することはできないと見ている。将来のソフトウェアエンジニアリングにおける差別化要因になるだろう
正直に言えば、ゲーム業界にいるならLLMコーディングに置き換えられる心配はほとんどないと思う。ゲーム業界のツールはLLMコーディングに最も不親切だ。ビジュアルスクリプティングの比重が高く、リフレクションが極端に多く、Unreal C++とUnity C#のコードは普通のC++/C#のように見えても実際の動作は違う
LLMは隠れた暗黙の状態を効果的に推論できない。コードが正しそうに見えるのに実際には違う動作をすると、LLMは混乱してハルシネーションを起こし始める
ひどく書かれたコードの特徴は、驚くほど長く動き続けることがあるという点だ
そして止まるころには、それを作った人、押し通したリーダー、強要した役員はすでに去っている可能性が高い
だから違うと思う。たいてい、ソフトウェアが動いているように見える限り、ほとんどの企業はコード品質を気にしない。AIで書いた高品質なコードをゆっくり出す人は、ゴミを素早く吐き出す人に新しい基準で負けるかもしれない
AIはエンシティフィケーションが得意だ。不要なコードや壊れたロジックを追加する。動くかもしれないが、ベストプラクティスではないかもしれない
人々は、現在のAIは人工知能というより機械学習であり、訓練されたモデルの出来にしかならないという点を忘れている。モデルが良ければエージェントも良く、モデルが悪ければエージェントもそれなりだ
企業も同じ間違いをしている
ClaudeがAPIでMCPサーバーと通信するスキルを作ったが、同じ作業にトークンを約2,000個ではなく700個ほどしか使わないので、より安くてずっと速い。数分ではなく数秒で済む
結局、エージェント型AIは訓練されたモデルの出来にしかならないという話に戻る。脆弱性を入れずにバイブコーディングするのはまったく別次元だ
LLMブーム初期に、チームでGodot上のChatGPTを試した。その時はGDScript 2が出たばかりで、ChatGPTの訓練コーパスが明らかにGDScript 1ベースだったため、うまくはいかなかった
ChatGPTでGodotで何かをするための段階的な概要を作ることはでき、カスタムチュートリアルのように使えた。コードがない場合はChatGPTも悪くなく、Geminiのほうがさらに良さそうだった。感覚的にはGeminiのほうが何らかの理由でGDScript 2を少しうまく扱えた
最近はClaudeで試しているが、結果は相変わらずまちまちだ。いくつかのスキルや拡張を入れる必要があり、実際のところAI擁護派が勧めたものをほぼ盲目的に従っただけなので、何だったのか説明しにくい。うまくいくこともあるが、うまくいかない時はなぜダメなのかを突き止めるのがさらに難しい。全体としては、ChatGPTでカスタムチュートリアルを生成する開発者体験のほうが良かった
リフレクションが多いという点にも強く共感する。実際には教科書的なリフレクションにまで至らなくてもいい。ゲームエンティティはあまりに入り組んでいて、Fallout 3の列車NPCやSkyrimの内部動作のような事例のように、継承やオブジェクト指向をやるべきではない形にねじ曲がってしまう
汚い告白をすると、うちのゲームにはゲームオブジェクトを処理する巨大なswitch文がある。複数のゲームオブジェクトタイプに対して、いくつかの場所に存在している。LLM（CopilotとCodex）はswitch caseを追加して本文を書くような単純なコードは作れたが、新しいオブジェクトが他のオブジェクトと相互作用しなければならない瞬間、すぐに推論できなくなった。考慮すべき境界ケースが数百個あることは言うまでもない
そして、誰かが賢しげなことを言う前に言っておくと、このコードベースをほぼ10年扱う中で、このswitch文を“リファクタリング”しようとする試みは何度かあり、毎回新人の熱意ある挑戦だった。私は巨人の一つを倒すことに成功したが、知る限り唯一の成功例で、それも去年になってようやくだった。だが実際には別の巨人に委譲しただけだった。二つは双子で、一つなしでもやっていけた。代替案にはラヴクラフト的な幾何学が入り込んでいて、汚いやり方のほうがむしろきれいだった
Claudeは境界ケースのバグを見つけるのには素晴らしかったが、それはコードが正しく書かれた後の話だ。一般的に、QAがリリース前の機能のバグを報告した場合、Claudeがデバッグできる確率はせいぜい五分五分だ。だがプレイヤーからの報告や本番障害なら、Claudeの確率は80%くらいまで上がる
それでも、ゲーム業界ならLLMコーディングに置き換えられる心配はないという点には同意する。ただ、これを上級経営陣にも伝えてほしい。エンジニアとして自分が提供する価値には自信があるが、経営陣がそれを理解しているかは分からない。自分がどんな機能をリリースし、どんなインフラを作ったかをいくら話しても、LLMではその成果物を自動化できなかったという点が伝わらない
DevOpsも同じだ
2年契約を取るのに4か月かかり、法的な理由でもう延長できなかった
別の契約を取るのにも5か月かかったが、6か月契約で、今週が最終週だ
ほぼ20年間ITで働いてきた。ダイヤルアップからADSL、オンプレミスからクラウド、ソフトウェアからSaaS、すべて手作業だった時代からGitHubとCI/CD、VMからKubernetes、DevOpsからDevSecOps、そして最近のAIまで経験してきた
ITの仕事にも応募したが、今ではIT以外の仕事も真剣に考えている。ホームラボが主な趣味で、本当に大好きなのにそれでもそう思う
せめて嬉しいのは、エンジニアを解雇してAIで置き換えた企業の中には、半年で50万ドル、つまり年換算で100万ドルをAIトークン費用に使うことになると気づき始めているところがあることだ
開発者たちが「AIを使って、コードは動くが理解はしていない」と言うのを聞き続けている。もう始まっていて、2027年にはAIによる滑り坂のせいで侵害事故を起こす企業がこれまで以上に増えるだろう
SEOは2026年に死んだので、Googleの代わりにPerplexity AIを使っている。使った情報源をすべて見せてくれるからだ。だが自分のコードは全部自分で書く。コピー＆ペーストとは違う
正直言って疲れた。何世代もの技術的飛躍を経験してきて、本当に消耗している
2週間前、大手企業の一次選考テストでAIなしで100点満点を取った。
一次は通るだろうとかなり自信があって、友人数人にもそれとなく伝えていたのに、結局は自動メールで不採用になった。
今の求職市場は狂っているし、採用担当者が何を求めているのか分からない。AIを使っても落ちるし、使わなくても落ちる。歴史の本で見た大失業の時代って、こういうものなのかと思う
今のような採用停滞期では、ほぼ全部がランダムだと理解して受け入れるしかない。技術クイズやHackerRankの点数が完璧なのに落ちたからといって、自分が何を間違えたのか探そうとする必要はない
理屈の上では、ソフトウェアエンジニアの人材を採用するには今ほど良い時期はなかった。コロナ期の採用ブームに乗って高収入を前提に借金をし、その後レイオフされて金が必要な候補者が非常に多い。
それなのに採用は増えない。HR業界には、候補者のフィルタリング、機械学習、基本的な技術面接プロセスを組み合わせれば自分たちの仕事を置き換えられると分かっている人が多い。だからプロセスをできるだけ複雑で難解にして、役員に「これだけ多くの低品質候補者を排除しました」と言わなければならない。
この状況が続けば平均への回帰が起きるか、さもなければ社会の大半が大きく不安定になる。労働年齢人口の大部分を仕事の外に押し出すことはできない
1か月前にpatio11の「don’t call yourself a programmer」を読み返して、今の状況によく合っていると感じた。
核心は自分で名乗る肩書きではなく、別のキャリア助言にあった。
それで「don’t call yourself a Software engineer」を書きたくなった。 https://idiallo.com/blog/you-are-an-ai-enabled-engineer-now
私たちはいまだに、技術力だけで採用されるという同じ罠にはまっている。
能力だけを見て履歴書をパースして評価するなら元記事の言う通りだ。みんな不利だ。だが求職は、仕事を探すよりずっと前から始まっている。結局のところ核心は、道すがら築いてきたつながりだ
顧客は「ソフトウェアエンジニア」という枠に入る人を探している企業であり、だからそう名乗って売り込むのであって、まったく問題ない。
当時のPatrickが誰だったのかも見る必要がある。彼はSEOコンサルタントで、全般的には事業開発の専門家だった。コーディングもできただけで、その分野に非常に早く参入していた。SEO専門家という職業自体がほとんど存在しなかった時代だ。
だから唯一の技能がソフトウェア開発なら、当然そう呼べばいい。主たる技能がSEOやほかのマーケティングチャネルなら、そう呼べばいい。
「プログラマーと名乗るな」という助言の本当の教訓は、コーディングを活用できて、しかもより高い報酬を得られる市場機会を探せということだ。そうしながら、自分をプログラマーと呼んでも構わない
だからアウトソーシングのような素晴らしいアイデアが出てくる、という説明が笑える。「ある程度必要ではあるが別に気にもかけていない魔法を使う高価なコストセンターを、低賃金国のもっと安いコストセンターに置き換えよう」という話だ。
このガイドを最後まで読むなら、アウトソーシングをキャリア上の脅威として完全に無視していい、というサイドノートも良い。誰も収益センターはアウトソーシングしない。それはMBA風ジョークの導入みたいなもので、バージョン管理システムをフロッピーディスクのコピーの束で置き換えようと言うのと同じだ。
https://www.kalzumeus.com/2011/10/28/dont-call-yourself-a-pr...
10年勤めた会社を今辞めようとしている。周りでは何もかもめちゃくちゃだという話ばかり聞こえてくる。
私はTokyoにいるが、ここではそこまでひどくはないようだ。それでも状況を踏まえると、私の計画はこうだ。
自分の会社を立ち上げて、顧客探しを始めるつもりだ。分野はRustコンサルティング。
就職先も引き続き探すが、ひどい仕事に屈するつもりはない。
私が楽観的すぎるのかもしれないが、やってみなければ分からない。半年後に何もうまくいっていなければ「何もかもめちゃくちゃだ」派に加わるかもしれないが、それまでは希望を持って見ていたい
今の求職市場が厳しい理由はいくつもあると思う。
政治的には、とてつもない不確実性がある。すべての企業は計画を立てるが、不確実性はその計画を止めてしまう。
経済的にも政治と結びついていて、かなりひどい景気後退の瀬戸際に立っている。国家石油備蓄がどこへ向かっているかを見ればいい。
AIについては、新しい技術が出るたびに起きる現象の一つとして捉えたい。正常化する前には必ず混乱期がある。私たちはまだ混乱期にいる。
ビジネスの痛みも見なければならない。今は苦しんでいるセクターがはっきり見えない。インフレは消費者に打撃を与えたが、私たちはまだ消費している。消費者が財布を閉じれば、その痛みが跳ね返ってきて求職市場も変わるだろう。
解決策は、それぞれが自分の仕事をやる方法を見つけること以外には分からない。起業家になるにはこれ以上ない時期だ
愚かな選択かもしれないが、今はアクチュアリーへの転向を進めている
この分野は非常に透明性の高い試験制度で資格が与えられ、適切なスケジュールで試験に合格していれば、面接は比較的形式的なものらしい
私は数学の学位を持っていて、ソフトウェア経験はすべてデータエンジニアリング寄りなので、需要がありそうに見える
昨年の夏に大企業をレイオフされ、その後は旅をしながら少し休んでいた。今はニュージーランドのリゾートタウンで、のんびりしているが低賃金の開発仕事をしている。ただ、長期的には開発の仕事は自分の進む道ではない気がしている
この仕事は転向している間の生活費は賄ってくれるが、ビザ延長のためのスポンサーにはなってくれないので、時間は限られている。米国市場は相変わらずひどいようだし、もう戻りたいとも思わない
何十年も前に、アクチュアリーたちが広く使っていた主要アプリケーションのひとつを移行するプロジェクトを率いたことがある
あの頃は良かった。https://news.ycombinator.com/item?id=48641095