はじめに この記事には、Googleのオンサイト面接に向けて勉強した内容が記載されていますが、それらはすべて面接を受ける直前に書いておいたものです。このエントリを読むことで面接で聞かれた内容が予測されてしまわないようにそのようにさせていただきました。ご了承お願いします。 この記事について 令和元年に医師を退職し、ソフトウェアエンジニアに転職します。 自分にとって大きな転機であったのと、とても大変な道のりであったので、私という人間が辿った道筋を最初から最後までちゃんとまとめておきたいと思いこの記事を書くことにしました。 私のような他業種から未経験での転職を目指されている方にとっても、何らかの参考になる内容であれば幸いです。 私の生い立ち 私は小さい頃からテレビゲームが大好きで、学校から帰るとずっと家でゲームをしている子でした。あまりにもゲームが好きだったので、遊ぶだけではなく自分で作ってみた
Rubyコミッター・笹田耕一に世代別インクリメンタルGCを発想したプロセスを聞いてみた Rubyのフルタイムコミッターである笹田耕一さんに、Rubyの処理性能を向上させるいくつかのブレイクスルーをどのように解決し、どのような困難があったのかを聞きました。 直感的な文法や生産性の高さから、世界中の人々に愛されるオブジェクト指向スクリプト言語Ruby。その黎明期から現在に至るまで、大きな変化を遂げてきた要素があります。“処理速度”です。数々の最適化が行われた結果、Rubyの処理性能はかつてとは比べものにならないほど向上しました。 その改善を支えたのは、世界中のRubyコミッターたち。中でも、性能向上において多くの成果を残してきたのが、クックパッド株式会社でフルタイムRubyコミッターとして働く笹田耕一（ささだ・こういち／ @koichisasada ）さんです。本稿では、彼がいかなる設計方針に
LINE株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。 LINEヤフー Tech Blog LINEで働くエンジニアtokuhiromが、同じくLINEで働くエンジニアにいろいろと話を聞いていく連載「LINE Engineer Insights」。第10弾は2019年1月にLINE初のエンジニアの最高役職、フェローに就任した並川淳さん（ML基盤開発担当）にインタビューを行いました。フェローとはどういう役職で、並川さんが所属する「LINE Data Labs」というチームではどんな役割があるのか、マシンラーニングエンジニアとして活躍できる人材について、話を聞いてみました。 ざっくりまとめると フェローの仕事はコードを書いたり、アルゴリズムを考えること マシンラーニングエンジニアが活躍するためには、数学や物理の知識と、エ
Naoya Ito さんをゲストに迎えて、Twitter, ソーシャルメディア、Parse, mBaaS, 採用面接などについて話しました。 Show Notes Jack Dorsey Addresses Algorithmic Timeline Changes 閉じこもるインターネット――グーグル・パーソナライズ・民主主義 ソーシャルメディアにおける他人との関係性がコンテンツ価値に影響を与える ぼくらの仮説が世界をつくる Moments: What's Happening Now on Twitter Parse: Moving On Introducing Parse Server and the Database Migration Tool ミクシィと「nohana」、Parseを利用して写真をカタチに Batch Now Integrates With Firebase To
先行発売のお知らせ (11/7 追記) 以下の店舗で先行発売が行われているらしいです． 紀伊國屋書店 新宿本店 (https://twitter.com/KinoShinjuku/status/265658160222724096) 紀伊國屋書店 新宿南店 (https://twitter.com/kino_Minami/status/265405470548844546) ジュンク堂書店 池袋本店 (https://twitter.com/junkudo_ike_pc/status/265677297430978562) 有隣堂 ヨドバシAKIBA店 (https://twitter.com/yurindo_akb/status/265648944745426945) 丸善 丸ノ内店 なお，電子書籍版の発売も予定しているそうですが，調整中とのことで少し後になりそうです． 原著は既に第5版
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