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はてなキーワード: 拡張子とは
新卒一括採用は、総合職として採用されることが多いため、特殊な専門を持つ人材では、以下の問題をかかえている。
そんな時、稀なケースではあるが、キャリア採用の枠を新卒で受ける道を検討してみるのも良いかもしれない。
ぼく自身、そのルートで現在の会社に入社して、そこそこ幸せにやってる。やりがいと、給与面や余暇のバランスがとれたいい塩梅の仕事で、結果的にふつうに就活するよりは良かったなと感じた。
なので「レアケース」な就活の一例として、似たような境遇の誰かのために、ぼくがたどってきた変な道のりを記しておく。
ぼくはこれまで、バイオインフォマティックスという分野で研究を続けてきた。
Bioinformaticsの字のごとく、情報と生命系の融合分野である。そこで学んだことはたくさんあるけど、ニッチだ。例えばヒトの遺伝子情報ってFastqっていう謎の拡張子で表現されて、数Gバイトのテキストで収まる、とか。
学部時代は、研究室でヘルスケア系のデータ分析のアルバイトをしていた。そこでデータサイエンスの基礎は築けていたと思う。
あとは、Erlangという関数型言語で分散処理のフレームワークを作るベンチャーでのアルバイト経験もあったっけな。これは、マチアプで知り合った女の子が留学したいというので、留学経験のある先輩Aに会わせたところ、その友人Bを介して紹介されたという不思議な縁だった。
恋は実らなかったけれど、面白い巡り合わせだった。ちなみに、その言語はもう全く書けない、、
学歴としては、W大学を卒業後、某国立大学の修士課程を修了している。
就職活動では、競技プログラミングで水色にぎり届かないくらいの緑になったり、応用情報技術者試験を取得したりと、武器は整えたつもりだった。
しかし、「就活はお見合いだ」という本質を見落としていたためか、正直なところ最初は苦戦した。
データサイエンティストやエンジニアとして就活を進めてみる。技術の質問に答えても、生物系の研究を話すと「さすがにもっと違うところあるんじゃない？」と面接官から遠慮されてしまい、ことごとく有名な企業とはマッチしなかった。
一方で製薬系の企業に行くと、エンジニア的な部分がどうも仕事内容とマッチしなかった。バイオの知識はある程度あったが、研究は薬に直接関連しているようなものではなかったし。
つまり、中途半端にどちらもできてしまうが故に、どちらからもフラれるという悲しい状況に陥ってしまったのだ。
「じゃあ、両方必要としているところがあればいいじゃないか」——そう考え、会社ではなく「仕事内容」で探し始めた。LinkedInで、自分の研究分野に関係がありそうなキーワードを片っ端から打ち込んで検索する日々。
すると、とある会社でSNP（一塩基多型）に関連したプロジェクトの募集を見つけた。大学院卒以上が条件で、求められるスキルはアルバイトや研究でほぼ身につけていたため、「これはいけるかも？」と直感。かなり興味があったので、フラれることを前提にダメ元でアタックしてみることに。
コーディングテストはなんとかクリア。一次面接を経て、あとは通常とは異なる採用経路だったり、面接が英語だったりして大変だったが、気がついたら内定を掴むことができた。
そのプロジェクトにアサインされ、半年ほど業務に携わった後、取引先の内部でのイザコザに巻き込まれて、プロジェクトはなんと消滅してしまった。そのために会社を選んだのにもかかわらず！笑
コロナ禍だったし、ひとりぼっちの在宅勤務で「俺は……クビか？」と強い不安に襲われて、ベッドでうなされていたっけ。
ぼくは別のプロジェクトにアサインされることになった。それは、「強化学習を使った推薦アルゴリズム」のチーム。学んだことがない領域だったけど、いいことも沢山あった。
新卒でほぼ一人でプロジェクトを抱えていたピン芸人みたいだった時期と比べ、指導してくれるテックリードもいたし、社内ではそのプロジェクトの重要度が高かった。それは本当によかった。いい位置にいれている、ということのよさを、ぼくは数年働いたうちに何度も痛感したから。
その後、メンターをはじめとする様々な人が入れ替わったが、結局その分野の仕事に約５年間携わることになった。
もう、バイオインフォマティックスを研究としてやっていた期間とほぼ同じくらいの長さだ。この分野に転向してからも、小さな論文をなんとか書くことができ、キャリア的にはもうそちらが専門になってしまった。
全く後悔がないと言えば嘘になるが、人生とはそんなものだろうと割り切っているつもりだ。学生時代の専門をそのまま続けている人など、ごく稀だろう。半分くらいは専門が繋がっているのだから、きっとまだ幸せなのだろう、と自分に言い聞かせている。
自分がいきたい方向に突き進むんじゃなくて、風にまかせてみるのも、また人生の選択のひとつなのかもしれない。乗っていくうちに、風に乗るのが好きになっていくこともある。
今振り返ると、ぼくが応募した年にしか、その部署でバイオ関連の募集はなかった。一年遅くても、早くてもだめ。巡り合わせがよかった。
そんな幸運を掴めたのも、思い切ってLinkedInの募集を眺めてみる、という蛮行を起こせたからだと思う。
だからこそ、ニッチな専門性を持つ人には、一般的な新卒としての就職活動に加えて、思い切って「ヘンな就活」をしてみるのも良いのかもしれない、と伝えたい。
超大手IT企業で働き、さまざまな業界のお客様相手にシステム開発を行っているが、その全てでゴミを作って売っている
ここでのゴミとは、システム本体のことではない。システム本体もゴミだが、そのゴミは下請け会社が作るので、関係はない
思えばいろんなゴミを作ってきた
決して読まれない説明書、抜け漏れだらけの管理書なんてものはもう何十回も作った
作った記憶すらない資料がプロジェクト最終盤で全てを破壊し尽くす特大のゴミとなって舞い戻ってくるなんてこともあった
そもそもシステムの設定は大体の場合jsonやらyamlやらの「設定ファイル」の形で存在することが多い。
本来は設定ファイルを、その設定項目と値に関する参考資料を読みながらエディタで編集すれば終わる話だが、これではいけない
とりあえずGUIにしよう
お客様や運用担当者が触る可能性のある場合、これは当たり前のことである
お客様は適当なエディタをインストールすることは規則上できないだろう
また、docx,xlsx,pdf以外の拡張子は「怖い」と感じるように訓練を受けている
問題は、主に触れるのが開発者である場合だが、このパターンでも対処は別に難しくない
ほとんど全てのお客様は不確定事象に対する特殊な訓練を受けているため、「開発者以外が触る可能性がある」と言えば、それで通してくれる
GUIにするという方向で話が進んだら、一件落着、見積書に大量の工数とバッファを積んで、あとは適当に開発者に任せよう
普通の神経をしている開発者であれば、宣言的に設定できるように作るはずだが、この業界の平均的な技術水準を考えると、ひょっとしたら手続き的に設定するようなものを作ってくれるかもしれない
まあどちらでも問題はない
それがこのゴミの非常に素晴らしい点である、どっちでもいいのだ
一般にn個のbooleanな設定項目があり、それらがお互いに相互に依存しながら存在しているとき、最高(最低の意味)の場合、n!通りの設定方法が存在する
設定項目全てが2値ってことはないだろうから、ちょっと多くなったり、一部のグループ項目はそれらだけで独立してたりで少なくなったりはするだろう
ゴミを作るツールはエクセル、ワード、パワポから選択しよう、印刷まで考えると、それが最も困難であるエクセルがベストだ
ツールに大量のスクショを貼っていこう(赤枠を使って適宜強調するのを忘れずに)
そのまま説明をセルに直接書いてはいけない、ふきだしを使ってその中に説明を入れよう
罫線をいい感じに入れよう
目指すのは、ありえる設定と1:1になるような資料だ。普通は網羅できないから、適宜省略して作れるところまで作ろう
このゴミの素晴らしいところは組合せ爆発を利用して、ほぼ無限の工数を消費できる点にある
後々に、1つ設定項目を増やすことになったとき、この資料のメンテナンスがどれほど工数を消費するかは、状態の数から明らかである
宣言的に設定画面が作られている場合は、ちょっとした工夫が必要である
そのまま、それぞれの設定項目と値の意味を書いてはいけない、組合せ爆発が起きないからだ
私の好きなやり方はユースケースに分解することだ
関数もどきを資料内に独自に実装してはいけない、全部コピペで行うのがベストだ
そもそも手順が記載された資料というのはお客様の脳みそというインタープリタに解釈されるプログラムであるが、それが解釈できる構文は非常に限られており、actionの実行と、ifとgotoくらいであるから、関数なんて理解できない
もし、GUI作成の許可が降りずファイルで行う場合でも、このゴミは同様に作れる
設定ファイルをスクショし、赤枠をつけて、ふきだしでコメントを入れるのだ
イケイケなエンジニアがだいたいMacbookとイケイケコーヒーかイケイケ社内カフェのイケイケ無料ドリンクを手に社内の色んな場所を巡りつつ
つべとかで見れる。
ならない。なるわけがない、どうでもいい
VSCodeのルートディレクトリに配置されてるからおそらく実コードだと思うんだが、鼻で笑ってしまったのね。JSかよと
割愛するけどこれだけで最高に間抜けで、オブラートに包むと性格が悪い寄りの人種であることがある程度推測できる。
そこで気がつくんだが、俺はこのイケイケたちを見て羨ましがりながら、粗探しをしていたわけだ。
そうして目的がかなって、嬉しくなった。
ああ、俺はこんなにもダサくなったのか。
元からかもしれないが、そんなことはどうでもいい。
今この瞬間俺はダサい。それが少し悲しくなった。
そうだ。
課題かイシューかソリューションかタスクかわからん、いやなんでもいい。
とにかくそういったものがあればそれを解決するために動く、ないなら作る。
イケてないカフェでイケてないノートPCを広げてイケてないエディタとイケてないターミナルを開いて
私はExcelおじさんだ。
往々にそうであるように、ちょっとした好意と、悪ノリだったと思う。
個人が勝手に作ったツールなんか、存在しないほうがいいと思う。
しかし、私が作らなくてもだれかが作るんだと思う。
あるいは、誰も作らずにExcel音痴たちが延々と苦しむかで、便利なシステムが導入されることはないと思う。
ChatGPTによってとってかわられるかと言えば、たぶんそうはならない。
Excel音痴たちは、データを整理できないのかわかってないし、そもそもどうしたいかを分かってないからだ。
要件定義ができないんだから、外部に作ってもらうことも、AIに頼ることも無理だ。
糞みたいな仕事
私は、統計解析おじさんでもある。
これも、なんでそうなったのかわからない。
「統計的に有意であった」とか「統計的に有意ではなかった」みたいな錦の御旗がほしいという悩みに答えて、データをこねくり回す。
統計的に有意であったとかそうでかったかなど、帰無仮説の立て方次第だとコミュニケーションを取ろうと努力するが、「結局どうなの？」
と、私の今までの説明を全く理解してない質問が飛んできて、頭を悩ませるのだが、可能な限り、欲しい答えに近い回答が出るように結果を返す。改ざんじゃないし嘘ではないけれど、ペテンだ。
やめたほうがいい。
AIに代わってもらえないかと期待するが、たぶんAIは、本人もなにが言いたいのかなにがしたいのかわからない問題に解答はしてくれないだろう。
弊社、分析機器は機器が吐き出すデータを専用ソフトで解析してレポートをするようなものが多い。
で、メーカーが潰れたり、製品が廃盤になったりして、ソフトが更新されず、x64 では使えないみたいな糞なことがしばしば起きる。
しらない拡張子でも、たいがいは中身はzipで、csvやバイナリーファイルの詰め合わせで、そこから専用ソフトと同じ数字が出るようにアルゴリズムをリバースエンジニアリングする。AIのおかげでコーディングが楽だ。でも、たぶん私以外にできない仕事だ。
しかし、これも、やめたほうがいい。なんで、メーカー非公式のアプリを作って、私個人が契約してるサーバーにデプロイして、みな会社のデータを無断でアップロードして分析するのか。アウトだろう。
メールに添付ファイルでExcelのファイルのアンケートが送りつけられ、そこに書き込んで返信して、それを集計するというアンケートが取られたりする。かなり偉い、役員クラスが一斉メールで数百人にメールして、それを集計したりするから頭が下がる。
だれもが、タイプライターの代わりにしかパソコンを使えない変な会社なので、私みたいな、40代にもなって部下なしの平社員がこんなことをしてる。コンプラ的にも長期的にもよくないし、人事評価という意味でも評価されない。
偉い人はExcelも統計処理もアプリも理解できないので、どれだけ便利なのかもわかってない。
マイナスにもならない。コンプラ的にどう問題なのかも偉い人は理解できない。
Chat GPTがいくら賢かろうと、偉い人たちは、報告書の言葉尻にケチをつけたり、パワポのフォントに口を出したり、Excelのセルを結合したりするのが仕事だと思って邁進し続けるんだろう。
最近、私は無能の烙印が押され、本業が干されているので、こういう糞みたいな雑用が増えてる。
PythonやVBAを操ったところで、それでIT関連に転職できるはずがない。40代未経験で雇ってもらえというのか。
RもPythonも、身内の統計解析をどんだけしたところで、これが職歴として評価される見向きもされないだろう。
医療系ならSASでも使わなきゃ、ビジネス系ならtableauとかSPSSを実務で使わなきゃ話にならない。
簿記や会計の知識が必要であったり、サーバーにデータベースを構築したりしたって、誰が評価してくれるというのだ。
まあ、仕事はやめるんだけど。
