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💁‍♂️ 5 7 5 完全リモートワーク、始まる 完全リモートワークに移行して2週間が経ちました。 私のチームはエンジニア5名という小さめのチームですが、割とうまく移行できている気がするので、振り返りを兼ねて取り組んだことなど書いてみたいと思います。 リモートワークは2週目以降が本番 リモートワークが始まって最初の1週間が終わり、2週目に入るとメンタルに変化が表れてくる気がしています。 最初の1週間は出社しなくていいという環境の変化に感動してハイになっていたのが、コミュニケーション量・質の低下によるストレスと、いつ終わるか知れない閉塞感にげんなりする感じでしょうか。 なので、リモートワークのポイントを最初の1週間と2週目以降で分けて書いてみます。 最初の1週間はとにかく環境を整える リモートワークが始まってすぐ気が付くのは、オフィスと自宅の環境の違いです。 例えば、椅子が悪くて腰が痛くな

「あなたたちは技術力がない」 2019年を振り返って真っ先に思い浮かぶのは、普段一緒に働いてない人に、面と向かってこう言われたことだ。 みなさんはそんな経験あるだろうか？ エンジニアの中でも特に優れたエンジニアのことをスーパーエンジニアという。スーパーエンジニアとは抜きん出て「技術力がある」エンジニアのことだ。 「技術力がある」って言葉、わかってるつもりでつい使っちゃうんだけど、みなさんはどうだろう？ 例えば最近Twitterで話題になっていたこちらのツイート。 スーパーエンジニアが通った跡には誰もメンテできない超絶コードが残ったりするので、チームでパフォーマンス出せないスーパーエンジニアをありがたがるのって、ミーハーな経営者くらいしかそもそもいないのでは。— 大岡由佳『りあクト! 第3版』技術書典9までに刊行 (@oukayuka) 2019年12月25日 私の知っているスーパーエンジニ

GitHub Actionsのワークフロー設定ファイルは、以前はHCL形式でしたが今はYAML形式になっています。 このエントリでは、GitHub Actions(setup-terraform)でTerraform plan/applyを自動化する方法を紹介します。 手っ取り早くworkflowファイルのサンプルだけ欲しいという方は下記をご覧ください。 GitHub - otoyo/github-actions: GitHub Actions samples 前提条件と注意点 クラウドリソースをすでにTerraformで管理している まだという方は下記を参考にTerraform管理にしてください。 既存のAWS環境を後からTerraformでコード化する | Developers.IO tfstateファイルをS3などリモートで管理している ローカルにある人は下記を参考に移行してください

黙っていても自分の仕事がすべて評価されるわけではない（中略）「話せば伝わる」のであれば十分良いと思うべきだ 「自分が上司との1on1でよく話している内容」というエントリで感銘を受けた一文だ。 note.mu この一文は、話しても伝わらないケースがあることを示唆している。ここで挙げられているのは、エンジニアとPMといったように職能が異なることから仕事の細部まで理解できないケースだが、話しても伝わらないケースは他にもある。筆者の書きぶりから、筆者はそれを理解していると想像できる。同じチーム、同じエンジニア(職能)のようなもっと近い関係でも伝わらないケースがあることを。 少し私の自己紹介をしておく。私はCREというエンジニアのグループをマネジメントしているEM(エンジニアリングマネージャー)…と言えば聞こえはいいが、本当のところはただのしがない中間管理職だ。自身もエンジニアとしてコードを書くが、

新しい年度が始まり、SNS上では「○○にチャレンジします！」といった意気込みがよく見られるようになりました。4月の風物詩ですね。「やります！」と宣言した人のうち、何割が実際に「やった」人になるのでしょうか。私は「やります！」よりも「やった」と言える人に憧れます。「やる」と心の中で思ったならッ！その時すでに行動は終わっているんだッ！ 仕事が大好きで寝食忘れて仕事したいという人は少ないと思います。口には出さないものの、働かなくていいのなら働きたくないという人が大半でしょうし、ソフトウェアエンジニアの三大美徳には「怠惰」があるので、ソフトウェアエンジニアは全員そうでしょう。私はそうです。 「AIに仕事を奪われる」というフレーズはもはや聞き飽き、「だったら早く仕事を代わってくれよ」と思いつつも、実際に労働から解放されるにはまだ時間がかかるでしょう。それまで私のように意識が低い人でも、この先生きのこ

監視とは、あるシステムやそのシステムのコンポーネントの振る舞いや出力を観察しチェックし続ける行為である。 「入門 監視」は、監視の基礎をアンチパターンから順にわかりやすく説明してくれます。 このエントリでは、「入門 監視」の内容をまとめます。 1章 監視のアンチパターン 監視するだけでは壊れたものは直せない ツールに依存しても監視の仕組みはよくならない 監視ツールに銀の弾丸はない 監視ツールによくある間違い 成功したチームや会社は、ツールや手順によって成功したのだという間違った考え方によって、そういったチームや会社が使っているツールや手順を採用して、同じ方法で自分たちのチームを成功させようとしてしまうのです。 観察者効果は気にしない 観察者効果とは、監視する行為が監視対象を変化させてしまうこと。現代のシステムは負荷が増えても処理できるため観察者効果は気にしなくて良い

例えば、テロや航空機事故のように、滅多に起きない悲惨な事件ほどニュースになります。 逆に、「今日も飛行機が無事に着陸しました」なんてことはニュースになりません。 私たちが知らないだけで、2017年の世界の航空機事故による死亡者数は0だったそうです。 「ファクトフルネス」は、私たちの本能的な思い込みを10個に分類し、1つ1つどうやって克服すれば良いかを教えてくれます。 このエントリでは、「ファクトフルネス」の内容をまとめます。 1. 分断本能「世界は分断されている」という思い込み あたかも2つのグループが存在するかのような表現に注意する 分断を煽っているのかもしれないと想像する 平均だけで比較するのではなく分布にも注目する 中間にも多くの人が存在する 2つのグループには重なっている部分もあるだろうか？ 高いところから見ると「ドングリの背比べ」だが実際は違う 2. ネガティブ本能「世界はどんど

自分は今、コード書かずにマネジメントしかしてなくて、そんなポジションの人にそれほど価値ないでしょ、とか思ってしまうけれど、こういうポジションの人がいないチームの話とか聞くと、やっぱりいたほうがいいんじゃないか、と思うし、ほとぼりが冷めるとまた自分は無価値のように思えてしまう。 こんな心境の吐露を「エンジニアリングマネージャのキャリアについての悩み」で拝見して、私も何か発信しなければと思ったのがこの記事のきっかけである。筆者のdaiksyさんは、 エンジニアマネージャってなんか実績を示しづらいので、世の中の数多のマネージャ職に埋もれて、自分にスポットが当たりづらい、結果、キャリアに不安が拭えない、みたいなとこないです？ とも述べていて、これら2つのメッセージに込められた心の葛藤は、全てのエンジニアリングマネージャー(以下EM)が感じていることではないかと私は思う。少なくともEMの一人として私

機械学習でテキスト（自然言語）を扱おうとすると必ずと言っていいほど目にするのが「word2vec」だ。 このエントリでは「word2vecによる自然言語処理」の内容をまとめる。 O'Reilly Japan - word2vecによる自然言語処理 word2vec とは？ ニューラルネットワークをはじめとした機械学習で自然言語を扱うには、単語などをベクトルで表す必要がある。 word2vec は単語をベクトルに変換するための手法の1つで、分散表現とも呼ばれる。 word2vec では意味の近い単語は近いベクトルになるとされる。 例としては king - man + woman = queen は「王様から男を引いて女を足したら女王になる」というのがある。 word2vec の仕組み word2vec のモデルの1つである Skip-gram はニューラルネットワークが基礎となっている。 S

「エンジニアリング組織論への招待」はエンジニアだけをターゲットとした、いわゆる技術書ではありません。 本書はエンジニアが、経営者が、エンジニアリングを行う「組織」に対して向き合うための考え方をテーマに書かれています。 具体的には次のようなことです。 新人エンジニアのメンターになった先輩はどのようにメンタリングを行えばいいのか？ ソフトウェアの開発スピードが時間が経つにつれ遅くなるのはなぜか？ このエントリでは「エンジニアリング組織論への招待」の内容をまとめます。 エンジニアリングと組織 エンジニアリングとは何でしょうか？ エンジニアリングとは、曖昧なアイデア、曖昧な指示を明確な仕様に落とし込むといったように、「曖昧さ」を減らし「具体性・明確さ」を増やす行為です。 エンジニアリングを行う組織は、市場や顧客などあらゆる不確実なものに対し、不確実なものを確実なものに変化させる「処理装置」と見るこ

アレクサを喋らせるには「スキル」を作成する必要がある。 スキルの作成は意外とハマり箇所が多い。 このエントリでは、アレクサスキルを作成してアレクサ(Amazon Echo)を自由に喋らせる方法を説明する(※)。 ※注意: 第1世代Echo Dot発売時点の情報なので注意 アレクサスキルの仕組み アレクサスキルを作り始める前に、スキルがどんな仕組みで動いているのか説明する。 Echoに話しかけると発話情報はアレクサに送られ、アレクサからイベント情報がAWS Lambdaに送られる。 スキルを開発するにあたってやるべきことは大きく分けて次の2つになる。 Alexa Developer Console で対話モデルを作成する Lambda関数を作成しスピーチテキストを返す 対話モデル作成、Lambda関数作成の順に説明する。 対話モデルの作成 対話モデルというと難しく聞こえるが、Alexa De

「仕事ではじめる機械学習」は、ディープラーニング入門の1冊目と言われる「ゼロから作るDeep Learning」の次に読むのがおすすめです。 なぜなら「ゼロから作るDeep Learning」は、初心者にもわかりやすいがゆえに「あらゆる問題がディープラーニングで解決できてしまうのでは」という万能感を感じさせてしまうからです。 本書は、そんな幻想に「待った」をかけてくれます。 本書の一文をご紹介しましょう。 「機械学習は技術的負債の高利貸しのクレジットカード」というタイトルの論文があるほど、機械学習を含んだシステムは通常のシステム以上に技術的負債が蓄積しやすいのです。 このエントリでは、「仕事ではじめる機械学習」の内容をまとめます。 1章 機械学習プロジェクトのはじめ方 機械学習プロジェクトの流れについて、何をどういった順で行うのかが説明されています。 問題を定式化する 機械学習をしないで良

GCPのCloud Functions(GCF)を使えば、サーバーレスでLINE Botを作ることができます。しかも無料です。 このエントリでは、GCFを使ってサーバーレスでLINE Botを作る方法を紹介します。 システム構成 システムはいたってシンプルで、下図のようにLINE Messaging APIからのHTTPリクエスト(webhook)をGCFで受けてreplyするだけです。 サーバーレスと言えばAWS Lambdaもありますが、GCFの良いところは、HTTPリクエストを受けるためのエンドポイントも一緒に付いてくる点です。 Lambdaで同じことをやるにはAPI Gatewayを前に置いてあげる必要があります。 LambdaもGCFも個人利用レベルでは無料になると思いますが、API Gatewayは有料です。*1 動かしてみよう サンプルコードをデプロイして実際に動かしてみまし

GCPのCompute Engine(GCE)を使えば無料枠の範囲内でLINE Botを作ることができます。 GCP の無料枠 - 無料の長期トライアル、Always Free  |  Google Cloud このエントリでは、GCEを使ってLINE Botを作る方法を説明します。 ※Cloud Functionsを使ってサーバーレスで作る方法は下記で紹介しています。 GCP Cloud Functions(GCF)を使ってサーバーレスでLINE Botを作る方法 - アルパカログ システム構成 システム構成は下記の通りです。一般的なWebサービスと同じような構成で、特に変わったところはないかと思います。 設定と手順 GCPの設定は、下記のサイトを参考にするとわかりやすいです。 GCE の無料枠のサーバを立るときに、初見でハマりそうなところ - Qiita 今回はSinatraを使うため

エンジニアといえども社会人として働く上で避けては通れない人付き合い・人間関係。 今日20代を終えたばかりの筆者が、仕事で信頼を得るためにやってはいけない人付き合いの最低限のマナーをまとめました。20代の自分への戒めを込めて…… 1. 話を聞かない 20代前半の頃、私はとても嫌なやつでした。 人にきらわれたり、かげで笑われたり、軽蔑されたりしたかったら、つぎの条項をまもるにかぎる－－ 一、相手の話を、決して長くは聞かない。 一、終始自分のことだけをしゃべる。 一、相手が話しているあいだに、何か意見があれば、すぐに相手の話をさえぎる。 一、相手はこちらよりも頭の回転がにぶい。そんな人間のくだらんおしゃべりをいつまでも聞いている必要はない。話の途中で遠慮なく口をはさむ。 D・カーネギーの『人を動かす』では嫌なやつになるためにこんな方法が紹介されています。 上記4つのうち私はどれを実践していたか？