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大手営業→SES2年半（毎日Excelにスクショ貼り）→独学でWebエンジニアへ転向→1回転職して現在は年収700万円台。
3年目までは順調。でもこの先どう動くか迷ってる。
AIとの向き合い方、キャリア、フリーランス転向までリアルを発信。1〜3年目エンジニアと繋がりたい。
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うーふ｜営業→Webエンジニア3年目
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うーふ｜営業→Webエンジニア3年目
@wip_engineer
営業からWebエンジニアに転職して3年目｜3年で404万→700万まで年収アップ｜3年目エンジニアのリアルを発信｜Go・AWS・Terraform｜2028年1月のフリーランス転向を目指して準備中
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エンジニアがコミュニケーション能力をアピールするのは大間違い。
たしかに大事なんだけど、それは面接で自然と伝わるものであって、自分から売り出すものではない。
「コミュニケーション能力に自信があります」と自ら言ってしまうと「このエンジニアは他に武器がないんだな」と思われてしまう。
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「エンジニアが要らなくなるくらい、AIが勝手に動く仕組み作り」
逆説的だけど、これが今のエンジニアに一番求められてる仕事だと思う。
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僕の見えた範囲で、「本当に優秀だ」と感じるエンジニアは次の2タイプ。
①：体力おばけでガツガツ働ける
②：体力がないと自覚し適切なリズムを確立してる
逆にしんどそうなエンジニアは「体力がないことに無自覚」か「自覚しつつも無理してる」かのどちらかに陥っています。
自分の体力を把握しないと、必ずどこかで詰んでしまうので要注意ですね。
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エンジニア不要論をよそに、会社がエンジニアの採用枠を増やしている。ただし採用基準が爆上がり。
もちろんその分、年収レンジも相当上げている。
やはり「AIによりエンジニアの仕事は無くならないけど、要求水準が引き上がる」が正しそう。
高まった要求水準に満たないエンジニアの仕事は奪われる。
逆に満たせるエンジニアの仕事はむしろ増えていく。
二極化が加速していきますね。
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PMからタスクの説明を受ける時は次の3つを意識しながら聞いています。
1. このタスクをやらないとどんな問題が起きるか？
2. 開発をせずに問題を解決できないか？
3. この対応によるビジネス価値は何が見込めるのか？
この3点がわからなかった時は理解できるまで質問。
できれば「〇〇の方が良くないですか？」とより省エネな解決策を提案できると理想です。
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「いろんなエンジニアがいていいんだな」と思わせてくれるので、すごく気持ちが良い。
20代後半で異業種からエンジニアへ転身した身なので、年齢の割にスキルが低いと自覚しており、コンプレックスがあります。
なので塩井さんの「30代からプログラマー」の記事に勇気づけられました。
『楽しむには「基本的なこと」から逃げてはいけない』が自分に足りないことだなと思ったので、肝に銘じます。
桂大介 / Daisuke Katsura@dkatsura
「エンジニア」といっても色んな人がいる。ただそれだけのシンプルなことを、LIFE DRAFTは表現し続けたい。LDの記事一覧ページ好きなのよね。 life.job-draft.jp/all/
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「このプロダクトを伸ばしたい」「このサービスを通じて業界を良くしたい」と思えるか。
スキル以上に「プロダクトに愛情を持てるか」が、エンジニアの生存戦略として大切になってくる気がします。
AIによって認知負荷やスイッチングコストが重く、エンジニアの労働強度は爆上がりしています。消耗感や疲弊感が強いです。
だからこそ、それを上回る情熱がないと続けられないと感じます。
꒰ঌみかづき🌙@Orcinus_orcas
社内で話してても 本当にITエンジニアとして生き残れるか、もう要らないよって言われる未来は近いそう（社内の話）って話してる 後ひたすら膨大なPR見まくってて認知的負荷が重くて鬱になりそうらしい うちで起こってることはほかの大企業の2年後くらいにくるんやろうな、
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「xxxが好きじゃない人はエンジニア向いてない」などと言われがち。だけど実際には「大嫌い」じゃなければ適性としては充分。
自分がエンジニアに適性があると感じたことは一度もない。「向いてないな」と感じることもしょっちゅうある。
でも、だからといって他の職業に転向しようとまでは思わない。
向いてるかどうかより、続けられるかどうか。
岡山@世界初のCCIE8冠+CCDE取得者/IT企業経営者@ccie14795
エンジニアは意識は低くてもいい ITが好きじゃなくても構わない 手が動かせればそれでいい
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ジュニアレベルのエンジニアでも、AIに否定的なミドルレベルのエンジニアには追いつける。
「Claude Codeはテストコードですぐgomock.Anyを書くから使い物にならない。」
こう言ってたけど、そんなのはCLAUDE.mdで設制御すれば良いだけ。
まずはこういう層を追い抜くことを考えていくと良き。
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エンジニアがPMから「いつまでに完了できそうですか？」と聞かれたら「分からないです」と答えるのはNGです。
代わりに
・いつまでに完了させるつもりで進めているのか？
・どのような要因で遅れる可能性があるのか？
などをなんとか絞り出して返答しています。
PMが知りたいのは完了の目安とその妥当性。
たしかに実際のところ「分からない」が本音だけど、相手がほしい情報を少しでも伝えられるよう心がけている。
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経験が浅かったり、入社したてのエンジニアは、「自分の状況をSlackへマメに垂れ流す癖」をつけた方が良いですね。
誰かに状況を聞かれてなくても「勝手に」というのがポイント。
「環境構築」「〇〇のアラート調査」などとスレッドを立て、その下に調べたことや考えたこと、リンク等を独り言のように投稿しておくだけ。
これだけで周囲のエンジニアは、状況を把握できるし、確認コストがかからないので嬉しい。
順調であれば遠くから見守ればいいし、軌道修正が必要であれば声をかけられる。
それに行き詰まった時は、そのスレッドのリンクも添えて質問すれば、コンテキストまでちゃんと伝えられる。
さらに言えば、後から入るエンジニアの参考情報にもなる。
自分もチームも助かる最強の習慣だと思って続けてます。
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エンジニアのソフトスキルとして報連相は標準搭載すべきなんだけど、ちゃんとできる人って少ない印象です。
たとえば「xx番のIssueやってます」と一言だけの報告。
「xx番のIssueやってます。いま手元で動作確認してるので問題なければ今日Pull Request出せると思います」くらい言った方が良いと思います！
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「業務委託のAIツール費用を会社で負担してあげられないか？」と提言があったが、CTOの答えは「No」だった。
・AIで生産性を高め、なるべく業務委託なしで回したい
・逆に業務委託が必要なら、AIのコストはその分だけ抑えたい
とのこと。
だけど、AIとフリーランスがガッツリ天秤にかけられてるのを目の当たりにして、少し怖くなった。
でも、これくらいのパラダイム転換が必要なんだと思う。
のぐち@アンドエルCOO / 技術書典20刹那@roki_n_
LayerX 松本さん 人を1人採用しない判断をするだけで、人件費1,000万円くらいが浮く→ その分をAIに投資する。 AIと人を同じ財布・予算項目で考えるべき。HRコストとAIコストは別で考えない。 これ確かにな〜。AI投資の意味であるべき考え方だし、採用ヘッドカウントの考え方が変わってくる。 #PA_Conf
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3年目で気づいたエンジニアの真実
1. つよつよエンジニアはなろうとしてなれるものじゃない
2. 年下に抜かれるのは当たり前
3. 休日は勉強しなくても良い
4. 自信が持てる日なんて来ない
5. 学べば学ぶほど何も分からなくなる
6. 適性なんてない、プログラミングが嫌いでなければ充分
7. 全てはトレードオフ
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テックリードからのレビューがすぐに通る時も不安になります。
本番DBに入ってSQLを実行する機会がちょうど今日ありました。
必ずレビュー依頼する運用なんですが、すぐに「OKです」と返ってきて逆に焦って何度も見直しました。
「この人はさすがにこのレベルはミスらないだろ」と思われてるのはありがたい。
でも、その信頼が逆にプレッシャー。
ありー@ｿﾌﾄエンジニ垢@tkSoftwareCat
〜ベテランエンジニアあるある〜 テストが一発で全部通ると逆に不安になる
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「AIによりエンジニアの仕事が奪われることはない、役割が変わるだけ」と言うけど、業務内容が変わるのであれば、それは実質的に奪われたのと同じでは？
少なくともAIに代替可能な部分が好きでやりがいを感じていたエンジニアからしたら、それは奪われているのと等しいはず。
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ビジネス側から「これってできますか？」と聞かれた時、「技術的には可能です」と言いたくなるのをグッと堪えて、
・可能ですが結構時間がかかります
・相当複雑になるのでできれば避けたいです
・〇〇の方が簡単です
と非エンジニアに伝わる返答を心がけている。自分なりの歩み寄りのつもり。
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真面目なエンジニアにとってAIは「こだわり加速装置」だな。
爆速でコードが生成される
↓
浮いた時間で細部を詰めすぎる
↓
結局トータルの工数は変わらない
効率化した分だけクオリティを高めようとするから、いつまでも終わらない。
そしてそのクオリティとは、最終的には好みの域に達している。
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調査でClaude CodeやCursorをよく使いますが、「SonnetではダメだったけどOpusなら答えが出た」というケースはほとんど無くなってきました。
それよりも
・コードベース外の暗黙の前提
・歴史的経緯
・命名と実態の乖離
・将来の想定
といった、「現場の事情」を伝えることが圧倒的に大切だと感じてます。
nwiizo@nwiizo
モデルは世代を重ねるたび賢くなるが、日常用途ではもう差を感じにくい場面が多い。性能が十分高くなると、出力の質を決めるのは人間側の観察力と言語化能力になる。何を訊くか、前提をどう伝えるか、答えのどこを疑うか。道具が賢くなるほど、使い手の問いを立てる力の差がむしろ可視化されていく。
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「フルリモートだと集中できない」というエンジニアは単に、仕事の難易度が低いだけ。
難しくてヒーヒー言いながら取り組むレベルの課題が与えられていれば、集中してることにすら気づかず勝手に集中できる。
サボれてしまう日々が続くようなら、ステップアップすべき。
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