プログラミング言語の選び方
短期： 仕事が多い物をまず学ぶ
長期： Webサービス系では論争が起きる＞どれでもよい ＞ どれが使われなくなってもおかしくない
Javascript > フロントエンドでは必須 Python > 機械学習では必須 C++ > アルゴリズム系では必須、GPU演算であるCUDAもC言語系
Githubのコミット数 上級者・研究者がどれぐらいその言語を使っているか オープンソースの活動が活発にある 新しい機能が開発される その言語においてライブラリを使う側の人間も増える
私は
Pythonは使っても上達しない 言語自体に覚えることがあまりないから コードが基本的にライブラリ依存、ライブラリの仕様変更でコードが動かなくなる
Java・Ruby 長期的に見たら避ける 大企業のシステム構築等は変化が遅い＞いつまでたっても古い技術が使われる
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人のつながりができない
コードは会社のもの
退社後には何も残らない
今まで知識のみが私の財産
管理層に対する不満
情報を発信することで人との繋がりを作る
中国語は話せるが、ネイティブではないので技術以外のことはあまり担当しない
技術に関して私はほぼ頂点、ただし決して勝ち組ではない
ぶっちゃけお金を持っているとモテるからそれがモティベーションになる
アルゴリズム研究開発やディープラーニングは開発コスト・期間が長い
中小企業が手を出せるものではない
お金を稼ぐにはGoogle、中国でいえば騰訊（テンセント）や华为(ファーウェイ）のような大企業に養ってもらう、もしくは冒険をしてスタートアップに参加するしかない。
Web系のメリットは一つ一つのプロジェクトが小さい。ホームページ作成等であれば個人でできる。
中国にきてスタートアップに技術責任者として参加したが、結局投資家の権力が大きすぎて初期メンバーは一人ひとり離れていった。
会社自体は中国VR100強などに選ばれるなどそれなりに成功といえると思われる。
資本主義(中国は共産主義）のルールに従えば結局何も持っていない。
技術に明るい人間にこそ見えていることがある
割に合わない計画
計画の問題点
言っても聞かない、理解できない、そして問題が起きる
自分でサービスを作る方針ではあるが、良い人とであえるのであればそれでいい
Youtubeのメリット
異業種の知識を得る機会
海外の知識を手軽に得られる
ぶっちゃけ研究者は視野が狭くなりやすい
毎日朝から夜までコードを書いたりしていると本当に他のことを考える時間がない
無理にでも情報に触れる時間をとることが必要
最近は
ディープラーニングだとか論文について書こうと思えばいくらでも書けるというか、得意分野は実際そっちなのですが、書く予定はありません。
そもそもターゲットの数が少なすぎるから。ある程度のアクセスを期待するとすると初心者向けの内容を書くしかない。
ただ本気でプログラミングをする人間のコミュニティーは欲しい
Youtubeやブログで発信している人のほとんどはプログラミング＝サーバー、ホームページ。もしくはマーケティングの人間。それはそれで需要があってよいし、私も参考にしている。ただ本気でエンジニアをしている人がほとんどいないのは物足りない。
言語分析を開発する必要性
これからは生活の場所がオンラインへと移動する
データセットの重要性
コロナウイルスの蔓延トラッキングで誰がどの電車に乗ったか、どこを訪れたか等記録をとっている。地下鉄、公園やジムの入り口において携帯で二次元コードをスキャンする
中国政府が国策として必要と判断すればデータなんていくらでも集められる。
日本では決してできない。
感覚的には中国はToC,ToG、日本はToB。
業務フローを実現するためのソフトウェアがメイン
モーションキャプチャーシステムを0から作る
会社にVICONからクラックしたのではないかと連絡があった
SIer（システムインテグレーター）
中国では新しい会社がどんどんできて消えていく。動きが非常に速い。他社依存は安定しないことが原因と思われる。
他の情報発信を見ている人を見るとWeb系が多い
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フレキシブルである
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情報発信に向いている
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初心者のハードルが低い
スキルなし？？
解雇できないのはお互い不幸ではないのか？
人材の流動性
顔出しできない＞他人を批判するのが好きな国民性
十数億人も管理できるはずがない＞人工知能で変わる可能性はある。
ネット検閲、TikTokのライブ放送などで猥褻なものは自動で一定時間使用不能等のペナルティが課せられる(誤作動もある）
エンジニアの人生設計
レベルが上がると雇える会社が減ってくる、特に汎用スキルではなく特化型
以前のアルゴリズム開発は基本特化型
ただしディープラーニングは汎用性が非常に高い（e.g. 画像認識モデルが音声認識モデルに転用できる）
2014年画像処理を放棄してディープラーニングに取り込む
優先順位の入れ替え
海外で働くメリット
海外就業は意外と簡単
人材の流動性が高いからそもそも転職何度が低い
日本の大企業のように5，6回面接なんで面倒なことはない
英語は必須ではない。
日本人は給与水準が高いためビザが取りやすい
政府にとっては給与が高い＝国への貢献が大きい、税金が多く取れる、犯罪率が低い
給与の高い人にビザを出すのは経済的に合理的な行動
競争相手はさらに生活水準の低い国からの出稼ぎ
日本人であるというだけで有利なポジション
あなたが会社で人を雇うとして、同じ条件の人材としてアメリカ人と聞いたこともない国の人とどちらを雇うでしょうか？そういうことです。
多くの国がビザなしで数週間、数か月滞在できる。これは日本人の特権。どこの国でもいいから行ってみるべき。
- 人材の流動性が高いからそもそも転職難度が低い
- 英語は必須ではない
- 日本人であるだけで有利
- ２
日本企業と取引がある場合そもそも日本語を話せる人がいる
私は中国語を話せるのですがやはりビジネスで問い合わせや交渉をする場合は基本的に中国人にやってもらうわけです。その中国人はもちろん日本語は話せない。
海外の企業にとっては現地人で日本語が話せる人がいても日本人のクライアントの対応は日本人に任せたい。
中国企業が外国人を雇う最低条件は月給5000元（8-9万円程度）、二年の就業経験
日本人であることだけでメリット
輸入ビジネスなどをやった事がある方はわかると思うが、外国人のパートナーがいると強い
どの国に行くか、どの業種で働くかによるので一概には言えないところもありますが、とりあえずエージェントに登録してみる。
良い仕事がなかったらいかなければいいだけ。
中国+エンジニア ＞ 売り手市場
会社を辞めることについて
AIが就職・転職の常識を変える
会社を変えるなんて少しもたいしたことではない
終身雇用は世界的にありえない
AIが人材流動化を加速する
企業と労働者のマッチングコストは非常に高い
人材エージェントが多額の資金をとる
将来的にはAIが自動でマッチングしてくれる
企業の評価の透明化、ブラック企業は淘汰される
ずっと会社で働いていると視野が狭くなる
私は一時独立してディープラーニングの知識を増やした
今は情報発信やマーケティングについて勉強
能力さえあれば再就職を怖がる必要なんてない
自分の能力を最優先に考えるべき
顧客の評価を非常に気にする
この辺りは如何にモチベーションを維持させるかが重要
― 仕事にメールは使わない