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はてなキーワード: SWEとは
ソフトウェアってまず動かすとこまでが大変で素人から初めても9割はそこで脱落しちゃうから、その上ちゃんと常に計算量や適切なデータ構造まで考えて設計してかける人、さらにそれをデータ含めてコンポーネント化して明快にかける人は一握りだと思う
これで言うと、機械学習まわりでは例えばpytorchやjaxみたいなフレームワークを設計・実装できるスキルはSWE的だと思う。
あれはどういう感覚だとできるようになるのか知りたくてpytorch自体のコードを読んだりしてみたけど、全く分からないんだよな。
どういう思想で設計されてるのかもわからんし、抽象化がなぜそうなっているのか、処理の実体がどこに書かれているのかすらわからない。
インフラはSWEとはまたこれ別なんだけど、でも言う通りこれからどんどん増えると思う
ソフトウェアってまず動かすとこまでが大変で素人から初めても9割はそこで脱落しちゃうから、その上ちゃんと常に計算量や適切なデータ構造まで考えて設計してかける人、さらにそれをデータ含めてコンポーネント化して明快にかける人は一握りだと思う
まあ最近はAI（というかLLMや基盤モデル）のせいでデータセンターの需要がでかいから、そういうところでのSWE需要は増えてるのかもなと思う。
金融は本来はそういうのの塊なんだろうけど、日本はみずほみたいに勘定系システムで政治的に揉めまくってるとかいう感じだからなあ。
俺はSWE的な意味ではプログラミング全くできないけど、昔競プロやってみたときに学んだ計算量やデータ構造、メモ化みたいなメモリと計算量の関係なんかのイメージは役には立っている。
プログラミング特化の人たちは逆に応用数学的・物理学的な感覚が弱すぎるなって感じるけど、それは脳みそが違うから仕方がないことで、お互いちょっとずつ歩み寄るくらいがせいぜいなんじゃないの？って思うわ。
よくわからんが、ミスってないなら https://anond.hatelabo.jp/20240626103929 この増田の言ってることは「それはお前らSWEの仕事なんだからお前がやれ」で終わる話じゃない？
そもそもの論点として競プロがちょっとできてもエンジニアとしては「ハイスキル」ではないってことなんだよね
もちろん日本のSWEは、昔の自分もふくめて、アルゴリズムとかデータストラクチャなんか知りませんやってこともありませんという人が普通にいるし、ひょっとしたら大部分だけども
競プロは少なくともその二つとか計算量のBigOはわかってないと出来ないという意味で比較で言えばハイスキルではある
ただ、実際のシステムの開発では例えばダイクストラをA*にしましょうなんてことはないわけで、アルゴリズムいるなら自作だし
そういう場面も滅多にないのでOOPとかDDDとかの「実践」、後で機能つけるとか変えるときに数十数百億円流れてるってプレッシャーの中どれだけ簡単に早く確実にやれるかという技術と経験と実績が大事なんだよなあ
世の中の「エンジニア」のほとんどがソフトウェアエンジニアリングというよりはちょっとDayforceのレポートの設定がうまいくらいを求められてるのはその通りなんだけどね
