Software Engineering at Googleの著者の一人であるAdam Bender氏の「Software Engineering at the Tipping Point（ソフトウェアエンジニアリングの転換期）」がAI時代のエンジニアリングに対する考え方が面白かった。 講演の中心にあったのは「Software Ecology（ソフトウェア生態系）」という考え方だった。 ソフトウェア開発はコードやツールだけで構成されているわけではない。組織構造、文化、レビュー、テスト、CI/CD、インフラ、リリースプロセス、開発者の行動原理などが相互に影響し合う巨大なエコシステムとして存在している。 Googleのモノレポや大規模リファクタリング（Large Scale Change）の話も同じ文脈で説明されていた。 Googleでは数百万行規模の変更を単一の開発者が実施できるが、それは単にモノレポがあるからではない。 ・全社共通のビルドシステム ・大規模なテスト基盤 ・標準化されたライブラリ ・共通のコードレビュー文化 ・高い透明性 ・継続的改善を重視する文化 といった技術的・組織的な要素が相互に結び付いているから成立している。 つまり「モノレポを導入したからGoogleになった」のではなく、「Googleというエコシステムがあるからモノレポが機能している」という話だった。 その上で、AIはこのエコシステム全体に大きな圧力をかけ始めている。 もしコード生成速度が10倍になったら何が起きるのか。 多くの人は開発者の生産性に注目するが、Bender氏は開発エコシステム全体を見るべきだと指摘する。 例えば、 ・コード量は10倍になるのか ・テスト実行量は何倍になるのか ・CI基盤は耐えられるのか ・コードレビューは機能するのか ・リリース頻度はどう変わるのか ・トークンコストはどう管理するのか ・人間はコードベースを理解し続けられるのか といった問題が発生する。 特に印象的だったのは、「AIは問題を解決するのではなく、既存のシステムを増幅する」という話だった。 開発文化が強い組織はさらに強くなる。 レビューやテスト、設計原則が機能していない組織は、これまで以上の速度で問題を生み出す。 AIによって変化するのはコード生成だけではない。 ソフトウェア開発を支えるエコシステム全体のバランスそのものが変わろうとしている。 だからこそ今後重要になるのは「どのAIツールを使うか」ではなく、自分たちの開発組織がどのようなエコシステムとして成立しているのかを理解することなのだと思う。

経験年数のエンジニア。InterviewCatが面接対策をサポート。新卒では某メガベンに落ちたが、見事複数のメガベンから高オファーを獲得した方の転職成功の要因を書いていただきました。 オファー年収 800 ~ 900万 面接サポートが役立ったか システムデザイン面接の実戦経験が無かったため、「要件定義 -> アーキテクチャデザイン -> テーブル設計 -> API設計 -> 発展的な議論」という一連の面接の流れを体に馴染ませることができたのがとても良かったなと思います。 知識面で言えば、System Design InterviewCatやAlex Xiuさんの書籍等を活用すれば面接の流れや設計パターンを知ることができますが、頭の中で考えながら喋り続けるというのは慣れていないと難しいと思うので、サポートしていただけて良かったと思います。 オファーを得たことの一番の要因 自分のように経験が数年であるエンジニアがメガベンのオファーを複数社取れたのは、以下のようなメガベンで評価される経験を意識的に積むようにしていたのが大きかったのかなと思っています。 ex) 数値で語れるビジネスインパクトを出す/技術選定を主導する/大規模なデータ量扱える開発に関わる/プロジェクトリードする/チームを越境して働く 「メガベン転職に活きそうだ！」と思ったプロジェクトについては自分が主導権を握れるようになるまで朝晩/平日休日問わずに働いて、社内で自分が一番詳しくなったら手を抜くみたいなことをやっていました。 一度主導権を握れると、各所から相談が来るようになり自然と重要な情報が自分に集まるようになり、そこからさらに成果に繋がるような仕事が舞い込むようになったので、最初の段階で手綱を握れるのかどうかがポイントだと思います。 あとはInterviewCatやAlex Xiuさんの書籍等を参考に、良いレジュメを書いて・コーディング/設計面接対策をして・応募しまくると言ったことをやれば良いので、まずは書類を通せる経験を積むことが大切なのかなと考えています。 転職活動を通じた教訓 私が敬愛するシリコンバレーエンジニアの酒井潤さんが「優れたエンジニアはキャリア構築が上手い」と言っていたのですが、転職活動を通して改めてそうだなと思いました。 「メガベンでは大量データを扱うから大量データを扱えるPjに入ろう。そこで主導権を握れるようにDBを内部構造から理解して設計判断に活かせるようにしよう」と言った感じでキャリア構築を軸におきながら仕事をすることで結果として他の人よりも技術力がついたのではないかなと考えています。