バックエンドエンジニアを目指すなら、しっかりとした基礎を築くことが重要です。 バックエンドはシステムの中核を担い、データ管理、業務ロジックの実装、サーバーの運用など、幅広いスキルが求められます。こうしたスキルを効果的に習得するためには、体系的に学べる環境で学習を進めることが重要です。 私が開発したバックエンドエンジニア向けの学習ロードマップでは、まずプログラミングの基本概念やデータ構造を理解し、配列やハッシュマップ、ノード、オブジェクトといった日常的に使うデータ構造に慣れることから始めます。その後、ソフトウェア設計やオブジェクト指向プログラミング、データベースの基礎を学び、より高度な開発に対応できる知識を身につけていきます。 さらに、Linux環境でのシステムプログラミング、サーバーサイド開発、デプロイ、ネットワーク管理など、実践的なスキルを習得しながら、バックエンドエンジニアとしての専門性を深めていきます。 Recursionの学習ロードマップでは、「20%のインプット、80%のアウトプット」という学習スタイルを採用しており、実際に手を動かしながら知識を定着させることができます。加えて、チーム開発の機会やイベントも充実しており、実際のプロジェクトを通じてスキルを磨くことが可能です。 特に、最終的には自分自身でバックエンドフレームワークを構築するプロジェクトに取り組みます。これにより、単なる技術習得にとどまらず、ソフトウェアの設計や問題解決能力を実践的に鍛えることができます。 このような段階的な学習プロセスを通じて、バックエンド開発の実務に直結するスキルを身につけ、より実践的な経験を積みながら成長できる環境を提供します。バックエンドエンジニアとして確かなスキルを身につけるために、体系的な学習環境を活用し、実際の開発に挑戦していきましょう。

【募集】 現在、Recursion出身のエンジニアが業務委託として参画している企業様より、「稼働中のメンバーのパフォーマンスが非常に高いため、Recursionのつながりを通じて、追加で優秀なエンジニアを紹介してほしい」と大変ありがたいお声がけをいただきました！ 医療機関向けの生成AIアプリケーションを開発しているスタートアップ企業で、今後の本格的なビジネススケールを見据え、バックエンド開発およびAWS・オンプレミス環境でのインフラ構築を技術面から強力に牽引してくださる方を新たに募集いたします。 クライアント企業の担当者様からは、「インフラ構築の根幹に関心があり、例えば自宅サーバーの構築等に熱中できるような方には非常に適した環境である」との見解を頂戴しております。 また、与えられる裁量の大きさも本案件の特筆すべき点で、現場で稼働中のエンジニアからも、「技術スタックの提案が通りやすく、プロダクト設計において非常に大きな裁量を持って取り組めている」との報告を受けています。 バックエンド開発やインフラ構築に強い関心があり、事業成長の中核を技術面から支えていきたい方にとって、非常に挑戦しがいのある環境です。 ■ 業務内容 ・新規アプリケーション機能開発（TypeScriptを主言語とする） ・AWSおよびCloudflare環境の構成変更・調整（Terraform） ・既存のオンプレミス案件における物理的および論理的アーキテクチャの変更対応 ・病院の担当者およびベンダーとの仕様調整業務 ・現場におけるシステム課題の発見、報告、およびその修正業務 ■ 契約形態・条件 ・契約形態：業務委託 ・報酬：時給4,000円〜6,000円 ・稼働時間：週30時間以上 ・勤務地：関東圏（FDEとしての現場訪問に伴う出社を含む） ■ 必須スキル ・LinuxおよびMacの基本的なコマンドライン操作能力 ・TypeScriptを用いた開発経験（3年以上） ・PodmanおよびDockerの操作経験 ・AWS（ECS, Lambda, S3, ALB, CloudFront, VPC, Route53）を活用したインフラ構築経験 ・Terraformの使用経験 ・Ansibleの使用経験 ■ 優遇条件 ・VimまたはEmacsの使用歴（3年以上） ・Yamaha製L3スイッチの使用経験 ・東京都内への居住（現場対応の観点から） 医療と生成AIという最先端かつ社会貢献性の高い領域において、インフラストラクチャからバックエンドまで広範かつ深い技術的探求を行い、自ら課題を抽出し解決に導く意志のある方を求めています。 本件にご関心をお持ちのエンジニアの方は、私のDMまで直接ご連絡ください。

新しく動画投稿しました！ youtu.be/_hX2A4e6ucg?si=Yzfm…

今日初めて知ったのですが、Linux のtacコマンドは、catを逆にしたようなコマンドで、ファイルを下の行から逆順に表示できます。 サーバーログを確認するときに、最新の行を先頭から見られるので便利ですし、長くて見づらい設定ファイルを確認するときにも意外と役立ちます。

人気の科学論文アーカイブサイトであるarXivが、ついに生成AIの不適切な利用に対して厳しい対応を取り始めたようです。今後は、生成AIを無責任に使用した論文に対して、恒久的なペナルティを科す方針が示されています。

面接中に知らないことが出てきたときは、無理に知っているふりをしたり、「全部知っていなければいけない」と自分にプレッシャーをかけたりする必要はありません。分からないことは、素直に「分からない」と伝える方が良い場合も多いです。 そのうえで、今持っている知識を使ってどう解決するかを考えたり、仮説を立てながら問題に向き合う姿勢が重要になります。 面接官も、ただ正解を求めているだけではなく、一緒に考えながら結論にたどり着くプロセスを見ています。だからこそ、受け身になるのではなく、興味を持って会話し、協力しながら進めることが大切です。 実際、こうしたやりとりは、基礎力だけでなく、コミュニケーション力やチームで働く力を示す良い機会にもなります。 現実の仕事も、結局は「分からないこと」に向き合いながら、周囲と協力して問題を解決していく場面の連続です。

正直、Anthropicが OpenAI の評価額を上回るとは思っていませんでした。現在、Anthropicは約9,000億ドル規模で評価されており、OpenAIの約7,300億ドルを超えているようです。