スキルの定量化とお仕事探し
0時に寝て7時に起きた。直近は日曜日はだらだらしてたんだけど、すんなり起きれた。
お仕事探し⌗
offers さんのカジュアル面談 の雰囲気から企業に直接応募するプラットフォームの方が、私の経歴や実績の詳細を確認しやすいので面談に進みやすいのではないかとみている。そこで findy と lapras のプロフィールを作成してみた。これまで oss 活動やブログなどでアウトプットしていた資産がたくさんあるのでレベルはしょぼいにも関わらず、これらのプラットフォーム上ではそこそこよい数値がアルゴリズム的には算出される。プラットフォーム側としては転職やエンゲージメントを高めたいという意図があるから、ゴーストアカウントのようなものも含めて算出すると普通の人は高めの数字が算出されるのではないかと推測する。
やってみた / 【スキル偏差値v2の診断結果】
— Tetsuya Morimoto (@t2y) September 11, 2022
エンジニア向けスキル偏差値の診断結果は、Total 81.0、Python 81.0、HTML 80.0、Java 78.0でした。あなたもスキル偏差値をチェックしよう! https://t.co/4E4ibyevz0 #findy #スキル偏差値v2
findy さんのスキル偏差値によると、想定年収予測は1060-1160万円らしい。この数値は起業する前のサラリーマン時代の年収に近いのでそんなにずれてはいない。lapras さんの公開プロフィール によると、技術力が4.01で約170万人中668位だというのは上位 0.04% に属することになってしまう。んな、あほなという思いはある。とはいえ、自己申告の経歴をいくらでも盛れる職務経歴書よりも、客観的なアルゴリズムで評価できる指標の方が絶対値が適切かは置いておいても、相対評価において他の候補者と比較できるのを好む採用担当者もいるだろう。匿名の一般的な職務経歴書を用いる remogu さんの選考 は書類選考でばんばん落ちまくる。それに比べたら、アルゴリズムで相対的によい数値が出ているプラットフォームの方が面談に進みやすいのではないかという話し。本当にそうかどうかの仮説はこれから検証する。
google の従業員が働いていないという発言の真意⌗
昨日たまたま medium のダイジェストでみかけた記事を読んだらおもしろかったので、なるべく余裕のある日は medium の記事を1つ読むようにしてみようかと思う。言うても deepl を使って斜め読みして大意を掴む程度なので日本語の記事を読むのとそんなに時間が取られるわけではないと思う。今日は次の記事を読んだ。
プログラミングにおける生産性とはどういうものかを説明しつつ、google の ceo がいう生産性が十分ではないという発言の真意は、従業員が業務時間にさぼっているとか怠慢だとかいう意味ではなく、google のビジネス全体がこれまで達成してきたのと同じ業務時間では期待した成果を達成できなくなってきているのではないかと考察している。
At some point, productivity measurement becomes Schrödinger’s cat.
また著者の引用?では生産性の計測とはシュレディンガーの猫のようなものだという話題もおもしろい。どんな会社もある時点での生産性の測定はシュレディンガーの猫のようなものになる。セグメントを分割し過ぎると返ってストレスとなり、余計な混乱を招き、計測そのものが生産性を低下させる。生産性の測定はマクロレベルでやるのが理に適っていて、工場時代のマネジメントをもつ amazon は大量の人員削減をしつつも成し遂げた。google のようなワークカルチャーをもつ会社ならその気になればスマートにできるだろう。一方で google という会社はすでにリベラルな極みにある企業文化をもっているため、生産性を測るような試みは組織全体に大きな感情的ダメージを与えるだろう。その結果として amazon と同じような道を歩むのではないかと。
シュレディンガーの猫がどういう意味かもわからなくてそれも読んでた。