体験的に言うと、後者が真実だと思うし、第三者のリクルーターもAIを使ったコーディングに慣れていることがスタートアップの面接で重要なポイントになっているって言ってた。ただ、そんなスキルがどれだけの仕事の安定をもたらすかは分からない。AIがその部分でも私たちより優れてくると思うし（もうそうなってるかもしれないけど）。

誰かからのアドバイスは、1024人中1人が10回連続で表を出した「良いコインフリッパーになる方法」みたいなもので、あまり役に立たない気がする。つまり、完全に生存者バイアスだよね。

僕の考えでは、君と本当に話ができる人の間には、3層のクソみたいな壁があって、それを突破するのは不可能だよ。これを乗り越える唯一の方法は、「MIT卒」みたいなブランド名の資格を持つこと。実際にすごいことをしているかどうかは関係ないんだ。だから、シニア開発者が「もらえるオファーがどんどん増えてる」って言う一方で、スキルのある若い開発者は面接を受けるためにマーケティングのプロにならなきゃいけないんだよね。リクルーターは市場での効率を完全に諦めてる。理由はわからないけど、「他のリクルーターがスパムしてるブランド名の魚をスパムする」だけが彼らの戦略ってのは、何かおかしいと思う。僕の予想では、データフィルタリングが悪いか全くないか、報酬と最終目標（最高の候補者を雇うこと）との間にズレがあるのが原因だと思う。

僕はMLの構築に関わる業界で働いてる（BroadcomやMarvellみたいな会社を考えてみて）。人が足りなくて、PCIe、Ethernet、DDRの経験が3年以上あれば、確実に採用されるよ。検証、バリデーション、設計、顧客アプリケーション、ファームウェア、何でも必要だ。給料もいいし、特に1年前以上に入った人たちは、ストックベースの報酬が急上昇してる。ここでの採用はちょっと古いスタイルかな？今募集してる役割は通常5年以上の経験が必要だから、候補者の過去の経験を重視してる。LeetCodeみたいな質問は小さな部分で、主にジュニア採用に関係してる。とはいえ、もう新卒をあまり採用してないし、すでに何人か採用したから、彼らに投資して、ハードウェアやコードについてもっと学んでもらうことに集中してる。彼らを手放さないように頑張ってるんだ。

スキルや評判があって、今仕事を見つけるのが簡単な人の視点が気になる。魅力的な履歴書があれば、ソフトウェアエンジニアリングの仕事は見つけやすいよね。

数週間後に新しい仕事を始める予定で、（少なくともスタートアップでは）コーディングエージェントの経験が企業が求めているものだと確認できるよ。面接した複数の会社では、典型的なクローズドブックのプログラミングセッションに加えて、AIを使った面接セッションがあった。行動面接でコーディングエージェントの使い方について聞かれた。俺はMLの専門家じゃなくて、4年の経験を持つ一般的なソフトウェアエンジニアなんだけど。検索中にオファーは1つしかもらえなかったけど、約1ヶ月でそれが得られたし、もっと探せば他のオファーも得られる自信がある。若いし、扶養家族もいないし、引っ越しもできるから助かってるよ。

「簡単」ってどういう意味？FAANGやそれに相当する給料のこと？どのレベルのシニアリティ？ロンドンでシニアエンジニアなら、今の市場は比較的楽だよ（今年の初めはそうだった）。コネがなくてもね。

6ヶ月前に新しい会社に入ったよ。16社で面接を受けて、AI企業や大手テック、トレーディングファームから5つのオファーをもらった。バックグラウンドは、ニュースに出ることもあるAI企業でのソフトウェアエンジニア。2022年の前回の検索と比べて、努力の感じはほぼ同じだったかな。主な違いは、AI企業はエージェントシステムやハーネス・コンテキストエンジニアリングの理解を重視していて、実践的なラウンドが多くて、LeetCodeは少なめ（通常は1つの中くらいの問題）だった。もっと伝統的な企業（金融や一部の大手テック）は、プロセス全体で3〜4つの中〜難しいLeetCodeを解くことを期待してたよ。

簡単に雇える人たちは、今も昔も同じだよ。彼らは何度も専門的な役割を経験してきて、キャリアパスを狭めることはなかったし、少なくとも10年の経験がある。専門的な役割の問題は、ソフトウェアの世界では何も長続きしないこと。時間が経てば、誰も本当に優位性を持たない。みんな、今世界を席巻しているものを発明して実装できるだけの頭は持ってる。でも、スーパーヴィランのような金や権力は持ってないから、君のために働いてるんだ。

シリコン設計/検証。今めっちゃ需要が高いみたい。ムーアの法則が終わったから、カスタムチップを作る方がずっと価値があるってことかな。