生成AIの普及で応募が増える一方、応募者の志望度が見えにくい。Greenhouse、LinkedIn、ZipRecruiterの事例から、その強さを「可視化する」設計と、企業側による候補者への関心の伝え方を考察します。

今日はアプリ用語翻訳AIPE69語を仕上げて納品。明日のデモのスピーチ作成。LinkedInに担当作のことを書く。BitSummitのことをBlogに書く。東京ゲームショウで商談した方と台北ゲームショウでお話しした方にメール。Macの設定の続き。終わったらお風呂であったまって読書📚🛀寝る前にDuolingo🇨🇳🇫🇷 #翻訳まわりのあれこれ#

かなりきついブログだった。(Jobs and Software is Fucked というタイトル) ・元々Blizzardで働いていたが、2025/6にレイオフにあってその後は1年にも及ぶ長期的な失業状態 ・最終面接まで進んだことも何度かある ・だが、他の候補者や社内異動者にポジションを奪われてしまった ・不採用となった後に、別の適職について問い合わせても無視するリクルーターには疲れ果てている ・無意味なつながりは意味がないので、彼らをLinkedInの連絡先から削除している ・CoderpadやHackerrankといったコーディングテストはエンジニアの真の能力を測る指標として機能していない ・もはや、単なる理不尽な足切りツール ・AI監視ツールを用いたオンライン試験は、スマフォで最新のAIを使って、カンニングする不正行為できる ・真面目にルールを守り、自身の記憶と実力だけを頼りにテストを受ける正直な候補者は圧倒的に不利 ・ただ、筆者はまだ面接の機会を得られているだけ幸運な方 ・大学を卒業したばかりの若手層はさらに絶望的な状況 ・この、就職活動の現実によって、ひどく疲弊している ・それでも「少し変わったコンピュータオタク」として純粋に技術を楽しむ喜びだけは決して手放さないつもり