【要約】【独学】異業種からエンジニアの転職までに行ったこと [Qiita_Trend] | Summary by TechDistill
> Source: Qiita_Trend
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// Problem
AIへの過度な依存による「バイブコーディング」が、以下の技術的課題を引き起こした。
- ・設計原則の欠如によるGod関数の発生
- ・不要なDead codeの混入
- ・保守性の著しい低下
- ・技術選定における「Why（なぜその技術か）」の根拠不足
- ・コンピュータサイエンス（CS）の基礎知識不足
// Approach
以下のステップで学習を構造化した。
1.IT全般知識の習得
- ・基本情報技術者試験の合格をマイルストーンに設定。
2.実践的なポートフォリオ制作
- ・タイピングゲーム等の実装。
- ・SupabaseやPostgreSQLを用いたバックエンド構築。
3.開発環境・ツールの習得
- ・Git, GitHub, CI/CD, Docker, Linuxの学習。
4.設計思想の導入
- ・三層アーキテクチャやMVCパターンの理解。
- ・保守性の高いコードへの改善。
// Result
- ・SIerおよびSES企業から3社の内定を獲得。
- ・年収400万円超を達成。
- ・資格5種（基本情報、OSSDB Silver、AWS SAA、HTML5 Pro 1/2）を取得。
- ・現在はC++の学習を開始し、ゲーム開発を見据えた技術習得を継続中。
Senior Engineer Insight
> アウトプット重視の学習姿勢は評価できる。しかし、AI依存による設計の放棄は、実務では致命的な技術負債となる。God関数やDead codeの放置は、コードの可読性と保守性を著しく損なう。大規模なシステム開発において、スケーラビリティを担保するには、言語の文法以上にCSの基礎知識と設計原則の理解が不可欠だ。技術選定の「Why」を説明できないエンジニアは、現場では信頼されない。AIを道具として制御する規律こそが、プロフェッショナルへの境界線である。