判断力が伝わるポートフォリオ

AIエンジニアのポートフォリオは、採用する側に見せる作品で、あなたの判断の仕方が伝わるものです。2人がそれぞれチャットボットを見せます。1人は画面のスクリーンショットだけです。もう1人は、評価の表、わかっている失敗の一覧、1週間の運用費用を見せます。

採用担当者が多くを知れるのは、2人目のほうです。このレッスンでは、総仕上げ演習から2人目のようなポートフォリオを作ります。

訪れた人がリポジトリに使う時間は、1分か2分です。その時間を支えるのがREADMEです。

プロジェクトが何をするかを1文で書きます。なぜ作ったのか、だれのためかも書きます。次に、決まったサンプルデータを使った動かし方を数ステップで書き、再現できるようにします。評価の結果は、下のほうではなく上のほうに置きます。

機能が動くと言うだけなら、だれにでもできます。証拠とは、ほかの人が確かめられる数字です。評価の点数、費用、レイテンシーです。

既知の限界も同じくらい大切です。どこで失敗するかを書けば、テストしたことが伝わります。次に何を直すかをわかっていることも伝わります。下のプログラムは、READMEの見出しをチェックリストと比べます。

# 総仕上げ演習のREADMEにあった見出しです。
headings = ["何をするか", "動かし方", "評価の結果"]

checklist = [
    "何をするか",
    "なぜ作ったか",
    "動かし方",
    "評価の結果",
    "既知の限界",
    "次にやること",
]

missing = 0
for item in checklist:
    if item in headings:
        print("あり", item)
    else:
        print("なし", item)
        missing = missing + 1

print(len(checklist), "項目のうち", missing, "項目がありません")
# headings に "既知の限界" を足して、もう一度実行しましょう。

リポジトリを公開する前に、3つを確かめます。秘密がないこと。キーやパスワードは、履歴のどこにも入れません。個人情報がないこと。架空の名前とサンプルの文書を使います。

そして自分のものであること。アシスタントが書いた部分を明かし、借りたコードには出どころを書きます。ライセンスを付けて、ほかの人が何をしてよいかを示します。