はじめに こんにちは、今年の4月に新卒として入社しデータ分析部に配属されました片木です。 この記事は「Gunosyのデータ分析部に配属された新卒エンジニアは何をするのか」を紹介するものです。 以下に同じ部署の先輩方の記事がありますので、そちらも参考にしていただければ幸いです（一部外部メディアへ飛びます）： labbase.jp gunosiru.gunosy.co.jp 4月の研修 今年度は新卒入社のエンジニアが計7名と、過去最高人数となりました。 gunosiru.gunosy.co.jp また会社が新卒を採り始めてから数年が経過したということもあり、新卒研修もしっかりとしたものが用意されているように感じました。 研修はビジネス職と一緒に受ける全体研修に加えて、エンジニア対象の研修も準備されていました。 以下では順に紹介していきます。 全体研修 全体の研修は入社後の数日間はほぼ一日時間を

全３回にわたって、エンジニアに人気の３社で技術部門の採用を担当する３人に、採用したいエンジニアとそうでないエンジニアの「境界線」について語ってもらった。 今、エンジニアにとっては転職しやすい、空前の売り手市場が続いている。とはいえ、人気企業に入れるエンジニアは一握り。では、人気企業は採用するエンジニアと落とすエンジニアを、どのように見極めているのだろうか。これまで、２回にわたって、DeNA・メルカリ・サイバーエージェントのエンジニア採用担当者にエンジニア採用の舞台裏について語ってもらった。最終回となる第３回のテーマは、本短期連載の総まとめ「人気企業の採用選考を突破するポイント」をお届けする。 (左)株式会社ディー・エヌ・エー ヒューマンリソース本部　 人材企画部組織開発グループ 立花 啓さん DeNAに入社後、ECサービスやモバイルゲームなどのバックエンド開発に従事。その後、エンジニアマネ

おはこんばんちわ、カブクの足立です。 前回から約半年、第6回目となるカブクエンジニア開発合宿に行ってきましたので、そのレポートをお送りいたします。 改善点: 合宿場所の変更 前回の場所変更による刺激増加に味をしめ、今回も新たな場所にチャレンジ。かねてより「一度はやってみたい」と話していたBBQ施設のある合宿所。メンバーがサクッと探してくれて感謝！ 野性味あふれる環境で刺激倍増です。 テーマとルール テーマとルールはずっと変わっていません。 テーマ ちょっと先の仕事に役に立つかもしれない何かにチャレンジする。 （個人にとって）新しい技術を楽しみましょう的な感じ。 ルール 1: 就業時間を守る ハッカソンみたく、深夜まで追い込んで何かを作り上げるということはしません。 限られた時間で最大の成果を目指します。これがいつものカブクのやり方です。 参加者同士の懇親も大事にしたい。残業無し！ 2: 発

こんにちは。セキュリティエンジニアの平松です。 毎年、大きな反響を頂いているエンジニアコース新人研修の内容を今年も公開します。 リクルートテクノロジーズの新人研修 リクルートテクノロジーズでは、新卒採用の新人向けに3ヶ月間の技術研修「ブートキャンプ」を実施しています。 新人たちは採用時の応募職種によって振り分けられ、各職種に適した内容のブートキャンプを受講します。 今年のブートキャンプは以下の3つのコースで実施しました。 スタンダードコース：プログラミングやWebサービスの構造の基礎を学び、その後1つのスマホサイトを企画からリリースまで行うコース。 エンジニアコース：現場での技術に即した実践的な内容を学び、その後実際のサービスでチーム開発のOJTを実施するコース。 データサイエンティストコース：現場でのデータ解析の実務に即した実践的な内容を学ぶコース。 本記事では、実際に「エンジニアコース

※夏のTechRachoフェアはアドベントカレンダーの夏バージョンです。普段あまり記事を書かないメンバーにも書いてもらえる機会を作ろうということで企画しています。8/30まで実施予定ですのでお楽しみに！ morimorihogeです。暑かったり涼しかったりな日々が続きますね。 弊社ではここ3年くらい、毎週木曜の昼休み明けの枠で社内勉強会の枠を取っており、その他にも就業時間後に有志で行われる勉強会など、継続的に勉強会の機会を設け続けてきました。 弊社は40-50人規模の開発会社ですが、この規模の開発会社で継続的な勉強会運営ができている会社は意外と少ないかも？と思ったので、どうやって社内の勉強会運営及び継続性を確保してきたかをまとめてみたいと思います。 書いていくうちに長くなってしまったので前後編に分けることにしました。前編は社内勉強会の企画～実施編です。後編ではどうやって継続して開催するか、

2019年8月2日に #serverlessosaka で発表したスライドです。

社内のハッカソンで表情の感情データを元にその人にあった紅茶を抽出するポットを作りました。 感情データから紅茶をだす 「感情データを元にその人にあった紅茶を抽出するポット」という言葉だけでは伝わりづらいのでまずはポットからお湯を出すgifをどうぞ 1つのポットで複数の飲み物が！ 今までのポットは１つの容器で基本は１つしか出せないという弱点?がありましたが、 中で茶葉を出し分けることができるので複数の紅茶が１つのポットで楽しめます。味の薄さとかは気分が大事なので気にしないでください。 ちなみにMAX４つまでいけます。 MAX４つまでいけます ちなみに自分の担当はハード担当で3Dプリンタでポットの中に入れる箇所を作りました。 3面図 アプリ自体はiOSで開発しているのでカメラなどはiPadのを利用しています。 判定は制限ありで無料のmicrosoftのface APIを使用していて、 emoti

2019年6月24日、Machine Learning Pitchが主催するイベント「Machine Learning Recommender Pitch #3」が開催されました。機械学習を業務に用いる中で培った知見や経験を共有することを目的に設立された本イベント。今回は「情報推薦」をテーマに、株式会社Gunosy、エムスリー株式会社、クックパッド株式会社の3社のエンジニアが、自社の取り組みにおける知見を語ります。プレゼンテーション「クックパッドにおける推薦システムの取り組み 」に登壇したのは、クックパッド株式会社の林田千瑛氏。講演資料はこちら クックパッドにおける推薦システムの取り組み 林田千瑛 氏（以下、林田）：最後の登壇になりますが「クックパッドにおける推薦（と検索）についての取り組み」について、発表させていただきます。ちなみに、前の2人はごりごり数式を出してくれていたのです

日本マイクロソフトは8月27日、ITを活用して公共交通や移動サービスをシームレスにつなぐ「MaaS」（Mobility as a Service）の実現を目指す企業を支援すると発表した。運輸業界だけでなく幅広い企業に対し、サービス設計に役立つリファレンスアーキテクチャ（ユースケース別にシステム構成をまとめた文書）を同日から無償提供する。「Microsoft Azure」などを活用し、他社と共同でサービスを構築するノウハウをまとめており、開発期間の短縮や、開発コストの削減に役立つとしている。 文書には主に、ユーザー認証、サービス連携、データの管理・分析など、他社と組んでモビリティサービスを行う上で必要なシステム構成を記載。Azureや「Office 365」を活用したMaaSのサンプルなども併せて収録している。 サンプルは、乗り換えアプリで検索した経路を、自動的に「Outlook」の予定表に

21世紀でもっともセクシーと言われるデータサイエンスは、18世紀を彷彿とさせる奴隷的な作業によって支えられています(要出典)。その作業とは、データを作る作業(=アノテーション)です。多くの場合、アノテーションは孤独な単調作業の繰り返しです。延々と続けていると、全ての単語にunkとつけるようになる事例も報告されています。つまりつらい！のです。 本記事では、「孤独で辛い」アノテーションを「みんなで楽しく」行える環境を作る方法を紹介します。そのポイントは以下3点です。 Easy: アノテーションを楽に Feedback: アノテーションした結果がすぐにわかるように Gamification: アノテーション結果をみんなで競い合う Overview アノテーションを行う流れは以下のようになります。 Annotation Tool for Easy: アノテーションを楽にするためのツールを用意 In

即戦力人材と企業をつなぐ転職サイト「ビズリーチ」や、挑戦する20代の転職サイト「キャリトレ」、人材活用クラウド「HRMOS」などのサービスを運営する株式会社ビズリーチ。その急成長を支えるエンジニアたちはどのように働き、どんなキャリアを描いているのか？　東京大学の医学部、早稲田大学の教育学部で学び、現在はエンジニアとして活躍する2人がその裏側を語ります。 ビズリーチのエンジニアとしての働き方 ――まずはお二人の自己紹介とこれまでのキャリア、エンジニアに興味を持ったきっかけについて教えて下さい。 幸左絵美氏（以下、幸左）：私は東京大学で医学部を専攻していました。患者さんを診る臨床ではなく、医療用の手術ロボットや診断の補助となる機械など、MedTechと言われる医療用のテクノロジー分野を研究していました。 MedTechにおいては、医学部と工学部の連携が必要です。ですが、医学部の学生は高校のとき

みなさんこんにちは。ソラコムのasakoです。 先日（9月26日）オフィスハッカソンというイベントを開催したのでレポートしたいと思います。 こんなオフィスで働いています オフィスハッカソンとは オフィスハッカソンとは文字通り、オフィスに関連したハッカソンです。ハッカソンについて調べてみるとこんな記載がありました。 ハッカソン（英語: hackathon 、別名:hack day ,hackfest ,codefest ）とはソフトウェア開発分野のプログラマやグラフィックデザイナー、ユーザインタフェース設計者、プロジェクトマネージャらが集中的に作業をするソフトウェア関連プロジェクトのイベントである。（出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』） 一般的にはエンジニアが集中してソフトウェア開発に関する作業をするものを指すようですが、ソラコムではセキュリティ周りの情報整理など

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データアナリストとして、データ分析をする際に、手元に質のいい情報とデータソースがないことがしばしばあります。今回は無料データソースを20個厳選してみました。もちろん、これだけじゃ足りません。ほかに何かお勧めのデータソースがあれば、コメントは大歓迎です。 一、政府の公開情報 政府の公開しているデータ量がだいぶ増えているだけでなくて、データの質も向上してきています。日本政府は多く情報を公開しており、人口、経済、医療、観光、気候などのデータをウェブサイトで簡単に手に入れます。このデータを他の国の状況と比べるすることが多いため、いくつかのよく使われる国のデータプラットフォームを知る必要があります。 1.日本統計局：http://www.stat.go.jp/ 2.米国政府の公開資料：https://www.data.gov/ 3.英国国立データセンター：https://data.gov.uk/ 4

最近、社内でよく話をする内容についてまとめました。 企業がOSS化するといろいろメリットがあると思っていて、社内でもそこのコンセンサスはうちの技術横断部門のメンバー間では取れていたりするのですが、自社以外の人とかと話をする時もあるので、いろいろまとめておきます。 なお、この文章では本業をOSSにしつつビジネスを回そうみたいなElasticsearchとかMongoDBとかMySQLみたいな話題はとりあげず、本業が別にある会社がOSS化する、という部分に特化した話です。 9/13に追記 よく言われるメリットとデメリット メリットは、公開することで開発が自然と進み、コスト削減になる。一方でノウハウの流出などのデメリットがある、みたいなトレードオフ、という理解をしている人が多いようです。 コストは削減にならない OSS化したら多くの人に使ってもらいたいですよね？というのは考えるわけですが、その「

2019年3月28日、株式会社scouty、エムスリー株式会社、クックパッド株式会社、Repro株式会社の4社の共済によるイベント「Machine Learning Team Building Pitch」が開催されました。機械学習チームのチームビルディングについて、各社の取り組みを共有する本イベント。徐々に増え始めた機械学習組織の運営における知見を語ります。プレゼンテーション「データとやりたいことがないのに機械学習屋を採用するな / 私たちはこうやっていまのチームを作り上げた」に登壇したのは、株式会社LAPRASのVP of Research、高濱隆輔氏。講演資料はこちら 機械学習チームを作る上で考えたこと 高濱隆輔氏（以下、高濱）：よろしくお願いします。僕がどういう人間か簡単にご紹介しておきます。 scoutyという会社のVP of Researchという仰々しい名前をしているんですが

災害に備えることにしたきっかけ 関西方面への大きな台風や、北海道での地震など大きな災害が立て続けに起こっています。私は、愛知県という南海トラフ大地震という来る来る詐欺にあっている地域に住んでいます。今までは「まあ、起こったら死ぬだけっしょ」っと軽い気持ちでいたのですが、家族もいるので、いよいよ災害に備えを改めて考えることにしました。 防災セットの大きな考え方 南海トラフ的な災害に備えて、防災セットを揃えることにしました。いくつか自分のポリシーというか考え方をあらかじめ表明しておくことにします。なんとなく。 自分で考えて1から揃える お手軽に揃えるパックもあるのですが、色々調べるうちに、防災のセットの内容は住んでいる地域、家、家族構成や災害リスクの考え方によって大きく異なるなと思うに至りました。あと、自分で何故それが必要かということを考えて揃えた方が、いざというときちゃんと活用できそうな気が

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本リリースでは、以下の新機能追加ならびに改善が行われています。 プロジェクトごとの優先度設定 サブタスクのドラッグ＆ドロップ JMXを利用したリアルタイム監視 ボードにおける課題カードの列間移動動作改善 サーバーおよびデータセンターにおけるパフォーマンスと安定性改善 プロジェクトごとの優先度設定(Priorities per Project) チームの関わる業務が異なれば、必要な優先度が異なるのは当然です。また、複数のチームを擁する大規模な組織では、優先度のリストは長くなり、各チームに適した選択をしようとするユーザーを混乱させてしまうこともあるでしょう。これまでこういった問題についての回避策としては、グローバル権限を持つ管理者にて、新たな優先度の作成を制限してしまうことでしたが、この場合各チームごとの異なるニーズに適合するとは限らない選択肢の中からの選択を余儀なくされてしまいます。Jira