フェーズ別エンジニア組織の課題と採用手法まとめ｜山田裕一朗（CEO at Findy Inc.）
Findyでエンジニア組織づくりや採用を支援する事業に取り組む中で、様々な企業のフェーズ別の課題をお伺いする機会をいただきました。あらゆる職種での組織作りに共通していることですが、各フェーズで起きる課題感や対策などは再現性があることが多く、今後フェーズが変わっていく企業に向けて、参考情報の共有になればと思いnoteを書きました。 主に以下の整理とその解説を文章で書いていきたいと思います。 創業期（シード/シリーズA）プロダクト立ち上げ期はPMFの実現とシステムの拡張からスタート創業初期は自身も経験しましたが、とにかくお金がないので、少人数でプロダクト・マーケット・フィット（PMF）を確認して、売上の立つ可能性があるサービスかどうかの検証が必要となります。IoTや医療系など初期に大規模な資金調達を行うプロダクトであっても、その資金の範囲内でビジネスとしての可能性があるかどうかの検証を行う必要
【AI】生成AIを利用する場合に気を付けなければならない著作権の知識｜福岡真之介
はじめに最近は、テクノロジー法を主に取り扱っています。その中でもAI、Web3、メタバースは、現時点では別系統の話題の感が強く、一緒くたにNOTEに書くのはためらわれ、それゆえにNOTEに何を書くか迷っていたのですが、タイトルに【AI】【Web3】【メタバース】と入れることで全部NOTEに書くことにしました。これで問題解決しました！ ということで、今回はChatGPTの登場で、最近盛り上がっているAIがテーマです。 生成AIの法的リスク生成AIの利用にはどのような法的リスクがあるのでしょうか。 リスクとしては、①著作権侵害、②誤情報の利用、③秘密情報の漏えい、④個人情報の不適切な利用、⑤悪用などがあげられます。 たとえば、学習データやプロンプトに他人の著作物を利用する場合や、生成した物が他人の著作物に似ている場合には、著作権侵害の問題が生じます。 生成AIが誤った情報を生成し、人間がそれを
Load Balancing
Past a certain point, web applications outgrow a single server deployment. Companies either want to increase their availability, scalability, or both! To do this, they deploy their application across multiple servers with a load balancer in front to distribute incoming requests. Big companies may need thousands of servers running their web application to handle the load. In this post we're going t
VS Codeで任意コード実行が可能だった脆弱性から学ぶ、Electron開発の注意点(CVE-2021-43908) - Flatt Security Blog
初めに こんにちは。株式会社Flatt Security セキュリティエンジニアの石川です。 近年、クロスプラットフォームなデスクトップアプリケーションを作成する上で、Electronを採用することが選択肢の1つになってきています。 Electronの開発では、ライブラリとしてのElectronの実装と、その上にユーザーが構築するデスクトップアプリケーションの2つのコードが存在します。デスクトップアプリケーションの実装においても、メインプロセスとレンダラープロセス、サブフレームなど、考慮すべき概念が多数存在します。 そこで本稿では、Electronのアーキテクチャを意識しながら、実際に発見された脆弱性の傾向について考察することで、 Electron開発者が開発時に気を付けるべき点とその緩和策について、セキュリティの観点から記述していきます。 その上で、一例として、2022年のBlack H
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