【PMF手前のスタートアップ3社が語る】エンジニアリングはどうグロースに貢献できるか https://leanertechnologies.connpass.com/event/288538/ 技術負債解消の前にいらん機能を消そう!という話をしました。
機械学習エンジニアの吉田です。 夏ですね。7月はLayerXエンジニアブログを活発にしよう月間 です。 昨年バクラクOCRの機械学習モデルの検証から本番投入までの取り組みについて記事を書きました。 tech.layerx.co.jp その後、運用する中で新たな課題が生まれたり、負債を解消するために当初の開発環境を見直しアップデートしてきました。 今回は機械学習周辺の技術スタックに焦点を当ててその変遷について紹介したいと思います。 MLチームでは各サービスからのリクエストを処理するAPIやデータ基盤、社内のアノテーションツールなどの開発も行っており、これらは主にGo, TypeScriptで開発されていますが今回は対象外としています。 技術スタックの変遷 本番リリース時と現在の主な技術スタックの比較です。 リリース時 現在 言語 Python Python パッケージ管理 pip Poetr
開発組織を柔軟に動かし、エンジニアのパフォーマンスを最大化させる上で、「リーダーシップ」の定義は欠かせません。組織の価値最大化を求められるマネジメントレイヤーならば、どのような形で組織に関わっていくべきか、日頃から頭を悩ませているはずです。 ここで、エンジニアを「率いる」のではなく「支援する」という視点でリーダーシップのあり方を考えたとき、どのような組織のフォーメーションが想定できるでしょうか。 リクルートは、「エンジニアを支援し、エンジニアの生産性を向上させるための組織」として開発組織を定義。結果的に、ピラミッドではなく「バリューチェーン」として組織を捉える、というユニークな発想へたどり着きました。 バリューチェーンの中では、エンジニアの“後方支援”に特化した専門職が開発のフェーズごとに配置され、さまざまなアプローチで組織を下支えしています。その姿はまるでサッカーのフォーメーションのよう
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