こんにちは。Acompany 新卒のハルカです。 Acompany のプロダクトの 1 つに Data Clean Room があり、それらを利用するデータエンジニアとデータエンジニアリングに対する理解は非常に重要です。そこで、データエンジニアリングにドメインディープダイブするために社内勉強会を開催しました。 今回は、以下の 2 点に関して紹介します。 どのようにデータエンジニアリング勉強会を開催し、短期間でドメインディープダイブを行ったか どのような資料をデータエンジニアリングの勉強で使ったか 特に、エンジニアとして時間の確保が難しい中、限られた時間と期間（1 回 1 時間枠で 3 週間）で、私達がどのように勉強会を行ったかを重点的に紹介します。 データエンジニアリング勉強会の内容 今回の勉強会は以下の内容で行いました。 「データエンジニアリングの基礎」勉強会 「データマネジメント」勉強
もともとレビュワーだった私としても、チーム全体としても、得られるものがとても大きくておすすめだよ、というお話です。 はじめに 私が所属するチームでは約半年前から、以下の3つのレビューをモブ形式で実施しています。 PRレビュー テストケースレビュー リリースノートレビュー 本記事では、モブレビューを始めたきっかけ、始め方、大まかな流れ、効果を記載します。 前提 チームメンバーは多拠点にまたがり、全員フルリモート勤務 ミーティングは基本的にGoogle Meet、一部oVice チーム内で複数のサブシステムを担当しており、担当メンバーがある程度わかれている（1サブシステムにつき2～4人） モブレビューを始めたきっかけ 冒頭で約半年前からモブレビューを始めたと記載しましたが、それ以前は、基本的にマネージャーである私が全てのPR／テストケース／リリースノートに目を通し、承認していました。 しかしな
こんにちは！ VPoEの青木啓剛です。 現在、QA領域のマネジメントを兼務しておりまして、半年ほど前に コンパウンドスタートアップにおける理想のQAについて考えた という記事を執筆したものです。このときに思い描いた理想のQAへ少しずつ近づくために色々なトライをしているのですが、そのひとつとしてAPIシナリオテストツール「runn」を試してみた中で感じた利点などについて紹介したいと思います。 runnとは？ runn（ランエヌ）はオープンソースのシナリオテストツールです。YAMLのフォーマットで宣言的にテストシナリオを記述することができ、定型的なテストの実行に大変便利です。APIのシナリオテストを実行するのに便利な機能もいろいろと組み込まれており、そういった周辺機能も含めてコードでテストを定義することで再利用性の高いテスト整備が可能となります。 github.com 技術検証の背景 検証をは
ユーザーインターフェース（UI）テストなどの自動化ツールを提供するAutifyは2024年6月20日、テストケースの自動生成ツール「Autify Genesis」のベータ版の提供を同日付で始めたと発表した。テストの自動化ツールに生成AI（人工知能）技術を取り込むことで、自動化の潮流をこれまで対象としていたテストの実施工程にとどまらず、上流工程にも「遡上」させたい考えだ。 仕様書や設計書からAIがテストケースを生成 「何をテストすればよいか、自動化すればよいか分かっていれば、Autify（の既存ツール）ですぐに自動化できる。だが、実際には何をテストしたらよいか、それをどう自動化すればよいか分からないなど、上流工程に根本の問題があるケースも多い。生成AIによる仕様書の解析でそこを解決しようというのが当社のアプローチだ」――。 Autifyの近澤良代表取締役CEO（最高経営責任者）はこう語る。A
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社内勉強会でオライリー本を3週間で読破する方法 - 爆速データエンジニアリングドメインディープダイブ
開発レビューをモブでやるようにしてみたら、 - Qiita
runnによるAPIシナリオテスト自動化を試してみた - estie inside blog
テスト自動化の潮流をケース作成に「遡上」、Autifyが作業半減うたう新ツール