3人の若い米国人エンジニアは既存の部品、既存のアルゴリズム、3Dプリンターを使用し、画像照合航法で飛行する無人機を1日で作り上げてしまい、彼らは「ウクライナ政府系ファンド、特殊部隊、地上軍から直接声がかかっている」と明かした。 参考：How A Trio Of Engineers Developed A GPS-Denied Drone For Under $500 Theseusの無人機にはウクライナ政府系ファンド、特殊部隊、地上軍から直接声がかかっている米軍はロシアや中国の妨害してくるGPS信号への対応に苦慮しているが、3人の若いエンジニアは既存の部品、既存のアルゴリズム、3Dプリンターを使用し、画像照合航法で飛行する無人機（500ドル未満）を1日で作り上げてしまい、Aviation Weekは「彼らは低コストでGPSを代替する手段があると考えている」「この無人機の開発速度は国防総省が
Amazon SESとAmazon Route 53によるDKIM, SPF, DMARCの設定 － DMARCパラメータの概要と設定例 － - NRIネットコムBlog
小西秀和です。 2024年2月1日以降、Gmailでは迷惑メール削減を目的として、Gmailアカウントにメール送信する送信者は送信元アドレスのドメインにDKIM(DomainKeys Identified Mail)、SPF(Sender Policy Framework)の設定が必要となりました。 また、Gmailアカウントに1日あたり5000件以上のメールを送信する場合にはDMARC(Domain-based Message Authentication, Reporting, and Conformance)の設定も必要となっています。 参考：Email sender guidelines - Google Workspace Admin Help このような事情から最近再びDKIM, SPF, DMARCの設定に関する話題が多くなっていたので、今後の新規ドメインによるメール送信も考
「無いものは、つくるしかない」イオンが自前のカーナビアプリを作った理由。 ｜AEON TECH HUB
イオンネクストが運営する次世代型ネットスーパーのGreen Beansは、自社の巨大な自動倉庫から自社ドライバーの手でお客さまの元へ商品をお届けしています。ゼロから物流を立ち上げ、「必要なものは、自分たちで作ればいい」と、配送支援のカーナビまでも内製しました。「配送業務の民主化」を目指してデジタルの力で挑戦を続けるイオンネクストの取り組みについて、CTO・樽石に聞きました。
生成AIのRAG構成を大手3社（AWS、Azure、Google Cloud）で徹底比較してみた - G-gen Tech Blog
G-gen の堂原と又吉です。当記事では、Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azure、Google Cloud（旧称 GCP）が提供するフルマネージドな RAG サービスの比較を行います。 はじめに 当記事について RAG とは 3社比較 前提条件 機能比較 料金シミュレーション 想定シナリオ AWS Azure Google Cloud 総評 AWS Azure Google Cloud 詳細の解説 Knowledge bases for Amazon Bedrock（AWS）の詳細 構成図 プロダクト一覧 Knowledge bases for Amazon Bedrock Amazon S3 Amazon OpenSearch Service できること 検索 対応データソース 料金 概要 基盤モデル利用料金 ベクトルデータベース料金 Azure
アンチウイルスソフト Antivirus for Amazon S3 を本番環境に導入してみてわかったメリット・デメリット - ANDPAD Tech Blog
こんにちは。SREチームの吉澤です。 アンドパッドでは最近、AWSのS3バケット上のファイルをスキャンするために、アンチウイルスソフト Antivirus for Amazon S3 を本番環境に導入しました。その結果、私たちの要件はほぼ全て満たされたうえに、従来比で大幅なコスト削減を実現できました。 Antivirus for Amazon S3について日本語で書かれた記事はまだ少ないですが、S3に対するウイルススキャンが求められるケースでは、導入を検討する価値があるソフトです。 そこで、今回はこのAntivirus for Amazon S3の概要、私たちが本番環境に導入してみてわかったメリットやデメリット、そしてこのソフトが適した状況をご紹介します。 背景 S3に対するウイルススキャンが必要な理由 Antivirus for Amazon S3の導入前に利用していたソフト Antiv
自律型AIソフトウェアエンジニア「Devin」発表。課題から情報収集して環境構築・ビルド・デプロイまで | テクノエッジ TechnoEdge
ITジャーナリスト／Publickeyブロガー。IT系の雑誌編集者、オンラインメディア発行人を経て独立。2009年にPublickeyを開始しました。 AIスタートアップのCognitionは、自律型のAIソフトウェアエンジニア「Devin」を発表しました。 Devinは人間が課題を与えると、自律的に情報を参照し、コーディングやデバッグ、デプロイを行い、システム構築を実現するAIソフトウェアエンジニアだと説明されています。 Cognition AI CEOのScott Wu氏以下はデモ動画からのキャプチャです。 Devinは人間のソフトウェアエンジニアと同様に、自身のコンソール画面（右上）、コードエディタ（右下）、Webブラウザ（左下）を持っています（左上は人間とチャットでやり取りする領域）。 人間がプロンプトで何らかの課題を与えると、まず課題解決のためのプランを生成します。 今回、Dev
『スタッフエンジニアの道ー優れた技術専門職になるためのガイド』 - snoozer05's blog
翻訳を担当した書籍『スタッフエンジニアの道ー優れた技術専門職になるためのガイド』（オライリー・ジャパン）が来週（2024年8月26日）発売となります（電子書籍はオライリー・ジャパンのサイトでの販売となります）。本書は、2022年にO'Reilly Mediaより刊行されたTanya Reilly著『The Staff Engineer's Path: A Guide for Individual Contributors Navigating Growth and Change』の全訳となります。 スタッフエンジニアの道 ―優れた技術専門職になるためのガイド 作者:Tanya Reillyオライリー・ジャパンAmazon 本書は、技術専門職としてのキャリア成長に必要な考え方やスキルを、20年を超えるキャリアを持ち、現在も現役で上級技術専門職を務めている著者が、自身の経験をもとに整理・解説し
和田 卓人さん（t_wadaさん）に「予防に勝る防御なし - 堅牢なコードを導く様々な設計のヒント」を社内で講演いただきました！ | Wantedly Engineer Blog
和田 卓人さん（t_wadaさん）に「予防に勝る防御なし - 堅牢なコードを導く様々な設計のヒント」を社内で講演いただきました！ こんにちは、ウォンテッドリーDev Branch VPoE 室長の髙橋です。 ウォンテッドリーの開発組織であるDev Branchでは、外部から有識者を招いて勉強会を開催したり、技術顧問として知見を取り入れるなど、プロダクト開発により強い組織となるためにさまざまな施策を行っています。 今回、「テスト書いてないとかお前それ @t_wada の前でも同じ事言えんの」 でおなじみのt_wadaさん（和田 卓人さん、以下和田さん）に「予防に勝る防御なし - 堅牢なコードを導く様々な設計のヒント」をウォンテッドリー向けにカスタマイズして講演いただきました。 このストーリーでは、今回の講演の経緯から社内の反応・Q&Aまで、講演に関する詳細をご紹介いたします。 社内講演のきっ
GPT-4の回答を向上させる「プロンプト26の原則」、220以上の生成タスクが実行可能なマルチモーダルモデル「Unified-IO 2」など重要論文5本を解説（生成AIウィークリー）（テクノエッジ） - Yahoo!ニュース
1週間分の生成AI関連論文の中から重要なものをピックアップし、解説をする連載です。2024年初っ端の第27回目は、「礼儀は不要」「モデルに質問させる」「良い解答には報酬」など、大規模言語モデルの返答が向上する「プロンプト26の原則」をはじめとする5つの論文をお届けします。 画像から動く3Dシーンを生成する「DreamGaussian4D」のサンプル【画像】 複数の自律AIエージェントが過去の経験を共有して未知のタスクを処理するモデル「Experiential Co-Learning」この研究は、大規模言語モデル（LLM）に基づく自律エージェントの進化に焦点を当てており、これらのエージェントが単独で、または人間の介入なしでさまざまなタスクを処理する能力を持つことを示しています。ただし、これまでのエージェントは過去の経験を活用してタスクを効果的に解決することに一定の制限があるという問題がありま
修士課程を退学した15年前に、僕は全く実現可能性を考えずに”30歳までにアメリカの大学院に留学”という目標を立てました。 もう一度大学院に行きたい、行くなら世界トップのアメリカがいいだろう、そんな程度の認識でした。 ただ、これはどちらかといえば無理やりひねり出した30歳まで生きる理由であって、そこまで強い意志があったわけではありません。 しかし、おかげで何とか30歳を超え40歳目前まで生き延びることはでき、気が付けばアメリカではなくカナダで永住権を取って暮らしています。 大学院留学は引き続き他のハードルが高くて達成できる気はしませんが、15年前に目標を立てた時点では認識できていなかった 「海外に移住する」という難儀を10年ほどかけて乗り越えることはできました。 けれど、そういえば事の顛末を一つにまとめたことが無かったなと気づいたので、僕のキャリア10年＋αを振り返って記事にしてみました。
開発生産性が上がるって分かったので GitHub Copilot Business を積極活用しています - Money Forward Developers Blog
エンジニアリング戦略室の高井といいます。 みなさん、GitHub Copilot は利用されていますか？ GitHub Copilot は GitHub と OpenAI が共同で開発した生成 AI を活用した開発支援ツールです。コードの自動補完、コード生成、ドキュメントの提案など、多岐にわたる機能を提供し、開発者の生産性を向上させることを目的としています。 マネーフォワードでは、昨年度にトライアルとして Copilot の利用を開始しました。本記事では、Copilot を利用して半年以上経過して、その利用がどのような効果をもたらしたかをレポートします。なお、ここで GitHub Copilot として言及されている Copilot のプランは GitHub Copilot Business です。 Copilot 利用状況・分析対象 なお、分析にはエンジニアリング組織のパフォーマンスを可
OpsBR Software Technology Inc. 代表 岩永 亮介 ソフトウェア業界で15年以上、物理的なデータセンター運用から、世界最大規模の分散システムの運用、多数の業界のお客様のシステム設計支援、フロントエンドからバックエンド、データベース管理者、DevOps やテスト設計・実装、アーキテクチャレビュー、などを経験。特に、運用に関する改善や設計は得意で、OpsBR Software Technology Inc. を立ち上げた。カナダのバンクーバー在住。経歴は、Autify で Staff Software Engineer、Sr. Technical Support Engineer、Amazon で Sr. Systems Development Engineer、Solutions Architect など。 ソフトウェアエンジニアとして海外、特に北米を目指すのであ
現役エンジニア兼採用担当から見たエンジニア採用アンチパターン / Engineer Recruitment Anti-Patterns
LAPRAS忘年会 2023でのLT発表資料です。
「県民からの揺るぎ無い信頼を勝ち取ってるな」神奈川県警の評判の悪さはネットミームじゃなくてガチなのは本当？→多くの体験談が寄せられる
こぴぺたん @c_a_p_engineer これ大事なことなんだけど「神奈川県警ってネットミームのせいで評判悪い」のではなく「神奈川県警はガチのガチでクソなので評判が悪い」って認識を持たないと神奈川で何かあっても僕は知らないぞと忠告しておく。 こぴぺたん @c_a_p_engineer 県警と遭遇したらどうするか？ってあるので個人的意見を。 県警じゃなくて警察庁に相談するのが良いと考えています。 警察庁から言われて県警が対応するかもですが、良くならないなら何度でもやりましょう。 警察官の所属などを確認、話を録音しておくのが良いでしょう。 npa.go.jp/goiken_index.h…
なんでこういう木の使い方をするかな…。→ 経過観察。10ヶ月。塗装はほぼ失われて、風化が進行して木目が浮き上がってきた。まだ使える。
EMURA Tetsuya @emuratee 構造エンジニア。構造設計一級建築士。木質構造など。Architectural Design, Structural Engineer in Japan. バイオリン、クラシック音楽。虫写真はこちら bug photos instagram.com/emura_atka/
自律型AIソフトウェアエンジニア「Devin」登場。Readmeを読んで環境構築、Print文を使ってデバッグなど
自律型AIソフトウェアエンジニア「Devin」登場。Readmeを読んで環境構築、Print文を使ってデバッグなど AIスタートアップのCognitionが自律型のAIソフトウェアエンジニア「Devin」を発表した。Devinは人間と同様にコードエディタやコンソール、Webブラウザを用いて情報を参照し、コーディングやデバッグ作業を自律的に行える能力を持つようだ。 AIスタートアップのCognitionは、自律型のAIソフトウェアエンジニア「Devin」を発表しました。 Devinは人間が課題を与えると、自律的に情報を参照し、コーディングやデバッグ、デプロイを行い、システム構築を実現するAIソフトウェアエンジニアだと説明されています。 Today we're excited to introduce Devin, the first AI software engineer. Devin i
Difyを使ってノーコードでAIエージェントを作成する - Taste of Tech Topics
こんにちは、機械学習チーム YAMALEX の駿です。 YAMALEX は Acroquest 社内で発足した、会社の未来の技術を創る、機械学習がメインテーマのデータサイエンスチームです。 （詳細はリンク先をご覧ください。） 最近は GPT-4o や Claude 3 を使ったアプリを、せっせと実装したりしていたのですが、Difyの登場により「もう、これでいいじゃん」という気持ちが抑えきれていません。 今回はそんなDifyを使って、「LLM自体の知識が足りないときにGoogle検索を行って回答するチャットボット」を作ってみました。 Google検索して答えてくれる 1. 概要 1.1. Difyとは 2. 環境構築 3. アプリ作成 3.1. 各ブロックの簡単な説明 4. 動かしてみる 5. まとめ 1. 概要 1.1. Difyとは Difyは、大規模言語モデル（LLM）を活用したアプリ
偽のセキュリティ警告画面(サポート詐欺)が表示される仕組み - NTT Communications Engineers' Blog
みなさんこんにちは、イノベーションセンターの益本(@masaomi346)です。 Network Analytics for Security (以下、NA4Sec) プロジェクトのメンバーとして、脅威インテリジェンス(潜在的な脅威について収集されたデータを収集・分析したもの)の分析をしています。 最近、広告から偽のセキュリティ警告画面に飛ばされる事例が目立っています。 本記事では、偽のセキュリティ警告画面が表示される仕組みについて、実際に使われているツールを使って紹介していきます。 ぜひ最後まで読んでみてください。 NA4Secについて 「NTTはインターネットを安心・安全にする社会的責務がある」を理念として、インターネットにおける攻撃インフラの解明・撲滅を目指した活動をしているプロジェクトです。 NTT Comグループにおける脅威インテリジェンスチームとしての側面も持ち合わせており、有
配線整理シミュレーター『Network Engineer Simulator』が発表。ネットワークエンジニアとなってサーバーラックと見つめ合い、適切なポートにケーブルを繋いでいこう
Walrus Game Studioは1月11日（木）、『Network Engineer Simulator』を発表した。 対応プラットフォームはPC（Steam）である。 『Network Engineer Simulator』はネットワークエンジニアとなって業務をこなしていくシミュレーションゲームだ。プレイヤーはサーバーの整理という世間一般的に“うらやましくない”とされている、仕事をするために雇われた従業者。大小さまざまなデータセンターを訪問し、サーバーを管理していくことになる。 本作のメインタスクとなるのは、もつれたケーブルをほどくこと。立ち並ぶサーバラックを管理し、適切なポートにケーブルを繋いでいくようだ。ケーブルの長さは変更することができ、ケーブルホルダーを使えば綺麗にまとめることもできる。配線整理が好きであれば本作を思いっきり楽しむことができるであろう。 （画像は『Netwo
Backend エンジニア視点からの GraphQL / GraphQL from a perspective of backend engineer
"LayerX、スタディサプリ、SHEと考える GraphQLが向いている現場とは？運用実践LT" で登壇した資料です。 引用した資料 [Rails アプリに RESTful API のレールを敷いて生産性が大きく上がった話 | Wantedly Engineer Blog](https://w…
こんにちは。技術部平山です。 今回は、ハイパーカジュアルというジャンルにおけるエンジニア、 というテーマで書きます。 勉強会でしゃべった動画がありますので、そちらを見て頂いても良いかと思います。 外に出すということで、普段よりも多少丁寧にしゃべっております。 前置き 平山が作った製品群 これらは2022年あたりから現在にかけて、平山が自分で企画、実装した製品です。 これらのうち、利益を出せた製品は2つあります。 黒字製品 Draw Saber(Android iOS) Mannequin Downhill(Android iOS) の2つで、順に2800万、2100万ダウンロードです。加えて、いい線まで行ったものの、利益を出すに至らなかった製品が一つあります。 赤字だったTitanShoot Titan Shoot(Android iOS) こちらは210万ダウンロードと、うまく行ったもの
Secrets from the Algorithm: Google Search’s Internal Engineering Documentation Has Leaked
Watch Our Google Algorithm Leak Webinar Replay Google, if you’re reading this, it’s too late. Ok. Cracks knuckles. Let’s get right to the Google algorithm leak. Internal documentation for Google Search’s Content Warehouse API has been discovered. Google’s internal microservices appear to mirror what Google Cloud Platform offers and the internal version of documentation for the deprecated Document
はじめに こんにちは、クラウドエース データソリューション部の松本です。 普段はデータ基盤や MLOps の構築をしたり、Google Cloud 認定トレーナーとしてトレーニングを提供しております。また、昨年は Google Cloud Partner Top Engineer 2024 に選出されました。今年も Goodle Cloud 界隈を盛り上げていけるよう頑張っていきたいと思います。 クラウドエース データソリューション部 について クラウドエースのITエンジニアリングを担う システム開発統括部 の中で、特にデータ基盤構築・分析基盤構築からデータ分析までを含む一貫したデータ課題の解決を専門とするのが データソリューション部 です。 弊社では、新たに仲間に加わってくださる方を募集しています。もし、ご興味があれば エントリー をお待ちしております！ 今回は、次世代データ基盤であるデ
公開日 2024/07/30更新日 2024/07/31機械学習基盤のアーキテクチャ特集 〜8社の設計意図と今後の展望〜 毎回ご好評頂いているアーキテクチャ特集の今回のテーマは、機械学習です。 機械学習に特に力を入れている日本のIT企業8社にご協力頂き、それぞれの技術的な挑戦と今後の展望についてご寄稿頂きました。各社のアプローチと最新の技術動向を通じて、次世代のイノベーションを紐解いていきましょう。 ※ご紹介は企業名のアルファベット順となっております 株式会社ABEJA ABEJA Insight for Retailについて ABEJA Insight for Retailは、お客様の店舗訪問から購入までの行動をデータから分析する、ABEJAが提供するDXツールです。店舗にIoTデバイス（カメラや来客カウンター等）を設置し、取得データを顧客企業に提供することで小売店舗の運営を支援していま
Creepy Nuts｢Bling-Bang-Bang-Born｣ × TV Anime｢マッシュル-MASHLE-｣ Collaboration Music Video #BBBBダンス
「Bling-Bang-Bang-Born」 (2024.1.7.Digital Release) TVアニメ「マッシュル-MASHLE- 神覚者候補選抜試験編」オープニングテーマ MASHLE Season 2 Opening Theme Streaming/Download：https://smar.lnk.to/0AM0sn THE FIRST TAKE：https://www.youtube.com/watch?v=H6FUBWGSOIc 両A面SG 「二度寝 / Bling-Bang-Bang-Born」（2024.3.20. CD Release） ▼購入（予約）はこちら ①初回生産限定盤（CD＋Blu-ray）https://smar.lnk.to/nZZhoA CD収録曲： M1. 二度寝 M2. Bling-Bang-Bang-Born M3. 二度寝 - In
Docker、Linux、AWSひとつでも勉強しようと思ったら - itstaffing エンジニアスタイル
IT業界にいると「勉強したほうがいい」「エンジニアには必須だ」などと言われることも多い「Docker、Linux、AWS」などのサーバーに関するトピック。 これらは、一つ勉強しようとすると必ず他の技術もついてくる、互いに切っても切り離せない技術です。そのためか、学びはじめのハードルを高く感じてしまうことも。今回はサーバー関連の入門記事をまとめてご紹介します。易しい解説で「サーバーってこんな感じ」と掴むことからはじめてみてください。 こんな方におすすめ □ インフラ系に興味のある方 □ サーバー関連で何から始めていいかわからない方 □ Docker、Linux、AWSのどれかを始めたけれど、苦戦している方 Pickup 1：インフラ系きほんのき、「サーバー」をゆるく解説 この記事でわかること ・サーバーは何をするもの？ ・ウェブサーバー、メールサーバー、データベースサーバー違いは？ 2：サー
TotT 100 GTAC 61 James Whittaker 42 Misko Hevery 32 Code Health 29 Anthony Vallone 27 Patrick Copeland 23 Jobs 18 Andrew Trenk 12 C++ 11 Patrik Höglund 8 JavaScript 7 Allen Hutchison 6 George Pirocanac 6 Zhanyong Wan 6 Harry Robinson 5 Java 5 Julian Harty 5 Alberto Savoia 4 Ben Yu 4 Erik Kuefler 4 Philip Zembrod 4 Shyam Seshadri 4 Adam Bender 3 Chrome 3 Dillon Bly 3 John Thomas 3 Lesley Katzen 3 M
はじめに こんにちは、retail HUBで Software Engineer をしているほんだです。 今回は私が現在着手している事業譲渡されたアプリを社内で持続的なプロダクト開発を行える状態にするリプレイスプロジェクトをどのように行っているか紹介しようと思います。 この記事ではリプレイスを行うにあたってどのようなことを課題に感じてその課題に対してどのような解決策をとったか主にサーバーの実装について説明しています。 ネットスーパーアプリとは 現在弊社ではネットスーパーアプリとして Web アプリとスマホアプリの二つのシステムを提供しています。 Web アプリは販促コンテンツの設定や売り上げの管理・集計を行うことが可能な管理システムと受け取り方法に応じた価格変更や送料変更にも対応し、消費者の柔軟な買い物を実現するお客様向けアプリを 17 の小売り様に、スマホアプリでは Web アプリのお客
はじめまして！データサイエンティストの山内(@jof_5)です。 本記事では、日々、プロンプト開発されている皆様に向けて、プロンプトを効率的に開発する手法の一つである「自動プロンプト最適化」について記載いたします。 1. プロンプトエンジニアリングの必要性と課題 2. 自動プロンプト最適化について 2-0. 最適なプロンプトとは何か？☕ 2-1. 自動プロンプトの概要 2-2. 自動プロンプト最適化のアーキテクチャ ①Task Executor: LLMによるタスクの実行 ②Output Evaluator: 出力の評価 ③ Prompt Improver: 最適なプロンプトの生成 3. 実験結果と考察 3-1. 自動プロンプト最適化の有効性の検証 3-2. 最適化プロンプトの生成過程 3-3. 最適化されたプロンプトの特徴 3-4. プロンプト生成用LLM(Prompt Improver
この「なんでわかるの？」系の質問は初めてやってみたのだけど、なかなか。こう答えられるのは「本当に賢い」証拠だと言ってもいいと思う。
kmizu @kmizu A Software Engineer in Osaka (& Kyoto). Ph.D. in Engineering. Interests: Parsers, Formal Languages, etc. ツイートは所属先の見解と関係ありません．思いついたことをつぶやきます．人生を楽しく生きよう（New!） kmizu.github.io
OpenAIのBatch APIを使ってお得にプロンプトを一括処理してみる - Taste of Tech Topics
はじめに こんにちは。データサイエンスチームYAMALEXのSsk1029Takashiです。 最近はOpenAIに日本支社が出来て、日本語対応が加速するというニュースにわくわくしています。 今回はそんなOpenAIから発表されたBatch APIという機能が便利、かつお得な機能だったのでどのように使えるのか試してみます。 Introducing the Batch API: save costs and get higher rate limits on async tasks (such as summarization, translation, and image classification). Just upload a file of bulk requests, receive results within 24 hours, and get 50% off API pri
Rustで勘違いしていたこと3選 🏄🌴 【100 Exercises To Learn Rust 🦀 完走記事 🏃】 - Qiita
100 Exercises To Learn Rust を題材に Qiita Engineer Festa 2024 投稿マラソン に参加していました！ 7月17日に仮置きを残しながら投稿したのち、 ようやく全記事完成しました！ ので、その記念として、色々話したいと思います！(え、7/17ってもう3週間前...？！) 目次 全記事一覧 100 Exercises To Learn Rustを完走した感想 100 Exercisesの魅力 1. そこそこの長さ 2. 無理のない学習順序 3. 各エクササイズ間に関連がある 4. 効率よく"ミソ"を摂取できる Rustで今まで勘違いしていたこと3選 1. Copy は Clone::clone を...呼び出さなかった！ 2. 不変参照は...実は不変ではなかった！ 3. 値がスレッドを跨ぐには 'static は...不要だった！ 所感 ※
エンジニアリングマネージャーの4領域はEM以外のメンバーでも濃淡はあれど意識する必要がある - stefafafan の fa は3つです
株式会社はてなでテックリードとして仕事をしている id:stefafafan です。今回は自分が個人的に考えてきたことを記事としてまとめてみます。 エンジニアリングマネージャーの4領域とは EMでなくとも4領域を意識する必要がある テックリードの場合 スクラムマスターの場合 Individual Contributor (IC) の場合 ロールを持たないソフトウェアエンジニアの場合 結局エンジニアリングマネージャーの役割とは 終わりに エンジニアリングマネージャーの4領域とは ここで私がEMの4領域と呼んでいるのは以下の4つの領域のことです。 テクノロジーマネジメント アーキテクチャやテストなど プロジェクトマネジメント 見積もりやアジャイル開発など プロダクトマネジメント ビジョンや仮説検証など ピープルマネジメント メンバーの成長やメンタリングなど これらの4つの領域は @hiroki
Q: I’ve noticed quite a bit of similarity between staff engineering roles and engineering management. What is your take on the similarities and differences?An interesting observation is how many leadership roles in Big Tech and at high-growth startups begin to utilize overlapping skill sets after a while. At these companies, everyone working in engineering or product is technical, meaning they hav
SRE座談会 - 株式会社はてな
はてなでは、さまざまなチームのSRE（Site Reliability Engineer）が横断的に集まり、技術的な標準化を通じて社内の各チームのSREを支える活動を行っています。チームごとの具体的な取り組みについて、CTOのid:motemenと、SREのid:masayosu、id:taxintt、id:cohalzの3人に語ってもらいました。 はてなのSREが取り組む社内技術の標準化とはまずはみなさんの自己紹介、チームでの役割を教えてください。
はじめに こんにちは、ML・データ部推薦基盤ブロックの栁澤（@i_125）です。私はZOZOのデータ基盤におけるデータガバナンス強化を実現するために、Analytics Engineerとして複数の部門を跨ぐプロジェクトチームに参加しています。本記事ではZOZOにおけるデータガバナンス上の課題と、その課題の解決策の1つとしてdbtを導入した話をご紹介します。 目次 はじめに 目次 背景 課題 データマートの乱立 集計定義のばらつき 依存関係の洗い出しが困難 データモデリングツールの比較検討 データ変換に関する要件 データモデリングツールの選定 レイヤリングによる責務の分離 実装方針 今後の展望 dbtモデルを開発する上で工夫したこと 環境の分離 背景 工夫したこと ダミーデータセットの生成 背景 工夫したこと SQLFluffを使ったフォーマット統一 依存モデルを含むテスト dbt Doc
ChatGPTの「メモリ（Memory）」機能の活用法 - Taste of Tech Topics
こんにちは、暖かくなったと思ったら涼しくなったりと、なかなか洋服選びが難しい季節ですが皆さん体調お変わりないでしょうか。安部です。 今回は、ChatGPTで少し前に一般公開された「メモリ（Memory）」機能をご紹介し、活用のためのTipsを共有できればと思います。 機能の利用自体は何も意識せず簡単にできますが、意識的に活用しないと本領発揮してくれない機能だなという印象です。 まずは、どのような機能なのか簡単に見ていきましょう。 メモリ機能の概要 メモリ機能が使えると何がうれしいのか メモリ機能の有効化 実際に使ってみる 活用Tips ショートカットコマンドの作成 手順自動化 前提知識の補完 メモリの削除 プライバシー/セキュリティについて まとめ メモリ機能の概要 「メモリ（Memory）」機能とは、文字通りChatGPTがこれまでやりとりした情報を記憶し、以降の応答時にそれらを踏まえた
OCHaCafe Season8 #2の資料です。 https://ochacafe.connpass.com/event/308830/ セッションアーカイブ動画：https://youtu.be/Ywd2J3GZ8wQ
欠陥を早期に発見するための Software Engineer in Test とその重要性 / What is Software Engineer in Test and How they works
＠IT 開発変革セミナー 2024 春 ～Spring～ ～効率化、コスト削減にとどまらない、システム開発の在るべき姿～ 基調講演2 https://members09.live.itmedia.co.jp/library/Njc3Nzc%253D
2024/06/05に行われた、OCHaCafe Season8 #5 - Kubernetesで作るIaaS基盤で用いた資料です。 commpass: https://ochacafe.connpass.com/event/316645/
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若い米国人エンジニア、500ドル未満でGPSに依存しない無人機を1日で開発
10年かけてカナダでソフトウェアエンジニアになるまでの道のり - As a Futurist...
最初から完ぺきを求める必要はない。10年かけて、英語で生活できるようになった話 | レバテックラボ（レバテックLAB）
エンジニア in ハイパーカジュアル - KAYAC Engineers' Blog
次世代データ基盤：データレイクハウスを Google Cloud で実現する
機械学習基盤のアーキテクチャ特集 〜8社の設計意図と今後の展望〜 - Findy Tools
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