■イベント 【ユーザベース × Sansan】組織全体で向き合うSaaSプロダクトの信頼性向上への取り組み - UB Tech Vol.13 https://uzabase-tech.connpass.com/event/300220/ ■登壇概要 タイトル：⾃律的な開発チームを⽀えるためのSLO運⽤ 登壇者：技術本部 Bill One Engineering Unit 上司 陽平 ■Bill One エンジニア 採用情報 https://media.sansan-engineering.com/billone-engineer
kube-proxy入門
Kubernetes Novice Tokyo #28 の登壇資料です イベントURL: https://k8s-novice-jp.connpass.com/event/293157/ 配信URL: https://www.youtube.com/watch?v=LSW51Cm0Wc0 コードリーディングメモ: https://zenn.dev/bells17/scraps/5e41da598a8266 参考資料: https://github.com/kubernetes/kubernetes/tree/v1.28.2 https://speakerdeck.com/ryusa/servicewotazunete3000xing-kuberneteskodorideingufalselu https://qiita.com/Tocyuki/items/6d90a1ec4dd8e991a
自分が夢中になれるサービスの開発に関わりたいと思った | はてなで働く heleeen にアンケート [#26] - Hatena Developer Blog
はてなで働くエンジニアにアンケートシリーズ第26回は、MackerelチームのSRE、id:heleeenに話を聞きました。 夢中になれるサービスの開発にしっかり参加してみたい Mackerelを普段から運用することがサービス改善のきっかけに リモートワークのコミュニケーションへ些細なことでも持ち込めるように SLIの再編であるべきSLI/SLOの姿に近づけられた 現状を改善したい気持ちを常に持つ 社内に限らず「他者へのリスペクト」が強い人が多い 夢中になれるサービスの開発にしっかり参加してみたい ── Q1. はてなidとその由来を教えてください id:heleeen です。旧姓を言い間違えられたことからついた呼び名をidにも使っています。ぱっと見で読みづらいのですが、これで「ヘレン」と読みます。ちなみに日本人です。 ── Q2. いつどんなきっかけで入社されましたか？ 前職の同僚のエン
![自分が夢中になれるサービスの開発に関わりたいと思った | はてなで働く heleeen にアンケート [#26] - Hatena Developer Blog](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/96e849fd6aa91465fcfcb4bddfd72ffb18b9f2d7/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fh%2Fhatenatech%2F20240131%2F20240131093012.jpg)
Amazon Kendra で独自文書に対するセマンティック検索（自然言語での検索）を実現する - 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。） ここ一か月、健康的な食事を心がけ、 1kg 減量しました。 リモートワークだから仕方ないと思っていたのが、間違いでした。 さて、今回は Amazon Kendra での検索について検証していきます。 1. Amazon Kendra とは 2. 環境構築 3. 検証 3.1. 複数の文書の検索 3.2. 高度なクエリ構文による検索 3.3. 文書の更新があった場合の確認 データソースのSync スケジュールについて 4. まとめ 1. Amazon Kendra とは Amazon Kendra （以下、 Kendra ）は Amazon が提供する、機械学習を利用し
あなたのキャリアに影響を与えた本は何ですか？ 著名エンジニアの方々に聞いてみた【第四弾】 - Findy Engineer Lab
書籍には、特定領域の専門家たちが習得してきた知識のエッセンスが詰まっています。だからこそ「本を読むこと」は、ITエンジニアがスキルを向上させるうえで効果的な取り組みと言えます。では、著名エンジニアたちはこれまでどのような書籍を読み、そこから何を学んできたのでしょうか。今回は7人の著名なエンジニアのキャリアに影響を与えた“珠玉の書籍”を、ご本人にまつわるエピソードとともに紹介してもらいました。 *…人名の50音順に掲載。回答者は敬称略。 あらたまが紹介『なぜ人と組織は変われないのか――ハーバード流 自己変革の理論と実践』 小田中育生が紹介『Measure What Matters: 伝説のベンチャー投資家がGoogleに教えた成功手法OKR』 風間裕也が紹介『ソフトウェアプロセス改善手法SaPID入門－現場力を引き出すシステムズアプローチ－』 小林謙太（kobaken）が紹介『組織開発の探究
TOPコラムITエンジニアの海外チャレンジ・ガイドブック【エンジニアの海外挑戦記】岩永氏が語る、10年かけた移住計画。狭いチャンスを自分の道につなげられたわけ 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. S
Amazon Bedrock(ClaudeV2)でLambdaのコードを生成してみた - Taste of Tech Topics
こんにちは、最近久々にソロキャンプをしてきました菅野です。 AWS上で、 ChatGPTのようなテキスト生成AIを利用できるようになるサービス、Amazon Bedrockがリリースされました。 今回はBedrockで、LambdaのPythonコードを生成してもらいます。 利用するモデルは、ChatGPTと同レベルの性能を有しているClaudeV2を利用します。詳細はこちら。 Bedrockについて執筆した別記事もあわせてご覧ください。 acro-engineer.hatenablog.com acro-engineer.hatenablog.com S3に保存したCSVファイルの平均を求めるLambda関数を作成する 以下のようなcsvをS3からダウンロードし、一分毎、name毎の平均を返却するLambdaを作成してもらいます。 id,name,value,timestamp 1,da
顧客視点でモノを考えてもらうには
知人のエンジニアリング・リーダーと話していたら、「エンジニアに顧客視点でもっとモノを考えてほしい、そこに芯を持ってほしい」と思い悩んでいた。その人がその短い言葉に込めた思いを全部理解したとも思わないが、僕もそういう気持ちは良く分かる。 現在の事業上の課題とは全然関係ない方向に情熱を燃やす人。そこはそんなに拘るところなの、と思うところに拘りを持つ人。まあ一定数見てきた。もっと全員で同じ方向を向いて同じ問題意識を持って…何とかならないのかなぁ。 わかります。 まさにそういうのを実現するのがエンジニアリング・リーダーの仕事ですよね。 僕も人様に講釈できるほど上手く出来ているとも思わないが、今までの反省からこういう道具が使えるんだな、という考えは幾つかある。 技術者の美意識・情熱というのは、宗教のようなものだから、布教が出来る。会社に望ましい方向に技術者の情熱を誘導してあげるということだ。例えば、
日常をすべて猫に変換、『にゃんだふるGAI』をGPT Storeに公開しました。 - Taste of Tech Topics
最近肌寒い日々が続きますね、暖冬はどこへ行ったのやら。。菅野です。 ChatGPTを利用してGPTを誰でも簡単に作成できるサービス、GPTsが公開されてから早くも二か月が経過しようとしています。 私自身も様々なGPTの作成を試してきましたが、今回、ついにそれらのGPTを公開できるGPT Storeが公開されました。 openai.com さっそく私もアプリを公開してみたので、GPT Storeの紹介をしつつ、どのようなGPTを作ったかを紹介していこうと思います。 GPTsでどのようにアプリを作成するのかは以下のブログ記事を参照して下さい。 acro-engineer.hatenablog.com GPT Storeとは ユーザが作成した様々なGPTを公開するためのプラットフォームです。 アクセスするにはChatGPTの有償サブスクリプションChatGPT Plusに加入している必要がありま
こんにちは、hsbt です。前回のエントリからしばらく経ってしまい、引き続き原神や崩壊・スターレイルをプレイしつつ、アサシンクリード・ミラージュやスパイダーマン2など、ホリデーシーズンに向けたゲームラッシュでいよいよ時間がなくなってきました。 今回は RubyKaigi 2023 以降、主に 2023 年の夏から秋にかけての Ruby のフルタイムコミッタの活動についてご紹介します。 Euruko 2023 への登壇 今年の夏は Ruby 本体や RubyGems や Bundler の開発はもちろんのことですが、9月に開催された Euruko 2023 の登壇の準備が中心になりました。Euruko とはどういうカンファレンスなのかを知らない方のために簡単に紹介をします。 Ruby の国際カンファレンスには日本で開催される RubyKaigi 、米国で開催される RubyConf などがあ
器用なタイプではないから、失敗をくり返しながら成長してきた。Sansanでの15年を経て、「次の10年をキャディにかける」と決めた男の足跡 - Findy Engineer Lab
製造業サプライチェーンの変革に挑むキャディ株式会社。2024年1月より、同社の図面データ活用クラウド「CADDi DRAWER」の開発・運用を担うDRAWER事業本部のVP of Engineering（VPoE）として、元Sansan株式会社 CTOの藤倉成太さんが就任しました。 藤倉さんは前職において、営業DXサービス「Sansan」の開発に携わった後、開発部長やプロダクトマネージャー、CTO、海外拠点であるSansan Global Development Center, Inc.の立ち上げなど、要職を務めてきました。 「CTO経験者」という経歴を見ると、読者のみなさんは「藤倉さんはなんでもそつなくこなせるタイプで、マネジメントも最初から上手にできたのではないか」と思われるかもしれません。しかし、藤倉さんは「自分は決して器用なタイプではありません。たくさんの失敗を重ねながら、キャ
GPT-4 Turboが登場、GPT-4との違いとは - Taste of Tech Topics
こんにちは、最近ハンドブレンダーを購入し自家製バジルでジェノベーゼを作るようになった菅野です。 2023/11/6にOpenAIDevDayが開催され、ChatGPT関連の様々なアナウンスがありました。 openai.com その中でもChatGPTの新しいモデル、GPT-4 Turboについての情報をまとめていきます。 モデルについての詳細解説は以下の公式サイトをご覧ください。 platform.openai.com GPT-4 Turboのモデルは現在プレビュー版でgpt-4-1106-previewというモデルが試しに使える状態です。 数週間後に安定板のリリースがなされる予定だそうです。 コンテキスト長の増加（8,192 → 128,000トークン） ChatGPTのモデルが一度に考慮できるテキスト量を示すコンテキスト長が12万8千トークンに増加しました。 従来のモデルのコンテキスト
はじめに こんにちは！食べログシステム本部 品質管理室 飲食店QCチームのテイです！ 食べログに入って日が浅いですが、食べログでの新しいキャリアをスタートする外国人として、 過去3ヶ月間の経験と学びを皆さんと共有したいと思います。 目次 はじめに Before食べログ 転職のきっかけ 食べログでの初体験 1.自己裁量における時間管理のしやすさ 2.品質管理へのこだわり 3.チームワークの重視 品質管理に対する考え 今後の展望 最後に Before食べログ 私の前職は、韓国大手ポータルサイトの中国支社で12年間働いていました。最初の7年間はゲームやB2B/B2Cのウェブ、アプリのテスト、QA業務をして、その後の5年間は開発部門でグローバルプロジェクトのプロジェクト管理（品質管理、進捗管理）と部門間の橋渡しを担っていました。 ISTQB Foundation Level、PMP(Project
Amazon BedrockのKnowledge baseで簡単にRAGを構築 - Taste of Tech Topics
ポトフがおいしい季節ですね、菅野です。 Amazon BedrockのKnowledge baseがGAとなり、Amazon BedrockでもRAGが作成できるようになりました。 docs.aws.amazon.com 今回はKnowledgeベースを実際に作成して統計データを検索するRAGを構築してみます。 RAGとは RAGアーキテクチャ（Retrieval-Augmented Generation）は、自然言語処理において、Google検索のような検索技術と、ChatGPTのような文章生成技術を組み合わせた技術です。 このアーキテクチャを利用すると、生成AIが学習していないデータ、例えば自社の内部レポートのようなデータを用いて、ChatGPTライクな応答システムを構築できます。 具体的には、何か質問を受けると、質問に関連した文章を検索し、その検索結果を元に自然となるような回答を生成
こんにちは。サーバーサイドエンジニアの @atolix_です。 今回はメドピアで本番運用をしているアプリケーションの1つであるやくばと for Clinicにて、Ruby 3.2からRuby 3.3にアップデートを行った際のパフォーマンスの変化を計測しました。 Ruby 3.3ではYJITの大幅な改善が含まれているので、これによるアプリケーションへの影響を確認していきます。 www.ruby-lang.org gihyo.jp 前提 本記事に記載されたデータは以下の条件で計測をしています。 Rails: 7.1.3.4 YJIT有効化時のオプションは特に付与していない状態(Dockerfileから環境変数を与えて有効化) 3.2.4(+YJIT)から3.3.1(+YJIT)へのアップデート 有効化前後の1週間を比較 パフォーマンスの変化 やくばと for Clinicではモノレポのアプリケ
「gettyimages」より 特に人手不足が深刻だといわれるIT業界だが、求人の募集条件が「経験者限定」ばかりで「未経験者が入り込める隙がない」「どこで育てているの？」という指摘や疑問が一部で話題を呼んでいる。未経験者がIT業界でエンジニアとして働くにはどうすればよいのか。また、誰もが社名を知る有名IT企業に就職するには、どうすればよいのか。業界関係者の見解を交えて追ってみたい。 多くの業界で人手不足が叫ばれるなか、成長が続くIT業界の人手不足は顕著だ。IT･Web領域における人材紹介事業を手掛けるレバテックの調査によれば、ITエンジニア・クリエイターの正社員求人倍率は12.9倍にも上る（2023年6月時点）。 「特にニーズが高いのがAI（人工知能）、データサイエンス、セキュリティ分野の人材。外資系IT企業では、大学院でこれらの領域を学ぶ人材に新卒1年目で年収1000万円を提示するケース
We recently launched the JavaScript Registry - JSR. It’s a new registry for JavaScript and TypeScript designed to offer a significantly better experience than npm for both package authors and users: It natively supports publishing TypeScript source code, which is used to auto-generate documentation for your package It’s secure-by-default, supporting token-less publishing from GitHub Actions and pa
Notion AIで議事録作成を効率化するにはNotion（ノーション）は、メモやタスク管理、Wiki、データベースなど様々な機能を統合した、「オールインワンツール」とも呼ばれる多機能ドキュメントツールです。文書の管理や、英語をはじめとした多言語の翻訳、プロジェクト管理、チームメンバー間での情報共有など、幅広い用途で活用できます。 また、Notionには、Notion AIというAI機能が備わっています。Notion AIはNotionの中で使用できるAIアシスタントで、文書の作成や情報の整理をサポートしてくれます。 今回は、そんな便利なNotion・Notion AIの機能を活用して、議事録の作成を効率化する方法をご紹介します。 日頃から様々な会議が行われ、議事録を作成するのに苦労している企業や担当者の方も多いでしょう。そんな方も、Notion AIを使えば議事録の一部自動作成や定型作業
Google Cloud で生成 AI アプリケーションを作ろう！パート 0：Google Cloud の生成 AI ソリューション
本シリーズの執筆者 Google Cloud で生成 AI アプリケーションを作ろう！ シリーズの記事は、Google Cloud Japan の下記の有志メンバーが共同で執筆しています。 執筆者 下田倫大（Norihiro Shimoda, Google Cloud AI/ML Practice Lead） 中井悦司（Etsuji Nakai, Google Cloud Solutions Architect） 木村拓仁（Takuto Kimura, Google Cloud Customer Engineer） RyuSA レビュアー 牧 允皓（Yoshihiro Maki, Google Cloud AI/ML Specialist） 鈴木かの子（Kanoko Suzuki, Google Cloud Associate Customer Engineer） 吉田望（Nozomu Y
2023年8月で新卒から約13年半勤めたSIerを退職します。関係者の方々、本当にお世話になりました。 9月から新しい職場で働くのですが、転職活動が初めてということもあり、色々と試行錯誤しながら進めたのでここにまとめたいと思います。 なお、具体的な企業名やそのプロセス、オファー条件はここには記載しません。企業名、特に前職は色々調べるとわかる情報なのですが、企業名で検索してこの記事が出てくるのもちょっと違う気がするのであえて書いておりません。 転職に向けてどう準備、活動したかにフォーカスして書こうと思うので何かしら参考になれば幸いです。 自己紹介、私の経験値 なぜ転職するのか 企業探し 選考準備 読んだ本 問題解決力を鍛える!アルゴリズムとデータ構造 データ指向アプリケーションデザイン ［試して理解］Linuxのしくみ システム設計の面接試験 世界で闘うプログラミング力を鍛える本 コーディン
CPU性能を100倍にするチップ「PPU」を開発――フィンランドのスタートアップFlow - fabcross for エンジニア
フィンランドのスタートアップ企業Flowは、2024年6月11日、あらゆるCPUの性能を100倍に向上させるという、「Parallel Processing Unit（PPU）」アーキテクチャを発表した。同時に、北欧のVCなどからの総額400万ユーロ（約6億9000万円）の調達も公表した。 PPUは、従来のCPUにおける並列処理の問題を解決するもので、あらゆるCPUアーキテクチャ、命令セット、プロセスジオメトリに統合できる。既存のソフトウェアと下位互換性があるため、PPU用に再コンパイルすることで大幅に高速化される。 従来のマルチコアCPUでは、共有メモリの参照処理に起因する実行速度の低下や、コア間通信ネットワークでの遅延の増大などの問題があった。PPUは、メモリにアクセスしながら他のスレッドを実行することで、メモリ参照の遅延を隠す仕組みを持っている。 PPUコアの数、機能ユニットの種類と
Oracle Cloud Hangout Cafe Season8 #4
光景 (Koukei) ------------------------------ EN Credits. ▶Music Song by Hiro Shinosawa (VA. Reina Kawamura) Lyric written, Composed, Arranged by Hakushi Hasegawa ARRANGEMENTS, PROGRAM & KEY : Hakushi Hasegawa STRINGS AND HORN ARRANGEMENTS : Arthur Verocai VIOLINS : Ana de Oliveira / Angélica Alves / Caroline Santa Rosa / Clóvis Pereira Filho / Daniel Passuni / Gabriela Queiroz / Joyce Veiga / Luis
AWSでElastic Cloudを利用する 2024年版（構築編） - Taste of Tech Topics
こんにちは、Elastic認定資格３種(※)を保持しているノムラです。 ※Elastic社の公式認定資格（Elastic Certified Engineer / Elastic Certified Analyst / Elastic Certified Observability Engineer） 皆さんはElastic Cloudを利用されたことはあるでしょうか？ Elastic CloudはElastic社が提供しているSaaSサービスで、クラウドプロバイダはAWS、Azure、GCPをサポートしています。 最新バージョンのクラスタ構築や、既存クラスタのバージョンアップを数クリックで実施できるため、導入がお手軽です。 しかし実際に利用するとなると アクセス制限やCognito連携など、考慮すべきことが多くあります。 意外にハマりどころが多い所だと思うので、手順や注意事項などをまとめ
こんにちは、freeeでアプリケーションエンジニアをしているossoです。 日本酒のしぼりたての季節ですね。今年も良い出会いがありました。日本酒だいすき🥴🍶 今回はfreee社内で実施しているエンジニアのエンジニアによるエンジニアのためのイベント「成果発表祭」についてお話ししたいと思います。 （「歴史と変遷」なんて大掛かりなサブタイトルをつけてしまいましたが、2022年からの2年間について語ります。笑） エンジニア成果発表祭とは 「エンジニア同士がお互いの成果を知り、成果を称賛し合う場」として、エンジニアが内発的にはじめたイベントです。 私の入社時点（2021年11月）からすでに定着しており、毎クォーター（3ヶ月）ごとに1回実施しています。 成果発表祭のやり方や目的に合わせて賞も用意しており、賞を取るとお菓子などがもらえます。 運営メンバーは有志で集まっており、「他の開発チームのひとと
Amazon Kendra と ChatGPT で RAG を実現する - 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。） 今回は Amazon Kendra と OpenAI ChatGPT を組み合わせてRAGシステムを構築してみます。 RAG とは Retrieval Augmented Generation （検索拡張生成） の略で、 ChatGPT に代表される LLM （大規模言語モデル）でユーザの質問への回答を生成する際に必要な情報（コンテキスト）を事前に検索などを通して取得してから、 コンテキストを踏まえた回答を生成する手法のことです。 言い換えると、RAG は検索そのものの処理ではなく、検索結果を解析し、その内容を分かりやすく要約するものです。 RAG を使用することで、
ChatGPTのAdvanced Data Analysisで、デフォルトで存在しないライブラリを利用する方法 - Taste of Tech Topics
月がきれいな季節になってきましたが、花より団子なので月見団子や月見バーガーに目移りしてしまう菅野です。 前回ブログでは、diagramsを用いてAWSの構成図を描いてもらうPythonスクリプトを作成してもらいました。 acro-engineer.hatenablog.com そこでも記載した通り、Advanced Data Analysis（旧Code Interpreter）環境ではdiagramsのライブラリがインストールされていないため、Advanced Data Analysis上で構成図の生成はできませんでした。 しかし、ライブラリを自前でアップロードすることで、そのライブラリをAdvanced Data Analysisでも利用可能にできるようになるようです。 そこで今回は、やり方を変えて、Advanced Data Analysisを利用してAWS構成図の作成まで実行しても
こんにちは hsbt です。RubyConf Taiwan 2023 の登壇から帰国して後はバルダーズ・ゲート3をプレイして年を越すのみ...! とは行かず、Ruby 3.3.0 のリリースに向けて最後の準備作業をしている真っ最中です。 さて、今回はANDPAD Advent Calendar 2023の20日目として、今年1年私がプログラミング言語 Ruby の開発のために手を動かしてきた内容の中からテックブログやカンファレンスで発表していない内容をまとめてご紹介します。 default gems から bundled gems への変更の目的 私は数年前から Ruby に元々添付されていたライブラリ(標準添付ライブラリ)を default gems と呼ばれる gem としてもインストールやアップデートができる状態にし、そこからさらに bundled gems と呼ばれる Ruby 本
こんにちは。Platformチームの飯迫 (@minato128)です。 今回は、Tech Blogの移行について簡単に紹介したいと思います。 背景 キャディのTech Blogでは、これまでKistaのManaged WordPressを利用してきました。 主な採用理由は、「カスタマイズ性の高さ、マネージドで安全に変更を反映できる仕組みがあること」でした。 実際、KinstaとWordPressはカスタマイズ性が高く、他社と差別化されたデザインを採用できたことはよかったのですが、下記のような課題がありました。 記事公開までの手順がシンプルではない*1 Production環境へのデプロイ（記事公開）に5~15分程度かかる 定額利用料とは別に、訪問数、ディスク容量、通信量でも追加課金が発生するため維持コストが高い また、運用する中でWordPressほどのカスタマイズ性は必要ないこともわか
Author Shuyin Zhao すべてのGitHub Copilotユーザーは、追加料金なしでCopilot Chatで自然言語によるコーディングを利用できるようになりました。 GitHub UniverseにおいてGitHubがGitHub Copilotにより、世界有数のAIが支援するソフトウェア開発者プラットフォームへと拡張し、進化したことを発表しました。開発者プラットフォームのAI機能の核となるGitHub Copilot Chatは、自然言語を新しい普遍的なプログラミング言語として使うことを可能とするものです。 本日、GitHub Copilot Chatは、Visual Studio CodeとVisual Studio向けに一般提供(GA)を開始しました。当初からあるGitHub Copilotの生産性を高めるコード補完機能は、すべてのGitHub Copilotプラン
一人目QAエンジニアの1年半の軌跡
Tebiki株式会社でQAエンジニアをしている中西です。 2023年1月に一人目QAエンジニアとして入社して、1年半が経過しました。 今回は1年半をふりかえり、取り組んだ内容を簡単にまとめました。 これまでのQAエンジニアの活動を知っていただき、現在のプロダクト、チームの状況をお伝えしたいと思います。 一人目QAエンジニアとして奮闘している方、他社のQA活動に興味がある方に何か伝えられれば幸いです。 それでは、振り返っていきます。取り組み内容の詳細を知りたい方は、ぜひカジュアル面談でお話させてください。 知ってもらう入社して最初に取り組んだことは、社内外にTebikiのQAエンジニアについて認知してもらうことを目的にミッションを策定しました。 このミッションによって、ソフトウェアテストによる品質保証よりも開発プロセス全体でボトルネックになっている、もしくはなり得るプロセスを改善することに注
2023年のはてなスタッフのアウトプットまとめ - Hatena Developer Blog
こんにちは、id:onk です。 2023年は、インパーソンの技術カンファレンスが戻ってきた 1 年だったなぁと思います。私が参加した 100 名程度以上の規模のものだけでも、以下のように参加していました。 2023/02/18 福岡Rubyist会議03 2023/03/04 鹿児島Ruby会議02 2023/03/19 YAPC::Kyoto 2023 2023/05/11-13 RubyKaigi 2023 2023/07/13 開発生産性Conference 2023/08/03 CloudNative Days Fukuoka 2023 (病欠) 2023/09/09 Osaka RubyKaigi 03 2023/09/29 PIXIV MEETUP 2023 2023/10/15 大江戸Ruby会議 10 2023/10/27-28 Kaigi on Rails 2023 2
【2023年総まとめ】特に秀逸だったWebサイト｜9組のキュレーターでお届けする特別版｜田渕 将吾 (Shogo Tabuchi)
2023年もあと数日ですね⛄️🎍 毎年この時期になると、その年に印象的だったサイトをご紹介する記事を書かせていただいていましたが、なんと今年は、僕だけではなく、日頃からWebデザインへのアンテナの感度の高い『8組のゲスト』をお招きした特別企画をお届けします。 毎年楽しみにしていた方も、初めて見てくださる方も、 S5-Style Presents 「2023年総まとめ 特別版」をお楽しみください！😃 それでは、まずこちらの方からからです！ -- 01 平尾 誠 (ARUTEGA Inc)👤💬 素晴らしいサイトの中から、題材が難しいサイトや、情報設計が秀逸なサイトを気づいたら選んでいました。今回の企画に参加するにあたり、普段からいろんなサイトに追いつきたくて、モチベーションをいただけている事に気づけました。 株式会社HA-RUhttps://ha-ru2017.co.jp/島根のダクト
layerx-bakuraku-how-to-handle-incoming-webhooks-with-difference-specifications-in-unified-way
「Claude 2」at Amazon Bedrockと「GPT-4」at ChatGPTで生成結果はどのように変わるのか？ - Taste of Tech Topics
こんにちは、最近はめっぽう冷えてきましたそろそろおでんが恋しくなりますね、菅野です。 AWS上で、 ChatGPTのようなテキスト生成AIを利用できるようになるサービス、Amazon Bedrockがリリースされました。 そこで今回はChatGPTとテキスト生成の結果を比較してみようと思います。 ChatGPTはGPT-4モデルを、Amazon BedrockではChatGPTより大きいトークンを受け取れ、安価で利用できるといわれているモデル、ClaudeV2を利用します。詳細はこちら。 Amazon Bedrockでのチャット生成方法は以下のブログで紹介しているので こちらのブログも参照ください。 acro-engineer.hatenablog.com 「RestAPIについての説明」の結果を比較する 生成AIではわからないものの質問をする機会が多いです。 それぞれのAIにRestAP
データマイニングの国際学会KDD2023に現地参加し、ポスター発表してきました - Taste of Tech Topics
皆さんこんにちは 機械学習チームYAMALEXの@tereka114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。） 私自身8月4日〜8月12日までアメリカ・ロングビーチに渡航し、KDD2023に参加とポスター発表してきました。 ここ数年、コロナウィルスの影響で自分自身、オフライン参加は控えていましたが、今年はそろそろかなーともあり、行くことにしました。 KDD2023概要 学会の様子 Opening セッション KDDCup KDD Annual Celebration 食事 最後に 展示場（ランチ会場）人が多い KDD2023概要 KDDは正式名称、29th ACM SIGKDD CONFERENCE ON KNOWLEDGE DISCOVERY AND DAT
人工知能（AI）に仕事を奪われるのではないかとビクビクしている人は大勢いる。その気持ちはよく分かるし、理解もできる。だが、AIは新しい仕事への扉を開くものでもある。上位の職種では、「OpenCV」「PyTorch」「TensorFlow」を使ったプログラミングの知識といった高度なスキルが求められるが、コンピューターサイエンティストではない人向けの仕事もある。例えば、Amazon Web Services（AWS）では、さまざまなトレーニングコースや新しい認定資格を導入して、さまざまな人に門戸を開いている。 企業の従業員がAIの専門知識を身に付け、その知識を証明できるようにするために、AWSは必要なAIスキルを学べる新しいAIトレーニングコースと、そのスキルを証明できる2種類の新しい認定資格を発表した。具体的には次の通りだ。 「AWS Certified AI Practitioner」：こ
ソフトウェア開発で「強いチーム」に何ができるのか？ ハイスキルなエンジニアたちを束ねるカケハシの挑戦 - Findy Engineer Lab
ソフトウェア開発に携わるエンジニアがキャリアを積むとマネージャーへの転身を余儀なくされた時代もありましたが、今ではIC（Individual Contributor）やスタッフエンジニアという働き方も周知となり、開発組織そのものをマネジメント対象とするEM（エンジニアリングマネージャー）を置く企業も増えてきました。 そんな状況を反映してか、株式会社カケハシの椎葉光行（@bufferings）さん、小田中育生（@dora_e_m）さん、荻野淳也（@ogijun）さんの3人は、それぞれチームをリードできるシニアなエンジニアでありながら、現在は同じチームのメンバーとしてともに開発に取り組んでいます。 新たに採用するハイキャリアなエンジニアを既存の開発組織にどうフィットさせるかに課題感を持つ企業もありますが、このように複数のシニアを集めたスーパーチームで開発にあたることにどういった意義があるのでし
エンジニアの猫 @neco_engineer 前職の同僚、先輩、ワイで5年ぶりの再開 ワイ「顔色！健康そうやな！」 同僚「せやろか（照れ」 ワイ「最近、嫁の肌が荒れてるんです…」 先輩「嫁ちゃん仕事何してんの？」 ワイ「専業主婦です」 先輩「お前リモートワークやんな？」 ワイ「はい」 先輩「ストレスの原因お前しかないやん」 ワイ「」 2024-06-15 21:38:57
Ruby の oneshot coverage で本番稼働中の Rails アプリの使用状況を収集して不要なコードを発見するための仕組みを導入した話 - DIGGLE開発者ブログ
前置き プロダクト開発は人の手によって行われるものですから、開発サイクルの中で不要なコードを削除し忘れる人的なミスはどうしても発生します。 後から不要なコードに気づき削除する際には、慎重にチェックして本当にコードが使用されていないことを確認する必要があります。ただし、削除に自信が持てない場合、本番稼働中の Rails アプリに障害が発生する可能性も考慮しなければならず、何も影響しない場合はそのままにしておくことも多く、削除が難しい状況も少なくないと思います。 上記状況を打破するために DIGGLE では本番稼働中の Rails アプリのコードの使用状況を収集して不要なコードを発見するための仕組みを導入したので共有したいと思います。 前置き 不要なコードをどのように発見するか Ruby で コードカバレッジを計測する 仕組み導入にあたって悩んだポイント YJIT を有効化した状態で動作するの
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⾃律的な開発チームを⽀えるためのSLO運⽤
【エンジニアの海外挑戦記】岩永氏が語る、10年かけた移住計画。狭いチャンスを自分の道につなげられたわけ
Ruby フルタイムコミッタの仕事報告 2023年Q2-3 - ANDPAD Tech Blog
外国出身QAエンジニアが日本で就職してみた話 - Tabelog Tech Blog
Ruby 3.3(+YJIT)へのアップデートによるパフォーマンス変化の計測 - メドピア開発者ブログ
大手IT企業「経験者のみ採用」「他社が育てた人材欲しい」問題、どう攻略？
How we built JSR
Notion AIで議事録作成が楽になる？作り方を図解入りで解説
転職活動の記録〜クラウドと英語〜 - fu3ak1's tech days
NewSQL Landscape
初星学園 「光景」Official Music Video (HATSUBOSHI GAKUEN - Koukei)
freeeのエンジニア成果発表祭〜歴史と変遷〜 - freee Developers Hub
Ruby フルタイムコミッタの仕事報告 2023年Q4 - ANDPAD Tech Blog
Tech BlogをWordPressからはてなブログに移行しました - CADDi Tech Blog
GitHub Copilot Chat、組織と個人向けに一般提供(GA)開始
爆速開発文化を支えるProduct Engineerの 開発生産性向上の取り組み
AWS、AI関連の仕事を得るのに役立つ新たな認定資格を創設
先輩に「最近、嫁の肌が荒れている」と話したら原因がわかってしまった話→「つチョコラBB」