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「【t_wada & masuidrive CARTA探訪】スタッフエンジニアというキャリア」は、書籍『スタッフエンジニア マネジメントを超えるリーダーシップ』の監修・解説を担当した増田氏を招き、スタッフエンジニアという役職について学ぶイベントです。基調講演には増井氏が登壇。続いて、海外におけるスタッフエンジニアの募集状況と、そのキャリアに進むメリットについて紹介します。 海外でスタッフエンジニアの募集はかなり多い スタッフエンジニアという仕事自体が日本であるか調べたんですが、僕が調べた感じでは今のところは募集している会社はなかったです。海外では多いかというと、海外ではかなり多いです。 (スライドを示して)これはスタッフエンジニアという定義の1つです。マスターの定義ではないので、どこかの会社に入って3年目の人をスタッフエンジニアと呼ぶこともあります。 「Indeed」で募集を見てみると、実
「【t_wada & masuidrive CARTA探訪】スタッフエンジニアというキャリア」は、書籍『スタッフエンジニア マネジメントを超えるリーダーシップ』の監修・解説を担当した増田氏を招き、スタッフエンジニアという役職について学ぶイベントです。基調講演には増井氏が登壇。まずはスタッフエンジニアの役割について紹介します。 増井氏の自己紹介 増井雄一郎氏:よろしくお願いします。今日これから話をする増井雄一郎と言います。あらためてよろしくお願いします。 僕のアイコンはお風呂に入っている姿のアイコンで、ここ20年ぐらいずっと使っています。16歳ぐらいの時にフリーランスのエンジニアとして仕事を始めたので、そこから考えると30年ぐらいエンジニアをしています。 僕の名前がけっこうよく出ていたのは前職のトレタという名前の会社にいた時で、あとはiPadの受け付けのアプリのハッカソンで作って、それをいろ
先々月、あるサーバベンダ主催のイベントで、最近のサーバにおける技術トレンドを紹介して欲しいという依頼を受けて、過去10年のサーバ技術のトレンドを振り返るという講演を行いました。 ほぼ10年前は「ムーアの法則が終わる」と本格的に言われ始めた頃で、そこから実はさまざまな技術、例えばストレージクラスメモリやFPGAやメモリドリブンコンピュータなどのプロセッサの回路の微細化以外の技術によるサーバの性能向上技術が注目され、その一部は市場に投入され定着しつつある一方で、商業的な成功を収められなかった多くの技術もありました。 それらをざっと振り返る内容にしたところ、現在のサーバ技術の方向性がなんとなく見えてきたのではないかと思うので、ここで記事として紹介します。 記事は前編と後編に分かれています。いまお読みの記事は後編です。 TPUのような専用プロセッサの登場 機械学習に代表される新しいコンピュータの使
先々月、あるサーバベンダ主催のイベントで、最近のサーバにおける技術トレンドを紹介して欲しいという依頼を受けて、過去10年のサーバ技術のトレンドを振り返るという講演を行いました。 ほぼ10年前は「ムーアの法則が終わる」と本格的に言われ始めた頃で、そこから実はさまざまな技術、例えばストレージクラスメモリやFPGAやメモリドリブンコンピュータなどのプロセッサの回路の微細化以外の技術によるサーバの性能向上技術が注目され、その一部は市場に投入され定着しつつある一方で、商業的な成功を収められなかった多くの技術もありました。 それらをざっと振り返る内容にしたところ、現在のサーバ技術の方向性がなんとなく見えてきたのではないかと思うので、ここで記事として紹介します。 記事は前編と後編に分かれています。いまお読みの記事は前編です。 10年前、「ムーアの法則」が終わると言われ始めた 今から約10年ほど前、201
(この記事は、2010年6月にMixiの日記に書いたものの転載です。Mixiでも、その後再掲したCNETでも、またキヤノン社内の掲示板でも多くのコメントをいただきました。) 抽象化は、複雑な現代に暮らす私たちの強力なツールです。抽象化のおかげで、私たちは複雑なこの世の中の細部まで理解しなくても暮らしていけます。 テレビのスイッチを入れれば、その裏にある技術的な驚異を気にすることなく、ワールドカップサッカーを観ることができます。電車に乗ってA地点からB地点への移動ができるのは、電車の技術的仕組みのみならず、その運行を支える運転士や、駅員や、保線の方々や、その他大勢の人々の努力があるわけですが、一般の乗客としては、これらの細部にほとんど気を留めることなく電車の利用ができます。現代的な社会の市民としての私たちは、所得税や、消費税や、地方税や、その他もろもろの税金、社会保険を払えば、それなりの社会
【GitHub x サイバーエージェント共催】GitHub Copilotで変わる開発文化の現実 https://cyberagent.connpass.com/event/292982/
text = """ SeabornのTitanicデータセットを使いLightGBM,XGBoost,CatBoostおよび3つのモデルのアンサンブルした場合で どれが最も精度が良いか検証してください.検証する際は4foldのクロスバリデーションの結果の平均値としてください. 全て日本語で対応してください. """ # return_massagesは出力結果のデータを変数として保持するため引数 # 出力結果はmassagesにも保存される messages = interpreter.chat(text, return_messages=True) 了解しました。以下の手順で進めていきます。 1 必要なライブラリをインストールします。これには、seaborn(データセットの取得)、pandas(データの操作)、numpy cikit-learn(クロスバリデーションと精度評価)、lig
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