2024年度 開発研修 最優秀チームのお手軽自動コードレビュー & 推薦システム Cookbook | CyberAgent Developers Blog
はじめまして！ 24新卒としてAI事業本部DynalystのData Scienceチームに配属となった大塚皇輝です！ 現在は主に広告オークションにおける入札戦略の最適化や、データ基盤の構築等を行っています。 本記事ではエンジニア新卒研修で実施された、約3週間のチーム開発研修での取り組みを紹介します。 自分の所属するチームではTwitterを模倣したモバイルアプリを作成しました。その中で自分はML/DS職（機械学習とデータサイエンス枠での採用）として、OpenAIのAPIをCIに組み込んだ自動コードレビュー機能の実装と、ユーザー投稿の推薦機能の実装に取り組みました。 開発時の状況 まず今回の研修には「AIの活用」が評価項目として存在していました。そこで、いわゆるAI的な処理を用いた機能を実装するにあたり、 ML/DS職はチーム内で一人 AI的な処理を用いた機能はプロダクトの品質というよりも
Google Engineering Practices Documentation (日本語訳)
Google Engineering Practices Documentation (日本語訳) Google には、全言語および全プロジェクトをカバーする広範なエンジニアリングの慣行があります。 ここにあるドキュメントは私達が長年の経験からさまざまなベストプラクティスを蓄積してきたことを表しています。 この知識がオープンソースプロジェクトや他の組織の利益になることを願って、私達は可能ならそれを誰にでも利用できるように公開します。 現在、以下のドキュメントがあります。 Google コードレビューガイドライン。これは 2 つのドキュメントからなります。 コードレビュアーのガイド 変更作成者のガイド 用語 ここにあるドキュメントには、Google 内部で使われる用語があります。外部の読者のために意味を掲載しておきます。 CL: 「changelist」の略。一つの独立した変更を意味していて
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