データエンジニアと作るデータ文化オープンセミナー広島2022での登壇資料です。 当日のライブ配信です。 Youtube https://www.youtube.com/watch?v=XgVbZZyoFxQ
エンジニア100名に対してPM1名。Notionの急成長を支える開発組織とカルチャー | キャリアハック（CAREER HACK）
世界中で、熱心なファンが急増しているNotion。2021年10月には2億7500万ドル（約307億円）の資金調達を発表し、評価額は100億ドル（約1兆1200億円）へと上昇。急成長を遂げているNotionのプロダクト開発と組織作りについて、エンジニアリング責任者 Michael manapat（マイケル・マナパット）さんが語ってくれた。 目次 ・Notionの組織構成 ・Notionの製品決定プロセス ・Notionのプロダクトデザインの考え方 ・Notionのプロダクトとビジネスニーズのバランス ・Notionで働くエンジニアの役割 ・Notionのエンジニア採用 ・Notion流PLGにおいて大事なこと ※2021年12月9～10日に開催された【PRODUCT LEADERS SALON 2021】より、Notionにてエンジニアリングの責任者を務めるMichael Manapatさ
「AtCoder 競技プログラマー就職企業人気ランキング2021」を発表
日本最大の競技プログラミングコンテストサイトを運営するAtCoder株式会社（本社：東京都新宿区/代表取締役社長：高橋直大、以下AtCoder）は、AtCoderIDをもつ競技プログラマーを対象に「AtCoder 競技プログラマー就職企業人気ランキング2021」を実施しました。 ■調査結果の概要 ①就職企業人気ランキング <学生> 競技プログラミングコンテスト「Google Code Jam」を開催するGoogleがトップ。競技プログラマーが多く在籍するPreferred Networks、ヤフーが同率2位。3位にはインターンやアルバイトで競技プログラマーを積極的に受け入れているフューチャーがランクイン。トヨタ、ソニー、NEC、鹿島建設、キーエンスなど非IT企業も上位に。 <社会人> Googleがトップ。2位にAmazon、同率3位にマイクロソフト、Preferred Networks、
インターフェース定義の悩みを解決するために gRPC、Protocol Buffers を調査してみた - SMARTCAMP Engineer Blog
こんにちは！今年の 4 月からスマートキャンプに入社し、只今新卒エンジニア研修期間中の中田です。本記事は、インターフェース定義の悩みを解決するために gRPC、Protocol Buffers を調査してみた！という内容のエントリです。 背景 gRPC とは Protocol Buffers とは 4 つの通信方式を試してみた 実装 準備 インターフェース定義 コンパイル サーバーとクライアントの実装 UnaryCall ClientStreamingCall ServerStreamingCall BidirectionalStreamingCall ドキュメント生成 学び まとめ 背景 新卒エンジニア研修では、同期のメンバーと 2 人で Go (REST API) + React/TS 構成の SPA を作っています。 このアプリの開発では、Server - Client 間でインター
【研究記事】データに携わる職種一覧 - Leverages データ戦略ブログ
※長いです。あと、画像少ないです(すみません)。。(約6,700字：読了5分~10分) 目次リンクを置いておくので、特定の情報を探している方はリンク遷移してご覧ください！ 本記事について インハウスでデータ活用をする際の業務フロー いろんなデータポジション集めてみた データサイエンティスト データアナリスト データエンジニア データアーキテクト 機械学習エンジニア(AIエンジニア) データコンサルタント データマネジメント/データガバナー その他の職種 なぜポジションがこんなにたくさんあるのか おまけ 本記事について こんにちは！データ戦略室の小山です。 データアナリストとして事業部のデータ活用浸透に取り組んだ後、現在はデータ戦略室全体のプロジェクトマネジメントや組織運営を担っています。 突然ですがみなさん、｢データ系の職種っていまいちよくわからんな｣と思ったことはないでしょうか？？ 最近
プログラマにも読んでほしい「QC(2)検定にも役立つ！QCべからず集」OSEK(71) 統計(43) - Qiita
QCの基本はデータ解析。データ解析ばかりしていて、仕事に役立てない人をいっぱいみてきた。ある日、ある人の言葉から、筋書きを考えていたら、それ自分かもってなった。 データサイエンティストの気づき『勉強だけして仕事に役立てない人。大嫌い』それ自分かもってなった。 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d85830d58d8dd7f71d07 OSEK OSを利用するにあたって、設計にあたっての証明と、HAZOPによる安全分析と、成果に対する品質測定を行ってきた。 QC検定にも役立つ！ QCべからず集 https://bookmeter.com/books/4679281 すごく内容がよい。 プログラマの方にも読んで欲しいと思い、筆をとりました。 はじめに(introduction) 統計、確率を学べば、因果関係が大事なのではなく、時系列の推移が大事だとわか
SQL パイプライン開発に便利な Dataform 7つのお気に入りポイント - FLINTERS Engineer's Blog
こんにちは。河内です。 最近はデータ基盤の構築も取り組んでいたりします。 社内では他の DWH が使われている事例がありますが、今回の基盤ではデータソースとの親和性や価格面などを考慮し BigQuery で行くことにしました。 BigQuery 上で多くのデータを順次変換してデータを生成するために何らかのワークフローエンジンが必要でした。 社内の他のシステムではワークフローエンジンとして Digdag を採用している例が多いですが、このシステムでは Kubernetes 上でサービスを運用しているため、当初(2020年12月)は Argo Workflow 上でクエリを順次実行することを構想していました。構想中に Dataform が Google に買収され、無料で使えるようになったというニュースが飛び込んできたため、触って感触が良いことを確かめた後、Dataform を使っていくことに
コロナ禍での転職活動(データエンジニア)についてのメモ - yasuhisa's blog
Twitterでは先に言っていましたが、現職のはてなを3月末で退職します。3/19が最終出社日でした。はてなでの思い出はこちらに書きました。 そのため、転職活動をしたわけですが、コロナ禍での転職活動は平常時と異なる部分も結構ありました。また、データエンジニアとしての転職は初めての経験でした。誰かの参考になるかもしれないので、私が考えたことや感じたことをメモ書きとして残しておきます。 在宅勤務と就業可能な地域 Web上でのアウトプット データエンジニアという職種の多様性 転職にあたって重視したこと 魅力に感じた点 当然、不安もある 在宅勤務と就業可能な地域 カジュアル面談させてもらった企業さんは、ほぼ在宅勤務に移行済みだった 隔週や月一で物理出社という会社も半々くらい? 緊急自体宣言が出ていない時期(夏〜秋)にカジュアル面談させてもらったので、今は状況が違うかも カジュアル面談、採用面談もz
エンジニアの辛い仕事をいい感じにする技術 - コンサルの仕事術・思想から学べること - Lean Baseball
エンジニアの辛い仕事を消す本かも（多分） 2014年の秋にリクルートに転職してから何社か経て今も自社サービスのエンジニアとして働いてるマンです. リクルートに入ったとき, そしてその後の転職先*1などなどで, 社内外問わずのコミュニケーションの辛さ. 社内調整, 顧客折衝etc... コードじゃなくて, ドキュメントを書く仕事の辛さ. プレゼンテーション・説明そのもの. 技術わかんない上司に説明(ry*2 みたいな経験をたくさんしました&これはエンジニアをやってたら誰でも直面する事態かなと思います, 自社サービス企業だろうがSIer/受託開発の企業だろうが. そもそも, 昔の調査にもそんな雰囲気ありますし, おそらく今もさほど変わらないでしょう. ...ということを, 前回のブログの執筆中および反響で改めて思い*3, そういえば自分はこの辺, 元々ITコンサルタント*4だった時に学んだこと
データ系エンジニアの職種の違い - satoshihirose.log
はじめに 自分は Martin Kleppmann が言うデータ指向アプリケーションやそれを実現する周辺の技術領域が好きで、業務としてそのような領域のエンジニアリングを引き続きやっていけたらなと思っています。 世の中には関連する職種の求人が多々ありますが、同じ名前のロールでも職務内容がコンテキストによって異なることが多かったりします。 ここではそれぞれの職種の違いについて自分の観点からまとめます。 1. データエンジニア 求人を眺めていると、データエンジニアは企業によって割と役割がぶれるので分けて説明します。 1-1. 小さめの事業会社のデータエンジニア まずは、小さめの事業会社のデータ分析基盤の構築・運用をするロールです。 ここでは ETL 処理の実装・運用のほかに、各種ツールを使ったデータ基盤の構築・運用知識やクラウド上のアプリケーション構築の知識などが求められることが多いです。 さら
JavaScriptでの絵文字の扱われ方を知っていますか？ - SMARTCAMP Engineer Blog
スマートキャンプの20卒エンジニアの高砂です！ 皆さんは、JavaScriptにおける絵文字の扱われ方が難しい事をご存知ですか？ 本記事では、その背景と適切な方法を解説していきます！ JavaScriptにおける絵文字の問題点 問題点の再現 問題点の背景 絵文字を適切に扱う方法 まとめ JavaScriptにおける絵文字の問題点 JavaScriptで文字数カウントを実装する際、素直に考えると下記のようなコードになるかと思います。 const text = 'おはよう😊' console.log(text.length) しかし、実は「絵文字が含まれている文字列は.lengthでは適切にカウントできない」という問題点があるのをご存知でしょうか？ 実際にご覧頂くのが早いと思うので、CodePen様をお借りして文字数カウントをしてくれるアプリを簡単に作ってみました。 以下に置いておきますので
テープの時代は終わらない！2030年頃には、400テラバイト対応か
テープの時代は終わらない！2030年頃には、400テラバイト対応か2020.07.08 22:0040,081 Andrew Liszewski - Gizmodo US ［原文］ （ Rina Fukazu ） 進化し続ける｢リニアテープオープン｣。 データは大量にあるが、毎日アクセスする必要のあるものではないーーーそんなときにはテープカートリッジが適しています。富士フィルムによれば今後、ひとつのカートリッジあたり400TB（テラバイト）の容量に対応できるようになるのだとか。 テープの時代は終わってなかったテープという形式はもはや古いのではと思われる方もいるかもしれません。カセットテープや8トラックなど、もう長いあいだ使われていない存在のようですが、実際のところテラバイトのデータを保存するには手ごろで信頼性の高い方法として考えられています。 テープドライブからデータを取り出すのは、ハード
機械学習システムの信頼性を数値化し、技術的負債を解消する論文「 The ML Test Score: A Rubric for ML Production Readiness and Technical Debt Reduction」
機械学習システムの信頼性を数値化し、技術的負債を解消する論文「 The ML Test Score: A Rubric for ML Production Readiness and Technical Debt Reduction」 2020-04-25 [抄訳] What’s your ML test score? A rubric for ML production systemsで紹介した論文の続編があったので読んでみました。 注意)この翻訳記事は原著論文の著者陣からレビューはされていませんShunya Ueta, are providing a translation and abridgment, which has not been reviewed by the authors.Change log2021/02/03ML Test Score を簡単に計算できるGoogl
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