DSになり損ねてoncallで無事死亡なNon-Techキャリア – 渡米6か月の雑記
Amazon USで働き始めて6か月。半年の節目に上司から時間頂いてパフォーマンスフィードバックがあり、半年間で一つまとまった成果を上げたことを褒めて頂きつつ、昇進に向けた具体的な話もできました。 中々過激なタイトルとなりましたが、全て事実なので恐れるものは何もありません笑 自身の半年間の苦労と迷走を振り返りつつ、Non-TechでのGAFAMキャリアを目指す誰かにご参考頂けることを信じて、私の醜態を駄文で綴ります笑 渡米6か月 思ってたよりも。。。あれから半年になります。右も左もどころか英語すら聞き取れず、タコマ国際空港のpassport controlでの質疑応答がこなせなかったあの日。。。笑 本当に早いもので、住まいやら物価やら色々な不安要素と日々格闘しつつ、社内・社外の多くの方に支えて頂きここまで来ました。 短かったような、長かったような。渡米前から準備していた計画を着実に進めつつ
Thriving on the Technical Leadership Path
Context: I am a senior principal engineer at Fastly, in the Office of the CTO group, leading API strategy for the company. The management path isn’t the only way to be a technical leader. I don’t wish to become a manager; I tried it briefly (73 days to be exact, I counted) and decided managing other people wasn’t where my passion lies. I like being an engineer. In particular, I flourish in a strat
スタッフエンジニアの道: The Staff Engineer’s Path
スタッフエンジニアの道 - Forkwell Library #66 での発表資料です https://forkwell.connpass.com/event/323138/ #Forkwell_Library
第3回小坪漁師タクシー実証実験を行います！｜逗子市公式サイト
※ 9月14日(土曜日)、15日(日曜日)の漁師タクシーは天候不順で波が高いことが予想されるため、中止となりました 小坪漁師タクシーの実証実験 小坪漁業協同組合並びに逗子市では、昨今の磯焼け等により漁獲量が減少する中、漁業と観光との組み合わせによって、小坪漁港の新たな活用と活性化、漁業者の所得向上を図る海業に取り組んでいます。 その取り組みのひとつとして、漁業活動をしていない時間帯等に、漁船及び小坪漁港を新たに活用した海上タクシーの実証実験を2023年11月と2024年2月に実施しました。この度、これまでの実験結果も踏まえ、漁業者の所得向上並びに漁港の賑わいづくりに寄与するかのさらなる検証を行います。 現役の漁師から逗子の海や小坪の漁業に関する話を聞けたり、暖かい陽気と吹き抜ける風の中普段見ることのない逗子の街並みを見れたりと、クルーズ船とは違った漁師タクシーならではの楽しみがたくさんあり
RAGは検索エンジンが命！Azure AI Search初心者入門 - Qiita
はじめに こんにちは！ AI エンジニアのヤマゾーです。 近年、生成 AI の進化が目覚ましく、生成 AI を活用したシステムの開発が盛んに行われています。その中で最も有名なテクニックが RAG です。RAG というのは検索拡張生成 (Retrieval Augmented Generation) の略で、質問の関連情報を検索し、質問と関連情報をセットで入力して回答させる技術のことです。 各企業ではこの RAG システムを積極的に導入していますが、ほぼ確実に課題になるのが検索部分の精度です。そして検索精度を上げるためには検索エンジンの知識が必要不可欠です。 本記事では検索エンジンの筆頭サービスである Azure AI Search を題材に、検索エンジンの基本的な仕組みや検索クエリの書き方について初学者向けに解説します。 RAG の検索部分を "Retriever" と呼びますが、この語源
Web アプリケーションにおける Amazon ECS / AWS Fargate アーキテクチャデザインパターン - builders.flash☆ - 変化を求めるデベロッパーを応援するウェブマガジン | AWS
こんにちは。AWS Container Hero の新井です。 Amazon ECS の登場から間もなく 10 年が経ちますが、その間、ECS ⾃体の進化に加えて、さまざまな AWS マネージドサービスとの連携が可能になりました。 現在では、コンテナベースのワークロードを活⽤することで実現できないことを探す⽅が難しいほど、柔軟なアーキテクチャが構築できるようになっています。 しかし、⾃由度が⾼い分、要件に合ったアーキテクチャを模索する際には、迷うことも多いでしょう。 AWS上でシステムを適切に構築するためには、あらかじめサービス間のつなぎ⽅やパターン、その特徴を把握しておくことが重要です。 これにより、フィージビリティを迅速に確認でき、その後のトライアンドエラーのサイクルを加速させることができます。 今回は、最新の AWS サービスアップデートを踏まえつつ、Amazon ECS / AWS
Introducing cross-account access capabilities for AWS Step Functions | Amazon Web Services
AWS Compute Blog Introducing cross-account access capabilities for AWS Step Functions This post is written by Siarhei Kazhura, Senior Solutions Architect, Serverless. AWS Step Functions allows you to integrate with more than 220 AWS services by using optimized integrations (for services such as AWS Lambda), and AWS SDK integrations. These capabilities provide the ability to build robust solutions
Helsing | Artificial Intelligence to serve our democracies
Our purpose is to attain technological leadership so that democratic societies are free to make sovereign decisions and control their ethical standards. Democracies are fragile. To protect them from external threats is one of our most important responsibilities. We founded Helsing out of a belief that safety and deterrence is only possible if we embrace software and artificial intelligence to make
Pydanticのデータ定義をJSONで書く色々な方法 - Qiita
はじめに この記事では、JSON形式でスキーマを定義して、PyDanticのクラスを作成する方法を2つ紹介します。 型名と引数を書いたJSONをPyDanticのクラスに変換する JSONSchema形式で書いたJSONをPyDanticのクラスに変換する どういうメリットと、どういうメリットがあるの？ JSONで定義するメリットとしては、定義をアプリの外部に置くことができるので、 利用者の数が変わる昼と夜で閾値を変えたい クラウド側に定義ファイルを置きたい といった要望があった時に対応できることが考えられます。 デメリットとしては、IDEから定義が全く見えないせいで自動補完が効かず、ツールとしての恩恵を受けにくいことです。 型名と引数を書いたJSONをPyDanticのクラスに変換する この方法では、スキーマには、 型の名前(キー名: type, str型) Fieldクラスに渡す引数(
AIや機械学習が持て囃されて、統計分析やデータ可視化がいまいち主流になれない理由 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
先日のことですが、こんなことを放言したら思いの外伸びてしまいました。 データ可視化は一時期物凄く流行った割に今はパッとしない印象があるんだけど、それは結局のところデータ可視化が「見る人に『考えさせる』仕組み」だからだと思う。現実の世の中では、大半の人々は自分の頭で考えたくなんかなくて、確実に当たる託宣が欲しいだけ。機械学習やAIが流行るのもそれが理由— TJO (@TJO_datasci) 2024年8月28日 これはデータサイエンス実務に長年関わる身としてはごくごく当たり前の事情を述べたに過ぎなかったつもりだったのですが、意外性をもって受け止めた人も多ければ、一方で「あるある」として受け止めた人も多かったようです。 基本的に、社会においてある技術が流行って定着するかどうかは「ユーザーから見て好ましいかどうか・便利であるかどうか」に依存すると思われます。その意味でいうと、データ分析技術にと
ソースコードをリポジトリ丸ごとLLMに読んでもらう方法
はじめに ソースコードをLLMに読んでもらうとき、単一ファイルだと楽なのですが、GitHubのリポジトリのように複数ファイルから構成されるプロジェクトだと困ってしまいますね。 リポジトリごとLLMに読んでもらえるようにいい感じにテキスト化できると良いですね。そんなソフトがありました。しかも2つ。 両方ともほとんどコンセプトは同じです。特に後者のgenerate-project-summaryは使い方も含めて、自分のやりたいことが、すでに開発者の清水れみおさんが以下の記事にまとめていました。 なので、あんまり書く必要ないのですが、せっかくなのでgpt-repository-loaderの使い方と、出力したファイルの別の活用方法について書いてみたいと思います。 gpt-repository-loaderでリポジトリをテキストに変換 使い方はREADMEに書いてあります。シンプルなソフトなので、
リヴィアンへの投資はアリか考えてみる - EV cafe - EV専門webメディア
電動革命の波に乗る！ EV株投資の秘訣 第12回 by じんべい 米国EVメーカー、リヴィアンへの投資で知っておきたいこと こんにちは。じんべいです。普段テスラ株に関する情報発信をしていると、「じんべいさん、テスラ以外におすすめのEV株はありますか？」とよく質問されます。ですので今回はテスラ以外の注目EV銘柄リヴィアンについて銘柄の解説を行い、最後にじんべいは今後リヴィアンに投資することはあるかどうかお伝えしていきたいと思います。 リヴィアンとはどんな会社か？ EVcafeをフォローされている読者の皆さんはリヴィアンについてよくご存知の方も多いと思いますが、改めてリヴィアンとはどんな会社か、またリヴィアン株は株式市場においてどんな立ち位置にいるのか見ていきたいと思います。 現在のリヴィアン株価は14ドルほど（出典：Yahooファイナンス） リヴィアンは正式名称をリヴィアン・オートモーティブ
機械学習システム設計に特化した本「Machine Learning System Design Interview」を読みました - 肉球でキーボード
どんな本か システム設計の本として有名な System Design Interview の著者であるAlex Xu 氏が運営するByteByteGoが監修した、機械学習システム設計面接について書かれた本です。 日本語訳の本ではシステム設計の面接試験が有名かと思います。 bytebytego.com 本書は10個の機械学習システム設計の事例を取り上げ、各種手法などのトレードオフや、設計するシステム特有の議論ポイントをまとめています。 システム設計とはありますが具体的なインフラサービス・ツール名は出てこず、機械学習システムを構成する抽象化された要素を紹介しています。 実際にシステムの実装方法を学びたい方は、テーマごとに紹介されてる関連ドキュメントを深ぼっていく必要があります。 本書は図解が丁寧で、全部で211個の図が使われているようです。 事例ごとに全体のシステム構成がまとめられています。
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SmartNews: Delving into the Company, Its Work Culture, and Compensation Structure
【留学生の就活】Amazonインターンの1日vlog【海外就職】
https://www.reuters.com/technology/artificial-intelligence/amazon-turns-anthropics-claude-alexa-ai-revamp-2024-08-30/
GitHub - mpoon/gpt-repository-loader: Convert code repos into an LLM prompt-friendly format. Mostly built by GPT-4.
Differences Between Solr and Lucene | Baeldung
Introduction to Apache Lucene | Baeldung
技術選定の審美眼（2023年版） / Understanding the Spiral of Technologies 2023 edition
