SREとPlatform Engineerの違いを3つのポイントで理解する | sreake.com | 株式会社スリーシェイク
はじめに プラットフォームエンジニアリング（Platform Engineering）とサイト信頼性エンジニアリング（SRE, Site Reliability Engineering）はともに、ITインフラとアプリケーションの運用に関わる分野ですが、それぞれに独自の焦点とアプローチがあります。 Gartnerの報告によれば、Platform Engineeringは、自動化と開発者の経験を中心に据え、アプリケーションのデリバリーを迅速化し、ビジネス価値を効率よく生成することを目的としています。 この手法は、製品チームが顧客に対して価値をより速やかに提供することを前提としています。 参考資料: What Is Platform Engineering? What Team Structure is Right for DevOps to Flourish? 道を照らす: プラットフォーム
株式会社リクルート エンジニアコース新人研修の内容を公開します！（2023年度版） | Recruit Tech Blog
こんにちは！ 2023年度エンジニア新卒の、吉田です。 株式会社リクルート 新卒エンジニアコースでは、部署への配属前に、BootCampと呼ばれる新人研修を行っています。 本日は2023年度の研修の内容を、実際に受講した新卒の立場から紹介させていただきます。 研修の内容については毎年反響をいただいていますが、今年度も一段と進化し、より充実した研修でした。 ページ下部に研修資料を公開していますので、ぜひ研修の雰囲気を感じ取っていただけると嬉しいです。 研修の概要 エンジニアコースの新人研修は、配属後にスピード感を持って成長できるようになることを見据え、 「さまざまな技術領域の講座を受け、興味関心を広げて、知らなかった好奇心に出会う」 「現場で求められる『仕事への取り組みスタンス』をつかむ」 「気軽に相談できる仲間（同期）をつくる」 の３点が目的とされています。 今年度は、入社前に行われたスキ
コードで学ぶAWS入門
各方面でご好評をいただいている本講義資料ですが，この度増補・改訂のうえ書籍として出版することが決定いたしました！ 書籍限定の書き下ろしの３章 (約100ページ分！)を新たに追加して，2021年9月27日に発売予定です． この資料を気に入っていただいた方は，手に取っていただけるとありがたいです． ここで公開している資料は引き続きオンラインで無料で読めますので，ご安心ください🙇
新卒エンジニア研修の講義資料を公開！技術力も圧倒的に成長するチーム開発研修とは | CyberAgent Developers Blog
2021年4月1日、サイバーエージェントに73名の新卒エンジニアが入社しました。今年のエンジニアコースの研修は、昨年同様にオンラインで実施。オンラインでも、技術はもちろんのこと、働く上で大切なチームワークや組織における役割についても学べるよう工夫を凝らしました。今回は、研修内容や工夫したポイントをお伝えするとともに、実際に使用した講義資料を公開します。 ■「チーム開発の準備ができていること」が研修の目標 約1ヶ月かけて行った研修では、６つの講義とチーム開発ワークを実施しました。研修のゴールとしていたのは、新卒エンジニア全員が「チーム開発の準備ができていること」。 サイバーエージェントでは、これから会社を牽引していくエンジニアに必要な要素として「チームワーク」を掲げています。当然ながら、個人でできることは限られています。チームがあることは、世の中を驚かすサービスをつくるためにプラスに働く。チ
2023年のエンジニア新人研修の講義資料を公開しました - Cybozu Inside Out | サイボウズエンジニアのブログ
開発本部 People Experienceチーム オンボーディング担当の久宗(@tignyax)です。 2023年もエンジニア新人研修を行いましたので、軽い紹介と、講義資料および一部講義動画を公開いたします。 2023年のエンジニア研修について コンセプト 今年のエンジニア研修のコンセプトは以下です。 （例年のコンセプトからアップデートを行いました。） 『新入社員メンバーに、"自信を持ってチームにジョインできた!" 』 コンセプトを実感できるように、以下のことを学んだり体験してもらえるようなエンジニア研修を設計していきました。 開発・運用本部のチーム/人や体制、風土/文化 これからのチーム活動となる前提、共通の知識 具体的な方法としては以下のコンテンツになります。各コンテンツにもそれぞれコンセプトを設定しました。 学習コンテンツ（リアル講義・動画視聴） チーム体験 配属面談 実践演習 ス
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人工知能・深層学習を学ぶためのロードマップ | 東京大学松尾・岩澤研究室（松尾研）- Matsuo Lab