みなさん、こんにちは。DevHRチームの長谷川(X： @hasehathy )です。 今回は、今年新卒で入社された杉水さんにインタビューを行いました！ 「豊かさの総量を増やす」を目標として掲げる杉水さん。 この目標に至った背景は？目標達成に向けて、なぜワンキャリアをファーストキャリアに選んだのか？杉水さんの人柄や過去の経歴なども含めて深掘りしていきます。ぜひご覧ください！ 【杉水俊輝 プロフィール】 熊本県出身。大学では、画像処理による病気の計算機支援診断に関する研究に取り組む。2024年4月ワンキャリア

本記事は、2024年11月21日に公開された Working backwards from generative AI business value in the public sector を翻訳したものです。 生成 AI は、ワークフローの変革やイノベーションの推進を可能にするものとして、様々な業界の様々な組織で想像力をかきたてています。公共部門の組織がこの変革とも言える技術を導入するにあたり、大きな挑戦が浮上しています。それは、具体的な事業目標に基づいて便益の大きいユースケースを特定し、優先順位付け

本記事は BASEアドベントカレンダー2024 の16日目の記事です。 はじめに BASE FeatureDev3Group でWebアプリケーションエンジニア をしている Capi( @ysssssss98 ) です。自分は2024年の10月にBASEへ入社して今月で3ヶ月目になります。前職ではバックエンドエンジニアとしてWebAPIの開発をしたりインフラ(AWS)の管理、小規模チームの開発進捗管理やメンバー育成、オフショア開発、採用業務をしていました。 現在はBASEでプロジェクトに参画し、Webアプ

こんにちは。 FindyでMLエンジニアをしているyusukeshimpo( @WebY76755963 )です。 今回は直近で公開した「 スキル偏差値ver.3 」機能について、その内容や具体的な機械学習モデルの作成方法について紹介します。 Findyのスキル偏差値とは？ スキル偏差値の概要 アップデートすることになった背景 スキルの見える化する、スキル偏差値ver.3の詳細 1.学習データの作成 1-1.使用言語ごとのデータ準備 1-2.ペアワイズ形式のデータ構築 1-3.勝敗アノテーションの付与 2

2024年12月1日、 Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) の Auto Mode が発表されました。 これは、Kubernetes クラスターのコンピューティング、ストレージ、およびネットワーキングの管理を完全に自動化する新機能で、いくつかの特徴があります。 今回は、その中で、 * 効率性 * アプリケーション可用性 * アップグレード について、実際に動作を確認してみました。 EKS Auto Mode の特徴 Kubernetes クラスター

はじめに こんにちは、EC基盤開発本部SRE部カート決済SREブロックの金田・小松です。普段はSREとしてZOZOTOWNのカート決済機能のリプレイスや運用を担当し、AWSやAkamaiの管理者としても活動しています。 前編では、手動リリース作業が抱える課題を解決するために、GitHub Actionsを活用したリリースプロセス自動化の概要について解説しました。GitHub Actionsによる変更検知、ジョブ制御、結果通知の仕組みを構築することで、手作業の工数削減と安定性向上を実現する一連のフローをご紹

LINEヤフー Advent Calendar 2024の記事です。 こんにちは。LINEギフトでフロントエンドエンジニアをやっている山本です。 この記事では、LINEギフトで先日行ったアクセシビ...

この記事は、 ニフティグループ Advent Calendar 2024  16日目の記事です。 はじめに こんにちは。ニフティ新卒１年目の藤岡です。 上京して少し経ち、満員電車にも慣れてきた今日この頃です。 今回は、コンテナ化されたアプリケーションを開発する際に発生した「VScodeでRancherDesktopを用いて開発コンテナが起動できない」問題について取り上げ、その原因を調査し、解決に至るまでの手順を共有します。 似たような問題に直面した方の参考になれば幸いです。 DockerDesk

はじめに こんにちは、EC基盤開発本部SRE部カート決済SREブロックの金田・小松です。普段はSREとしてZOZOTOWNのカート決済機能のリプレイスや運用を担当し、AWSやAkamaiの管理者としても活動しています。 本記事では、前編と後編に分けて、Classic ASPの手動リリースをGitHub ActionsとAWX Operatorを活用して自動化したプロジェクトについてご紹介します。手動で行っていたリリース手順を自動化することで、効率化と安定性をどのように実現したか、そのアプローチをお伝えしま

この記事は BASE アドベントカレンダー 16日目の記事です。 はじめに こんにちは、CSE Group ※1 で社内の業務効率化の開発をしている上野です。 アドベントカレンダー15日目は @miyachin_87 さんの記事でした、みなさんもうお読みでしょうか？私は特に業務効率化の開発をしているので Notion での自動タスク生成の話はとても参考になりました。まだの方はぜひお読みください！ devblog.thebase.in さて、アドベントカレンダー16日目の本日は、レポートシステムの安定稼働を

はじめに Toolsとは シナリオ 前提条件 構築手順 1. Lambdaを作成 2. Amazon Lex Botの作成 3.インテント作成 4.FallbackIntentの設定 5.Lex BotにLambdaを設定 6.ビルド 7.Amazon Lexテスト 8.Amazon ConnectにBotを追加 9.フロー作成 動作確認 終わり はじめに こんにちは、サーバーワークスのディベロップメントサービス2課の池田です。 近年、労働人口の減少が深刻化する中、カスタマーサービスの自動化や効率化が求め

KubernetesではAPIサーバーやバッチ処理、イベント駆動型のタスクなど、さまざまなケースに合わせた「ワークロードリソース」の種類を選択し、柔軟に運用できます。 本記事では、弊チームのシステム設計の例をもとに、ワークロードリソースの中でも、ScaledJobとScaledObject + Deploymentの違いに注目して、使い分けにおける学びを共有できればと思います。 結論 設計の背景 初期選択：ScaledJobの活用と課題 方向転換：ScaledObject + Deploymentの選択

aptpod Advent Calendar 2024 12月16日を担当するintdashグループの呉羽です。 弊社が提供する intdash は動画データをアップロードすることで、HLSやMP4への変換や、Webブラウザ上での閲覧機能を提供しています。 そこで今回は動画を使ったネタとして『 Pythonを使って動画ファイルから顔を検出し、人物ごとにグループ分けするプログラム 』をご紹介します。 動画内の顔を認識して分類することで、誰がどのシーンに現れるかを把握することが可能です。 Pythonライブラ

こんにちは AI Shift CTOの 青野 です AI Shift AdventCalendar 2024 16日目です 今回はAIエージェントを開発する時の勘所について書こうと思います お付き合いお願いします〜 はじめに 昨今、生成系大規模言語モデル（LLM: Large Language Model）を活用したプロダクトの開発機会が急速に増えている。ChatGPTやGPT-4など、自然言語による高度な応答を可能とするLLMは、従来困難だった自然言語処理タスクを容易にし、多くの領域で新たなアプリケーシ

本記事は 株式会社ココナラ Advent Calendar 2024 16日目の記事です。 こんにちは！エージェント開発部でチームマネージャーをしている大川です。 普段は、ココナラテック や ココナラアシスト をはじめとするエージェントサービスや、営業生産性を向上させる社内向けツールの開発に取り組んでいます。 エージェント事業では、1年ほど前から Retool というローコードツールで、管理画面や社内向けのツールを開発しています。 インターネット上を見ると、ローコードツールを使った管理画面の開発事例はまだ