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テストエンジニアに向いてる人とはどんな人ですかと面接などで聞かれる事があります。そもそも、テストエンジニアって皆さんどんなイメージをしていますでしょうか。テストを実行するだけの人？それだけではありません。テストを実行するだけの人はテスターと言われる事が多いでしょう。そこで テストエンジニアってどんな人が向いてるのかと、必要な資格についてご説明 していきます 。 テストエンジニアってどういう仕事をする人？ テストエンジニアとは、 対象の製品（パソコンのソフトウェアや家電製品、携帯電話やアプリなど）の品質を向
システム開発のプロジェクトにおいて、ソフトウェアの品質評価は必須の作業と言えます。その際に使われる指標の一つである「テスト密度」について、「使ってはいるが、使っているだけになっている」「効果が良く分からない」という方もいるのではないでしょうか。これから品質評価を行う方、品質評価に迷いがある方に向けて、 「テスト密度」を効果的に活用する手法をご紹介します。 テスト密度とは？ テスト密度とは、システムを新規に開発した場合や、既存のシステムに対して機能追加を行った際に、実行するテストの量が十分であるかを測定・評
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こんにちは、セーフィー株式会社でサーバサイドのエンジニアをしている河津です。同時に、このSafie Engineers' Blog!の運営も行っています。 2022年12月にセーフィー株式会社初のアドベントカレンダーを実施し、大盛況のまま終わりました。 (だいぶ遅くなってしまいましたが、)この記事では、その様子について振り返りを行いたいと思います！ 実施したアドベントカレンダーの基本概要は以前記事にしてまとめましたので、もし良ければこちらもご覧ください！ engineers.safie.link 基本情報
はじめに レバレジーズ株式会社でフロントエンドエンジニアとして勤めている森山です。 今回は振る舞い駆動開発（Behavior Driven Development、通称BDD）をご紹介します。 ここでの振る舞い駆動開発とはDan North氏が提唱しているBDDの要点を掴み、自チーム流に昇華させたものです。 振る舞い駆動開発を導入して最も良かったことは、アジャイルにおいても開発スピードを保ちつつ一定の品質を担保できたことです。 一定の品質というのは機能適合性が担保されているということです。 また振る舞い駆
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こんにちは、ISID 金融ソリューション事業部の孫です。 皆さんはGitで ソースコード の構成管理を行う中で、バイナリファイルのサイズが大きすぎて GitHub などの ホスティング サービスからブロックされたりした経験はないでしょうか。 実は、最近UnrealEngineを使ってゲームを開発しているところで、そうした大容量ファイルの管理問題に直面しました。 こういう問題を解決するために、 Git LFS というアップローチがあります。 今回の記事では、 Amazon S3 (以下 S3)を用いて独自の
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マネージドサービス部 佐竹です。2023年3月末頃から、EC2 のオンデマンドキャパシティー予約が監視可能となりました。これにより、今まで監視が難しかったコストの無駄を簡単に通知したり、監視したりできるようになりました。コスト最適化の視点で非常に有用なアップデートだと感じます。
はじめに 愛車をリフォーム・アップグレードできるサービス KINTO FACTORY プロジェクトに参画している金谷です。今回は、JIRAとGitHub Actionsを活用し、複数環境へのデプロイのトレーサビリティを向上した取り組みを紹介します。 なお前回は、決済チームで リモートモブプログラミングに関する記事 を書きました。 背景と課題 私はKINTO FACTORYプロジェクトの開発工程の後半から参画しました。プロジェクトのうちECサイトのフロントエンドチームリーダーを担当することになりましたが、担
PMとPMOの違い PMとPMOは、プロジェクトマネジメントにおいて異なる役割を担います。PMは「プロジェクトマネージャ（Project Manager）」の略で、プロジェクトの計画・管理・運営に関する責任者です。一方、PMOは「プロジェクトマネジメントオフィス（Project Management Office）」の略で、PMによるプロジェクトマネジメントを支援するポジションを担います。PMがプロジェクトの具体的な運営を担当するのに対し、PMOはプロジェクト管理に専念します。 [Tips]PMとPMOと
はじめに こんにちは、クラウドエース データML ディビジョン所属の永山です。 クラウドエースのITエンジニアリングを担うシステム開発部の中で、特にデータ基盤構築・分析基盤構築からデータ分析までを含む一貫したデータ課題の解決を専門とするのがデータML ディビジョンになります。 データML ディビジョンでは活動の一環として、毎週Google Cloud の新規リリースを調査・発表し、データ領域のプロダクトのキャッチアップをしています。その中でも重要と考えるリリースを本ページ含め記事として公開しています。 今
こんにちは！製造ソリューション事業部6年目の小林です。 製品 開発プロセス で発生する様々な情報を一元管理するPLM（Product Lifecycle Management）システムの導入、セールス支援をしています。 この記事では、私の仕事内容と仕事の楽しいポイントをご紹介します。 簡単な自己紹介 通信系の大学を卒業後入社し、製造ソリューション事業部に配属され、6年目になります。 就職活動では、メーカーに対するITソリューションを軸に活動をしていました。 他の企業説明会などにもたくさん参加をしましたが、
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第六回の連載では湯本が確立したテスト手法であるIDAU法のテストプロセスを、ソースコードレベルのテストに応用した、Code Based IDAU法(CB-IDAU)について説明しました。第七回では、第５回の記事の中で述べたもう一つの応用研究の仮説の一つである、数学的グラフ特徴量によるバグ予測(Mathematical G raph Feature M etrics T est)の研究について説明したいと思います。(以降、本研究で提案するバグ予測モデルをGMTと表記します。) GMTの仮説と目的 第五回の記
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