QAエンジニアの採用・選考　どう採るどう通る？連載の第5回、今回が最終回となります。 第2回・第3回では求職者側の視点、 前回(第4回) からは募集側の視点に切り替えて、QAについて何を理解すべきか、理解を深めるための具体的なアクションについて解説しました。 しかし、QAを理解し、良い募集文面を作ることができたとしても、その募集がQAエンジニアの目に触れなければ応募にはつながりません。連載の最終回となる今回のテーマは「認知」です。 採用における認知の重要性は、さまざまな調査データからも裏付けられています。

はじめに こんにちは。タイミー プロダクトエンジニアの津守です。今年1月にタイミーに入社し、気づけば早3ヶ月が経ちました。 この記事では、入社して数ヶ月働いて感じた「AIツールがオンボーディングプロセスをどう変えたか」という体験をまとめます。技術的な深掘りというより、新しい環境に飛び込んだエンジニアの個人的な気づきとして読んでもらえると嬉しいです。 従来のオンボーディングプロセスのイメージ 新しい会社に入ったとき、多くのエンジニアは最初の数週間を ドキュメントを読む。コードベースを読む。アーキテクチャを把

PHPerKaigi初参加とルーキーズLT登壇へ

GPTに代表されるAutoregressive LM（自己回帰言語モデル）は、文頭から文末に向かって1トークンずつ生成する方式が基本です。ビームサーチなどを用いた探索は可能ですが、生成が進むにつれて過去のトークンに縛られるため、文章全体のバランスを俯瞰して細部を書き直すといった柔軟な制御には適していません。 そこで、「不確かな状態の文章全体」を段階的に確定させていくDiffusion LM（拡散言語モデル）が、推敲に近い振る舞いを実現しやすい新たな選択肢として注目されています。 本記事では、Diffusi

本記事では、Vertex AI Studio の「アプリの開発」機能を使って、自然言語でアプリを作る、いわゆる Vibe Coding を試してみました。今回はシンプルなリバーシアプリを題材に、アプリの生成から Cloud Run へのデプロイまでの流れを紹介します。 はじめに Vertex AI Studio に、プレビュー機能として「アプリの開発」が追加されました。チャットで指示を出すだけでアプリを生成し、そのまま動作確認やデプロイまで進められます。 今回は、この機能を使ってシンプルなリバーシアプリを

こんにちは、なまじまです。

皆さんこんにちは、Product Designerの保川です。春らしい季節になってきましたね。 今日はプロダクト開発を進めるにあたり、私たちが顧客をどのように捉え、インサイトを得ているのかお話ししたいと思います。 B2Bの顧客理解はなぜ難しいのか？ 決める上司と使う部下 組織の構造に埋もれがちなユーザーペイン 業務には沢山のしがらみと感情がある 「点」ではなく「面」で捉える難しさと醍醐味 「生産構造×業種」で見えてくる調達業務の奥深さ 見積は手段、本当に解決したい「手前の悩み」 ペルソナは必ずしも正解では

こんにちは、LINEヤフー株式会社の迫川です。社内システムのデータ基盤開発を担当しながら、Orchestration Development Workshopのギルドメンバーとしても活動しています。O...

はじめに こんにちは、Checkout Reliabilityチームでバックエンドエンジニアをしているかがの（ @ykagano ）です！ Checkout Reliabilityチームはカートの信頼性を向上させるためのチームです。 今回、BASEのカート機能を安定的に提供するために、継続的な負荷テスト環境を構築しましたので第1回として、本記事では全体像を紹介します。 全3回の記事を予定していますので、よろしくお願いします。 BASEの負荷テスト BASEではこれまで負荷テストは必要に応じて都度実施してい

この記事は、さくらインターネットが実施した高火力 DOKハンズオンの参加者に提供していた資料を、一般公開するために記事化したものです。 はじめに OpenVoiceとは？ OpenVoiceは、ボイスクローンができるAI […]

はじめに アプリケーションサービス本部ディベロップメントサービス4課の池上です。 今回はFargateとMemoryDBを使ったServer Sent Events（SSE）検証を行ってみたという記事です。 モダンなWebアプリケーションにおいて、サーバー側からクライアントへ即座に情報を伝える「リアルタイム性」は欠かせない要素です。 リアルタイム通信といえば WebSocket が有名ですが、今回はよりシンプルに HTTP プロトコルの上で動作する Server-Sent Events (SSE) を採用

はじめに 2026年3月4日（水）、Engineering Management Conference Japan 2026 が開催されました。 当日は約700名の来場者が集まり、会場は終始、熱気に包まれていました。 ビットキーブースでは、EM（エンジニアリングマネージャー）が日々の業務で向き合う「正解のない問い」をテーマにした企画を実施。 EMとしての自身の判断を会場やビットキー社内の回答データと比較できるアンケートアプリを展示しました。 おかげさまで、延べ110名もの方々に体験いただき、集まった回答は

はじめに NTT西日本株式会社2年目社員の山塚です。私は現在、OCIを活用したインフラ運用の高度化に取り組んでいます。 OCIの監視アラートは運用上欠かせないものですが、 JSON形式のまま通知される ため、内容を把握するまでに時間がかかるという課題がありました。経験豊富なエンジニアであっても、JSON形式のままでは一目で状況を把握しづらく、特に深夜のオンコール対応では認知負荷が高くなりがちです。 本稿では、この「アラート通知の可読性」という課題に対し、 OCI Generative AI（GenAI）を

G-gen の min です。データポータル（英名 Data Studio、旧称 Looker Studio）の BigQuery データソース接続において、個人の Google アカウントではなくサービスアカウントの認証情報を使用する際、権限エラーや接続エラーが発生することがあります。当記事では、サービスアカウント接続がうまくいかない場合に確認すべきポイントをチェックリスト形式で解説します。 ※当記事に掲載しているエラーメッセージは、2026年3月時点の仕様に基づいています。 前提となる構成 サービスエ

Figma MCPやCursor、Claude CodeといったAIツールの浸透によって、Ameba ...