こんにちは！バンダイナムコネクサス データ戦略部の吉村です。 データプロダクト課というデータ基盤、機械学習システムを構築しているチームのマネージャーをやっています。 本記事ではマネージャーを行う上で心がけていることを紹介します。 1.リーダーシップ型とフォロワーシップ型マネジメントの使い分け エンジニアリングマネージャーとしての役割を果たす上で実践していることの一つに、リーダーシップとフォロワーシップの使い分けがあります。 ラインマネジメント、プロジェクトマネジメントという他領域のマネジメント業務に対応するためには、状況に応じてこれらを柔軟に切り替えることが重要だと感じています。

背景・経緯 MLチームの紹介 こんにちは、株式会社バンダイナムコネクサスのデータ戦略部でML（機械学習）チームに所属している山野です。弊社データ戦略部は、グループ最大のデータ戦略部門です。MLチームはMLプロダクト/プロジェクトマネジメント、モデリング、およびMLシステムの開発/運用にスペシャリティを持つメンバーで構成されています。私たちMLチームはこれまで、MLプロダクト開発を一気通貫で担当してきました。過去の案件事例の一つはこちら（レコメンドシステム導入事例）です。 MLチームのスコープ 青背景部分がMLチームのスコープであり、今回はその中の赤枠で示された部分の役割とし

はじめに 2025年5月、dbt Labs から新しい実行エンジン dbt Fusion のpublic beta がリリースされました。現在はGA（General Availability）に向けた動きも進んでいます。 dbt Fusion による実行速度の向上やSQLの理解力強化については、すでに多くの場で紹介されていますが、個人的にはデータ分析基盤の拡張において避けて通れない「ELTパイプラインの変更」への寄与に着目しています。 そこで本記事では、dbt Fusion が提供する変更関連の機能に絞り、修正時と実行時の観点からその便利さを紹介します。 ! 紹介する機能は、執筆時点