#エンジニア系記事まとめ

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noteに投稿されたエンジニア系の記事のまとめ。コーディングTIPSよりは、考察や意見などを中心に。

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エンジニアの「モブプロ」を応用！ユーザーサポートチームで「モブサポート」を実践してみた #Zaim

こんにちは、 Zaim のユーザーサポートチームです。最近、私たちはモブプログラミング（モブプロ）という開発手法を応用した「モブサポート」をはじめました。 3 人以上でディスカッションしながら開発を進めるという「モブプログラミング」という言葉は、エンジニアでなくても聞いたことがある方はいるのではないでしょうか。モブプロは簡単に言うと、みんなで画面をみながらわいわいプログラミング（またはそれに準じた作業）をすることです。基本的な進め方・コツ・現場で出てきそうな問題点は

図解　システム化とアドリブのよい使い分けとは？

世の中をみると、官僚的なシステム化と現場主導のアドリブ、二つの世界観に二分されがちです。本当は両者の中間がベストなのに、どうしても片側に寄ってしまうようです。偏る原因は、おそらく両方が得意な人が少ないため。このためシステムとアドリブの住み分け、バランスの取り方を人に説明するのは難しいものです。僕も長く悩んでいましたが、最近、ようやく頭の中でメンタルモデル化できました。岩として考えるシステムとアドリブの特性は、以下のようにモデル化できます。システムは大きな岩。アドリ

150社のTechブログを分析して見えた、エンジニアが今転職するべき企業ランキング！（データ&クローラーも全公開）

僕は現在採用サービスを提供する企業でインターネット上の情報を集めてデータベースを作るクローラーの開発をしているのですが、今の会社に入る約1年前に転職活動をしていました。転職活動をしていた当時を振り返ると、昨今はエンジニアの超売手市場だと言われていてたしかに求人の数は多いんですが、その中から自分が行きたいと思える会社を探すのはとても難しいと感じていました。そして「もしいい感じの会社のリストがあればとにかく上から受けていくのにな〜」とめちゃくちゃ思っていました。そこで、当

【まとめ】AWSでエッジコンピューティングができる環境を作ってみた

AWSでエッジコンピューティング環境を作る最終回です！(時間が空いてしまいました。) 試行錯誤しながらラズパイとAWSを用いてエッジコンピューティングを実現してきました。最後に、まとめと今後の展望を載せておこうと思います。システム鳥瞰図Part1からPart9まで、もう一度図でまとめておきます。なるべく流れに沿って書いているつもりですが、ところどころバラけたりしているので、自分がどこのパートを見たいかの参考にしてください。レシピ Part 1. きっかけとやりた

HER : 失敗から学ぶ強化学習アルゴリズム

以下の記事が面白かったので、ざっくり訳してみました。・Ingredients for Robotics Research 1. はじめにOpenAIでは、8つの「Robotics環境」と、「HER」(Hindsight Experience Replay)のベースライン実装をリリースしました。過去1年間の研究用に開発されましたものになります。これらの環境を使用して、実際のロボットで動作するモデルを訓練しました。 2. Robotics環境このリリースには、「MuJoC

フロントエンドエンジニアがUE4を触って気づいた勘所

PARTYで主にフロントエンドを開発している清滝です。今年のフジロックに合わせてリリースされた「FUJI ROCK `19 EXPerience by SoftBank 5G」というアプリの開発に携わりました。このアプリは、Unreal Engine 4というゲームエンジンでフジロック会場を完全再現しました。フジロック開催中は、ステージの生中継やステージの盛り上がりがリアルタイムにアプリ内に反映されるなど、フジロックに行けなくても会場を感じられるアプリとして話題になりまし

【エンジニア採用】人事向けエンジニアリング勉強会の資料を公開します！

ども、中島（@nakashimayugo）です。僕の所属するLAPRASではエンジニア採用サービスを展開していて、人事の方から「採用時に技術用語が分からなくて大変！困っている！」というお声をたくさん貰います。そんな背景から、「"採用用のエンジニアリング知識"って必要なんじゃないか。コードが書けるようになる事ではなく、用語がちゃんと分かるようになることを目指しませんか？」という主旨で、noteを書いたり、プログラミングスクールさん7社と共同セミナーを開催したりしています

【Part8】学習モデルをハードウェアに最適化したコンパイル（Amazon SageMaker Neo）

AWSでエッジコンピューティング環境を作る Part8です。学習モデルの軽量化Distillerを、Part7で書きました。今日は、そのモデルをエッジ端末(ラズパイ)上で動かす準備を行います。Amazon SageMakerNeoを用いると、対象のハードウェアに合わせて最適化されたコンパイルをよしなに行ってくれるので、とても良いです。・PyTorchのモデル保存とONNX形式・Amazon SageMaker Neoでのコンパイル・エラーの格闘記録あたりをお話

【目次公開】書籍『ソフトウェア・ファースト』を出版します

2019年10月10日、私、及川卓也は単著では初の書籍『ソフトウェア・ファーストあらゆるビジネスを一変させる最強戦略』を出版します。このnoteでは、出版の経緯や書籍づくりの裏話、発刊時に削った原稿の公開など、本書の制作にまつわるさまざまな情報を発信していきます。こんにちは、及川です。2019年10月10日に『ソフトウェア・ファースト』というタイトルの書籍を出版することになりました。（※正式な出版日は10月15日なので、全国各地の書店に行き渡るまで少しタイムラグがあ

STORES.jp (hey) に入社してちょうど1年経ったので、STORESのフロントエンド開発について書きます

STORESに入社してちょうど1年経ったので、2019年10月現在のSTORESのフロンエンド開発について書こうかなと思います。 ↓は入社1ヶ月時点の記事です。 STORESのフロントエンドチーム私が入社したとき（2018年10月）は社員1名 + 業務委託2名の 3名チームでした。しかし今は社員5名 + 業務委託4名の9名です。前年比300% の急成長です。しかし、STORESのフロントエンドエンジニアは足りてない状態です。 1年前と大きく変わったこととし

【Part7】ディープラーニングのモデル軽量化専門ライブラリ "Distiller"

AWSでエッジコンピューティング環境を作る Part7です。今回から推論の話になります。エッジで推論を行うには、普段よりも計算リソースが限られていることを意識しなければなりません。そのため、ソフトウェア・ハードウェアの双面から高速化をしていく必要があるわけです。今回は、ソフトウェア面の高速化の話。以前、エッジコンピューティングとは何か？というのを記事に書きました。エッジでディープラーニングを可能にする「モデル圧縮」技術ここで、枝刈り・量子化・蒸留という手法を紹介

DMM CTO就任から1年、未来にむけて

2018年10月にDMM.com CTOに就任し、今月でちょうど1年となりました。自身の振り返りも兼ねて、当初どのように考えており、この1年どんなことに取り組んできたか、1年が経った今振り返ってどう感じるのか、そもそもなぜDMMで戦うのか、DMMの仲間たちや将来仲間になるかもしれない方向けに書いてみようと思います。ちなみに前回まではmediumを使っていたのですが、今回からnoteになります。強い理由があるわけではないですがしばらく使って比較してみます。就任当初のアク

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2019年10月の記事一覧