📝 開催概要 「つぎの一歩が見つかる、気づきと学びの場」 Forkwell Library シリーズ 第54弾 これまで Forkwell のイベントで登壇されたエキスパートの方々は、先達が記した書籍から「気づき」を得て実践し、振り返り、再現性のある「学び」として身に付けていく中で、実績を築いてこられました。 しかし、日々限られた時間の中で知識や情報をアップデートし続けるのはそう簡単ではありません。 Forkwell Library では、著者・訳者・実践者らを登壇者として招き、そんな思いを抱えた開発者の皆さまが「学びのきっかけ」を得られる勉強会を目指します。 第54回目では『エレガントパズル -エンジニアのマネジメントという難問にあなたはどう立ち向かうのか』を取り上げます。 マネジメントはあらゆる組織で重要ですが、どうするべきか誰からも教わらないことが多く、構造化もされていません。チー

内容紹介 エンジニアリングマネジャーとして成長し続けるための秘訣を明かそう― 『スタッフエンジニア』著者が、エンジニアが活躍できる効率的でやりがいのある組織を作りたいリーダーへ贈るマネジメント本、待望の日本語版。 「人は会社を去るのではなくマネジャーのもとを去る」という言葉がある。マネジメントはあらゆる組織で重要だが、どうするべきか誰からも教わらないことが多く、構造化もされていない。複雑なマネジメントの課題に対してよい解決策を得られるか否かで、チームが満足するか不満を感じるかの違いが生まれる。そして最終的には、企業の成否を左右する。 チーム編成から、士気・成果向上、キャリア形成、プロダクト管理、文化醸成、技術継承、技術的負債、上層部との調整まで、エンジニアリングマネジメントのあらゆる課題について、よりよい解決策への道筋を示す。 【目次】 第１章　導入：重要なパズルを解くために 第２章　組織

原書は、An Elegant Puzzle: Systems of Engineering Managementという本で、どうしても読まなければと使命感にかられて今年の3月に買ったが、日本語訳本が出ると聞いて、待っていたら読めたので本日一気に読み上げた。 目次を読んで想像した期待感まず、目次を読んで以下のタイトルに惹かれた。 2.4.1エンジニアが増えるほど問題も増える 3.1.1ストックとフロー 4.3.2強い関係性はどんな問題にも勝る 4.3.4困難なことからすぐに取り組む 5.6.2プログラマーのヒーローをやっつける この5つの目次から想像するに、人が増えた時のことを考える必要性と、著者がシステム思考を意識していることに気づいた。また、関係性構築を重視する身としてはそのバランスも気になるところだ。 優先度が高い箇所こそ一番忙しいと想像しがちなので、困難なことからすぐに取り組む必要性

【第1章　導入：重要なパズルを解くために】 誰かの役に立ちたいという思いからマネジメントに進む人がいる。昇給と昇格が続くことを期待して、現在の刺激的な役割と引き換えにマネジャーになる人もいる。自分の上司にすっかりうんざりし、自分ならもっとうまくできると確信して、マネジメントに進み始める人すらいる。 これらのうち、どれが私自身を表しているかは言わないでおこう。 マネジメントに至る動機がなんであれ、やっかいな職種に就いてしまった、と感じるかもしれない。熟練した実践者は不足しており、マネジャーの育成に前向きなのは優秀な企業のみだ。 育成プログラムが少ないことを踏まえれば、現代のマネジャーの準備不足を心配する声があがるのも無理はない。私の場合、キャリアの初期に同僚が「これまで働いたなかであなたが最高のリーダーです」と伝えてくれたのは幸運だった。その後、「あなたは最悪のリーダーです」と別の同僚が伝え

米Uberや米Stripeといったテック企業の急成長時に在籍し、ソフトウエアエンジニアやマネジャーとして活躍した著者ウィル・ラーソン氏が、エンジニアリングマネジャーとして成長して活躍し続けるための秘訣をまとめたのが本書です。 ラーソン氏は自らの経験に基づいて実践的なマネジメント手法を構造化したうえで、それらを「組織」「ツール（手法）」「アプローチ（問題解決）」「文化」「キャリア」に分類、それぞれにおいてマネジャーが遭遇する問題や課題および具体的な対策を分かりやすく解説します。 例えば、成長する組織は、遅延（人の採用）、現状維持（仕掛かりの解消）、負債返済中（対策時間の確保）、革新（生じたゆとりによる新たな活動）という4段階を経るとし、各状態に応じて、マネジャーが取るべき適切な対策を提示します。 マネジャーは、個性豊かなエンジニアをまとめ、組織成果を出すことが求められます。その過程で部下の成

MP3ファイルをダウンロード 内容紹介 twadaさんをゲストに、テスト駆動開発(TDD)、TDDに関するよくある誤解などを語っていただいたエピソードです。 出演者 話したネタ 【翻訳】テスト駆動開発の定義 自動テストとテスト駆動開発、その全体像 保守しやすく変化に強いソフトウェアを支える柱　自動テストとテスト駆動開発⁠⁠、その全体像 テスト駆動開発とは何だったのか？ テスト駆動開発と同じレイヤの手法はある？ テスト駆動開発と品質保証との関連は？ TDD Boot Camp 2020 Online #1 基調講演/ライブコーディング テスト駆動開発に関するよくある誤解 アジャイル開発との類似点（みんな丸い） IPAの試験での誤解 今回のブログを書いた（翻訳した）ことによる懸念 サバンナ便り ～ソフトウェア開発の荒野を生き抜く～ 記事一覧 書籍レビュワー募集フォーム

はじめに ドキュメントライティングとは、情報を明確かつ効果的に伝えるための重要なスキルです。 この記事では、私が入門 考える技術・書く技術を読んで学習したドキュメントライティングの方法を紹介します。 これを機会に感覚での資料作成を一緒に脱却していきましょう。 ドキュメントライティングの流れ ドキュメントライティングには大きく分けて4つのステップがあります。 順番に行うことで分かりやすい文書を書くことができます。 今回の記事では、分かりやすい文章を作成するための方法について説明しています。 開発ドキュメントやヘルプページといったエンジニア関係のドキュメント作成については、エンジニアのためのドキュメントライティングを参照下さい。 ユーザージャーニーマップの作り方や、開発者の視点に合わせた構成方法まで詳しく載っています。 1. 読み手の関心・疑問を明らかにする ドキュメントを書き始める前に、まず

どうもライターのざわです 読んでいるみなさんに質問なんですが、こんなあるあるを聞いたことがありませんか？ 「お金持ちの友達の家で出てきたカルピスがめちゃくちゃ濃い」 大きな庭にBMWが止まっている友達の家で飲むカルピスって妙に濃くありませんでしたか？ そして、飲み物あるある界 屈指の強豪として知られている、こちらのあるあるを思い出した時、僕の中で1つの疑問が生まれました…… お金持ちの家と同様、お客さんに対し必要以上のホスピタリティを提供する場所で生まれるカルピスの濃さは我々の想像を超えてくるはず。 さっそく調査していきましょう！！！ 市販のカルピスの糖度を調査しよう 今回の調査の定義としては濃さ＝糖度という前提で進めさせていただきます。 （※理由‥濃いカルピスはとっても甘いから） まず初めに、基準となる市販で売られているカルピスの糖度を調査していきましょう アサヒ飲料の公式HPに記載され

最近、『エンジニアのためのドキュメントライティング』という本を読みました。 非常にためになる内容だったので、本書であがったいくつかのポイントを私なりにまとめてみました。 また、エンジニアにとってのドキュメントは種類が多く、それぞれのニーズとそれに合わせたフォーマットも違うため、 良いドキュメントとは何か？ を一概に述べることは難しいです。 個人的には、「ほぼ知識のない人が読んでも再現できる・解決できる」ということが大事なのではないかと思っています。 そこで、本記事ではドキュメントの範囲を少し絞って、想定される読者をエンジニア寄りに考えて書いています。ご了承ください。 目次 本記事では ドキュメントを作成する前 ドキュメントを作成する時 ドキュメントを作成した後 それぞれのタイミングにおけるポイントを挙げていきます。 📑 ドキュメント作成前のポイント フリクションログとは、あるユーザー1の

イノベーションセンター テクノロジー部門 Generative AI PJ の内部勉強会で発表した資料です。Retrieval-Augmented Generation (RAG) において重要な役割を果たす埋め込みモデル（特に日本語に特化したもの）について整理しました。

2023年の4月から、プロダクト開発チームのEMを務めている岩谷です。本記事では、当時プロダクトエンジニア13人中3人の退職が重なる中々しびれる状況から、エンゲージメントや開発品質の改善に向き合い、怒涛の半年間が過ぎ、現在21人の組織になるまでに取り組んできたことや学びについてご紹介できればと思います。 事業背景2023年3月以前、以下のような組織体制で、私はML Engineering / MLOpsを推進する基盤チームのEMを勤めておりました。 プロダクト開発チームは、いわゆるマトリクス組織で、３つの職能横断のフィーチャーチームを構成し１つのAnewsというプロダクトを開発していました。エンジニアは全体でEMが1名、チームごとにエンジニアのリーダーがおり、開発の運用方法は全て各チームに委ねられている状態でした。 そんな中、EM1名、リーダー１名、エンジニア1名が新しいチャレンジの場を求

はじめにこの記事では、私たちが開発しているAnewsというプロダクトでのVue 3移行プロジェクトについて紹介していきます。 Anewsはビジネス向けにユーザーの趣向に合わせて日々のニュースなどの最新情報を提供するプロダクトです。フロントエンドはVue.jsというフレームワークを使用しています。2023年末にVue 2のサポート期限が迫っており、それまでにAnewsのVue 3移行を完遂すべく、Vue 3移行プロジェクトを行いました。 そこで得られた知見としてVue 2とVue 3の違いや、必要だった対応、実際に行った移行戦略などまとめていきたいと思います。 移行前の環境今のAnewsは2020年に開発がはじまり、AnewsはVue 2.6.12、TypeScriptを使用していました。 TypeScriptを活用して開発するため、TypeScriptのクラスでVueのコンポーネントを定義

こんにちは、エンジニアリングユニットの飯森です。 先日、Anewsのバッチ処理のテストフレームワークを刷新するプロジェクトに取り組みました。 本記事ではこの取り組みについて紹介します。 本記事を読むことで、以下の2点が分かります。 バッチ処理のテストフレームワークの刷新をどのように進めたのかストックマークでは工数がかかる改善施策にどのように取り組んでいるのかプロジェクトの背景最初に、Anewsのバッチ処理とそのテストフレームワークについて説明します。 Anewsとバッチ処理ストックマークはAI 情報収集プラットフォームAnewsを運営しています。 Anewsでは、ニュース、論文、特許といった様々な情報を国内外約35,000メディアから収集し、AIによる最適な情報配信を提供しています。 Anewsで配信されるコンテンツ（フィード）には様々な種類があります。 例えば、ユーザーの興味や嗜好に合わ

この記事は、 NTT Communications Advent Calendar 2023 6日目の記事です。 こんにちは。 SDPF クラウド・仮想サーバーチームの杉浦 (@Kumassy_) です。 普段は OpenStack の開発・運用をしており、最近は Observability まわりを取り組んでいます。 この記事では、以前私が Tech-Night という社内 LT 会で発表した以下のプロジェクトのご紹介します。 Tech-Night については以下の記事をご覧ください。 きっかけ 今年は不安定な世界情勢と円安、猛暑により電気代を気にする機会が多かったのではないでしょうか。 私もあるとき 7-9 月の電気代を確認したところ、電力使用量が 330 kWh、電気代が 10,000 円を超えていました。これは私のチームの 4 人家族のご家庭と比べても多い値でした。 なぜ私の家では

この記事は、 NTT Communications Advent Calendar 2023 2日目の記事です。 こんにちは、イノベーションセンターの坪井です。 1日目の記事を担当した平木と同じくNetwork Analytics for Securityというチーム（通称NA4Sec）に所属しています。 1日目の記事はこちらです。 engineers.ntt.com NA4Secプロジェクトについては、 サイバー脅威インテリジェンス（CTI）配信はじめました を読んでいただくと我々がどんな活動を行なっているかわかると思います。 先日の11/21（火）にInternet Week 2023のC10 DNS DAYというプログラムの中で「ランダムサブドメイン攻撃において事業者として行なった対策と解析について」というタイトルで講演をさせていただきました。 講演の中で、私はDNSハニーポットを運

MP3ファイルをダウンロード 内容紹介 牛尾さんをゲストに、書籍「世界一流エンジニアの思考法」、Azure Functions チームでの開発方法、マネージャの役割などについて語っていただきました。 出演者 話したネタ 書籍: 世界一流エンジニアの思考法 Azure Functions チームの体制は？ チームでOpsまで対応している？ オンコールでの呼び出し Azure Functions チームでのアジャイル開発 デプロイに必要な承認プロセスはある？ チームでのレトロスペクティブの有無？ 障害発生時のふりかえり マネージャの役割は？ バックログのプライオリティ付けは誰が担う？ 1on1で主に何を話す？何が狙い？ 採用活動は誰が担う？ パフォーマンス評価の仕組み 失敗に対する考え方の違い リファクタリングに向けた意思決定はどうしている？ Azure Functions のスケーラビリティ

MP3ファイルをダウンロード 内容紹介 ストックマークの近江さんをゲストに、大規模言語モデルをゼロから作る方法、学習のデータセット、モデルアーキテクチャ、学習環境への取り組みなどについて語っていただきました。 出演者 話したネタ どのような大規模言語モデルと作ったのか？特徴は何か？ データセットに何を使ったのか？ 日本語と英語とのバランスは？ 最終的なToken数は？ 事前学習モデルを作りたいとして、何から考えるのか？ ノイズのクリーニングと、その方法 今回活用したモデルアーキテクチャ(Llama) 前回のアーキテクチャは GPT-NeoX 今回の学習環境は？ AWS Trainum 32コア x 16ノード 学習にかかった時間は？ 学習時に大変だったこと・上手くいかなかったことは？ 学習中のチェックポイントとは何か？ なぜ、Token生成が速いのか？ 手元でLLMを動かすときの一番のネッ

こんにちは、イノベーションセンターの加藤です。普段はコンピュータビジョンの技術開発やAI/機械学習（ML: Machine Learning）システムの検証に取り組んでいます。一方で、兼務1で大規模言語モデル（LLM: Large Language Model）について調査を行なっており、特にLLMの推論や学習の高速化に関心を持っています。 今回は、小さな言語モデルによる先読みを活用してLLMの文章生成を高速化する手法（Assisted Generation2, Speculative Sampling3などと呼ばれています）についてご紹介します。 LLMの推論は計算コストが高く、文章生成の遅さが課題としてよく挙げられています。特に日本語はトークンあたりの文字数が少なく、ChatGPTのようなストリーム出力でもかなり生成が遅く感じるかと思います。 これに対して、いくらか余分にメモリを利用し

社内のプロダクトマネージャーやイノベーターに向けて話した内容です。 価値の探索に適したチームとその作り方について話しました。 口頭でフォローした内容も多いですが、スライドが参考になると嬉しいです