こんにちは、CrowdLog開発チームの 孫、富田 です。 この記事では、CrowdLog内で２年半近く継続的に活動しているLogStudyについてご紹介したいと思います。
LogStudyとは、その名前が示すとおり「Log」＋「Study」、つまりCrowdLogでの学習活動のことです。
CrowdLogの開発チームには国内２０人、オフショア（フィリピン）７人のメンバーが所属しており、国内メンバーが主に企画・活動をおこなって来ましたが、最近ではオフショアメンバーも参加して活動しています。
LogStudyはトップダウンで行われるような技術研修ではなく開発者1人1人の想いで作り上げていく広がりを持った活動です。
読者の皆様には、この記事を読まれて学習活動についてインスパイヤしてもらうとともに、ぜひ皆様の職場でも同様な活動を実施されることを期待いたします。
なお、今回の記事では LogStudy とは何かについて紹介し、今後は個々のLogStudyの内容・成果を紹介していくつもりです。
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こんにちはSREチームでマネージャーをしている @bayashi_okです。
今回、株式会社クラウドワークスは、2023年9月29日(金)に開催される「SRE NEXT 2023」のブロンズスポンサーとして参加します。
また私自身はSRELounge運営メンバーとして、当日スタッフでの遊撃隊として参加をする予定です。
「SRE Lounge」のメンバーが中心となり運営・開催されるエンジニアのためのコミュニティベースのカンファレンスです。
過去 SRE NEXT 2020、SRE NEXT 2022 と開催され今年はオンライン/オフラインのハイブリット開催となりスタッフブログに詳細が書かれております。
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株式会社クラウドワークスでエンジニアをしている、小西です。おすすめのサウナはウェルビー栄です。
2022年ごろからOSS活動をする機会が増え、OSSの公開にもチャレンジしていたりするのでOSSをテーマに記事を書いてみようと思います。
経済産業省が提供しているgBizINFOのクライアントAPI生成し、オープンソース化することとRubyGemsにアップロードするところまでをゴールとします。
gBizINFOは法人番号や法人名から企業等の活動情報が検索できるプラットフォームで、法人番号公表サイトやEDINET、職場情報総合サイトと紐付けして情報を取得することができます。そのため、法人の住所やファイナンス情報、事業概要などの情報が一括で閲覧できるサービスとなっています。
クライアントAPIは、gBizINFOが公開しているAPI仕様を元に自動生成します。タイトル通り爆速に生成するため、実装はほとんどありません。また、ソースコードはGitHubで管理します。
誰にでもおすすめしたい記事ですが、特におすすめできる対象者を挙げてみます。
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こんにちは。クラウドワークスの自称LLMエンジニアの@ttaka_66です。今回は大規模言語モデル(以下LLM)を組み込んだサービスであるAI副業診断を開発したことを書かせていただこうと思います。 このサービスは社内で生成AIを活用するアイデアのコンテストが開催されたことがきっかけで始まりました。そのため、企画段階から開発、リリースまでに考えたことを記載いたします。
私個人の主観的な内容(特に企画に関して)も含まれているので、その点を踏まえて読んでいただけますと幸いです。 また、Deep LearningやTransformerについては勉強中なので理解に誤りがあればご指摘ください。
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