One of the most interesting parts of Google is our fleet-wide continuous profiling service. We can see who is accountable for CPU and memory usage, we can continuously monitor our production services for contention and blocking profiles, and we can generate analysis and reports and easily can tell what are some highly impactful optimization projects we can work on. I briefly worked on Google Cloud

How do you conduct impactful user research in a short space of time? As the manager of a Rapid Research team at Google, I’ve built a team around just that — delivering meaningful insights, fast. My job is to ensure our product teams get the insights they need quickly and effectively. For my team, that means getting everything done within the space of a week. In this article I’d like to share my ex

先日、他社の開発の方々が、アジャイルに関する相談ということで、弊社にいるアジャイルに詳しい髪の長いおじさんに訪ねてきた。その中で、実感駆動開発の話になって、久しぶりに「本気（マジ）と真面目（マジメ）」の話を聞いた。 この話を聞いてから、人がプロダクトの価値について考えられるようになるにはどうしたらいいのか考えてみた。 TL;TRありきたりな回答だけれど、さっさとリリースして、さっさと使ってもらう。それをできるためのことを、もちろんリスクを下げつつ、できるようにするためのことを頑張ろう。 本気と真面目 人はドキュメントを前にして真面目な態度を取るが、動くソフトウェアを前にして本気になる。端的に言うと、人は仕様書などドキュメントを前にするとそれを徹底的に重箱の隅を突くようなレビュー（真面目）をしてしまうが、本当に欲しかったことに対して考え始める（本気）は実際のプロダクトを前にしてからという話だ

「シリコンバレーでは、ある程度の経験を積んだソフトウェアエンジニアの年収は3000万円に容易に達しうる」 今回も尻馬に乗りますが、このclaimが事実であるか検証します。 シリコンバレーまず、冒頭の「シリコンバレー」について。 以前書いた通り、シリコンバレーと言われる地域の位置や範囲は、人やコンテキストによって異なるため、同定することが難しいです。具体例を出します。 この証拠によれば、楽天米国本社があるところがシリコンバレーです。楽天米国本社がどこにあるかというと、San Francisco Peninsulaの真ん中あたり。

製品開発におけるマネジメントの全体感最初に結論エンジニアがマネジメント始める際には、↑のようにざっくり簡単にでいいので開発チームのマネジメントの全体像を掴んだうえで、自分がマネジメントするべき範囲を明確にして動くことをオススメしてみます。 以降、もう少し詳しく説明します。 なんで書こうと思ったかエンジニアにとってマネジメントとはなにか。突出した技術力を持った人というのがエンジニアでは花形なイメージが一般的にはあるでしょうし、マネジメントはエンジニア全員にとって必須科目ではありませんが、一定の経験、年齢、スキルになったら考えることだと思います。 しかし、エンジニアにとってマネジメントという言葉はとても曖昧。必須科目でない分、特定技術に関するものよりもずっとドキュメントや教材がすくなく、なにをやればいいかけっこうわかりにくい。 最近だとVP of Engineeringみたいなポジションがメジ

Today I’m super excited to announce Parcel, a blazing fast, zero configuration web application bundler that I’ve been working on for the past few months. Check it out on Github! I started working on Parcel in order to solve two main problems that I have found with existing module bundlers like Browserify and Webpack: performance, and configuration experience. Features🚀 Blazing fast bundle times —

土日や祝日にフルタイムで技術カンファレンスがあるとして、例えば参加しますよね、そのときにどうするか考えようという提起です。 カンファレンスは疲れるセッションを黙って座って聴いてるだけでもそれなりに疲れるし、せっかく参加するなら登壇者の人を捕まえて話をしたり、他の参加者と議論したり、もしくはワークショップセッションに参加したりとかしますよね。聴いてるだけみたいな参加の仕方をしても「あとで資料だけみればいいや」程度の価値しかないから。なので、フルタイムで1日参加するとそれなりに疲労するわけです。楽しさとは別に。 土日2daysなカンファレンスの場合、前の週フルタイムで働き、土日に疲労し、次の週またフルタイムで働くとか、たぶん働きすぎなので、最低でも次の月曜とかは休みたくなるのが人間ってものだと思います。私はそうする。 平日カンファレンスの参加は休暇を使いますか？CROSS 2016に登壇したと

この記事は Gunosy Advent Calendar 2017の5日目の記事です。前回の記事はGunosyのパーソナライズを支える技術 -ワークフロー編-でした。 GoでAPIを書くときの問題僕の在籍するGunosyはGoを昔（？）から本番採用しておりまして、ノウハウも潤沢に溜まっている企業だと言えます。 しかし、contextの扱いやベストなパッケージ構成、テスト、net/httpでAPIを書くノウハウなどなど、迷うことは多々あります。 これは弊社特有の事情ではなく、Goのサーバーサイドエンジニア全員にとっての問題です。中でも、パッケージ構成をどうすればいいのか（相互参照せずに快適に開発を進められるパッケージ構成とは）を見つけるのは結構難しく、各々のチームにお任せ、という状況です。 今回は上記の問題のうち、パッケージ構成に踏みこんで見たいとおもいます。会社でもよくパッケージ構成をどう

この記事は React Native Advent Calendar 2017 の 4 日目の記事です。 TL;DRエラートラッキングサービス Sentry の React Native における導入方法の紹介Sentry を使えば、 OS ・バージョン等どのような環境でどのような問題が起きたかがわかるようになるどのユーザがどのようなシチュエーションで問題に遭遇したかがわかるようになる基本的な使い方を紹介 エラートラッキングの必要性とその方法一切の問題無くアプリケーションが動作するのであればそれに越したことはありませんが、十分なテストを以てしても予期せぬ障害は起きるものですよね。 そういった問題は全て解決されるべきですが、そのためには以下が不可欠でしょう。 問題が発生したことに気付ける仕組み問題が発生する原因を（容易に）知ることが出来る仕組み文字通り解釈すれば前者をエラートラッキングと呼ぶ

主にプログラミング作業用に 34 型の曲面ディスプレイを導入したので、嬉しがって設置してみた様子を紹介する。 PC での作業用途ならアームが欲しいスタンドがしっかりとした構造になっている分、スタンドが奥行きを取る構造をしている。PC での作業用に使う場合は、少し近すぎるかもしれない。このままでもまあ良いけど、もう少し遠くても良いかな、ぐらいの感覚。 幸い標準的な規格のディスプレイアームに対応しているので、ディスプレイアームを取り付けるかどうか検討中。スタンド部分がかっこいいので微妙に惜しい。スタンドにボールベアリングが付いていて、角度調整がかなり柔軟に行えるようになっているので、机の奥側に適当な台を置いて角度を調整するだけでも良いかもしれない。 やはり曲面ディスプレイは作業に向いている以前までは作業用に 43型の 4K 平面ディスプレイを利用していたが、大画面で迫力がある一方、机の中央に座

deeplearning.ai: Announcing new Deep Learning courses on Coursera Dear Friends, I have been working on three new AI projects, and am thrilled to announce the first one: deeplearning.ai, a project dedicated to disseminating AI knowledge, is launching a new sequence of Deep Learning courses on Coursera. These courses will help you master Deep Learning, apply it effectively, and build a career in AI.

依存ライブラリ形式は以下に対応しています。 CocoaPodsCarthageYAML設定ファイルによる指定(例はこちら)特に、3つ目の「YAML設定ファイルによる指定」があるので、例えばソースを直接入れたりGit Submodule使っている場合も、そちらに記載すればOKです。SwiftPMはiOSアプリではまだ通常使われていないので未対応ですが、普及したらCocoaPods・Carthageと同様に標準対応する予定です。 生成される結果例このように、設定アプリ上でキレイに一覧されます。 インストールの仕方Installation にいくつか書いてありますが、CocoaPodsでのインストールをお勧めします。 Podfileに次の行を追記することでインストールできます。 pod 'LicensePlist'CocoaPodsを使っていない場合、Homebrew経由で、以下のコマンドによる