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2018/09/18
ビズリーチの計算し尽くされた新卒エンジニア研修
こんにちは! ビズリーチ スタンバイ事業部でエンジニアをしております、新卒3年目の安藤 絵里花と申します。 最近、部内にスクラムが導入され、求人検索エンジンの開発に従事しながら学びの多い日々を過ごしております
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2018/09/13
みんなで切磋琢磨する、少し変わったGCP勉強会を開催しました
株式会社ビズリーチでDBAをしているあわっちです。 2018年3月に入社し、現在は組織横断的にDBに関する相談を受けたり、DBAの観点から品質基準を策定したりしています。 今回はDBAとは関係ないのですが
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2018/09/10
DevOpsとSREの違いとは?
ビズリーチのSREチームでJenkinsおじさんとマネジメントを担当している阪本です。もう先月の話になりますが、サンフランシスコで開催されたGoogle Cloud Next ‘18に参加してきました。今回は
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2018/09/10
一人では読み進めるのが辛い「SRE本」社内輪読会のススメ
株式会社ビズリーチで、SREエンジニアとして勤務しているmassです。2017年4月に入社してから、HRMOSというサービスのAWSのインフラを管理したり、アーキテクチャの設計・構築をしたりしています
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2018/08/27
全社導入された iMac Pro 実際どうなの? 現場での導入背景と各プロダクトのリアルベンチマーク
こんにちは。 ビズリーチ インキュベーションカンパニーで新規事業のエンジニアをしている藤村です。 幾つかのメディアに取り上げて頂きましたが、現在開発マシンとして全エンジニア、デザイナーの希望者に、iMac Pro
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2018/08/25
【多分最速?】Kotlin Fest 2018に参加しました【イベントリポート】
はじめまして、ビズリーチにてエンジニアをしています、清水といいます。普段はHRMOSという戦略人事クラウドサービスの開発をサーバサイドKotlinでやっています。 今回、日本初のKotlinカンファレン
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2018/08/20
記事作成から公開までをGitHubで完結できる技術ブログ基盤作り
本エンジニアブログはWordPressやはてなブログではなく、独自に選定した技術スタックで構築運用しています。 ここでは、GitHubのPullRequestでMarkdownの記事の作成・レビューを行
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2018/08/06
大規模Angular SPA開発に立ち向かうためにアプリとUIを切り分けた話
ビズリーチで「HRMOS(ハーモス)採用管理」のフロントエンドエンジニアをしています、浅井です。 前編では「AngularJSのリプレースにAngularを選んだ話」についてお話しました。 今回は、長期的
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2018/07/30
fastlane match でiOSアプリ開発者を「証明書管理の苦しみ」から解放せよ!
はじめまして、ビズリーチ・キャンパスでiOSアプリエンジニアをやっている河内です。 河内と書いてコウチと読みます。 今回は、iOSアプリ開発で誰もが苦しめられる証明書関連についてお話したいと思います。 はじ
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2018/07/23
python/cpythonへのPull Requestの投げ方
こんにちは。マーケティングテクノロジー室のわきさかです。 先日python/cpython(CPython : C言語で記述されたPythonの標準実装)へのPull Request(以下PR)がMergeさ
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2018/07/19
Rust愛が高まりすぎて勉強会を開いた ~ Running Rust in Production 誕生秘話
皆さん、初めまして。 2017年新卒入社の牧野美咲(@T5uku5hi)と申します。 キャリトレ事業部のサーバーサイドエンジニアです。 今回は、先日開催したRustの勉強会についてお話したいと思います。 なぜ
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2018/07/17
Why Stanby moved big data analysis from Amazon Web Services to Google Cloud Platform
Stefan Meier is Lead Engineer at Stanby - the search engine division at BizReach, Inc. Today, he explains why Stanby is moving from Amazon Web Services (AWS) to Google Cloud Platform (GCP) for data analysis. What is the challenge with big data? “Big data is data sets that are so voluminous and complex that traditional data-processing application software [is] inadequate to deal with them."1 One of the most fundamental principles lies in the discrimination between streaming and batch processing. In batch processing, a set of events is collected over time and then processed later, whereas in the streaming model, data