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#組織

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データの民主化とこれからのAI組織

データの民主化とこれからのAI組織

はじめにStable DiffusionだとかChatGPT、LLMみたいな「大規模モデル」って考え方が機械学習業界から出て、スケーリング則に基づいてまだまだ精度が上がるとされている昨今。

（スケーリング則はどうのこうの諸説あるが）さておき、「マルチモーダルに」「あらゆるデータを学習した」「大規模なモデル」が今後数年リードしていく事は間違いないと思う。

そんな中で、我々機械学習エンジニアやデー

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エンジニアとビジネスの距離感の難しさ

エンジニアとビジネスの距離感の難しさ

はじめにタイトルの通り最近「ソフトウェアエンジニアがビジネスの話をする」って極論かなり難しくねと思っており、まだまだ自分の中にも答えはないが書いてみる。

逆に読むと良い記事、書籍、論文があるなら教えて欲しい。

背景近年「エンジニアは事業貢献してこそ」「エンジニアもユーザファーストでビジネス貢献」といった言説がIT界隈で増えて来ている感じがしている。

これは本当に良いことだと思っていて、技術や

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ゼロからAI組織を作る

ゼロからAI組織を作る

はじめにAI組織をゼロから作り、拡大していく時のことを書く。

私自身がAI組織を立ち上げるにあたって、各社のAI組織の部長クラスやCTO、VPoEに20名以上にヒアリングした結果、そして私がここ1年強でした実体験を元にしている。

全ての場合で必ずしも正しいものではないかも知れないが、今後のために言語化しておく。

重要な３つのことあなたが「AI組織作ってよ」と言われた時、そして組織開拓を進めて

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HRとして熱量を上げる

HRとして熱量を上げる

1エンジニア、Tech Leadとして入社しましたが、現在完全にジョブタイトルも評価もビジネス職になり、100％ HRとして働いています、ばんくしです。

最近「兼業なんですよね？」「なぜHR？」と聞かれる事があまりにも多いので、１つ記事を書いておこうと思い至っています。

やっていること実際に100% エンジニア採用にフォーカスしています。

技術広報の管理から分析、採用フロー設計、社内外の需要

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