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デジ戦では2023年の夏に様々なインターンシップをご用意しています。マイナビのエンジニア・データサイエンティスト・Webマーケターがどのような仕事をしているか体験できるプログラムをまとめてみました！

この記事では、GitHub Copilot導入に向けた検証・リスク調査・費用対効果の分析と運用準備の全体プロセスを紹介します。

AI時代でも重要なのはソフトウェア開発の基礎。AIは「増幅器」であり、良い文化や技術は強化され、欠如すれば負債が拡大します。設計原則、品質理解、CI/CD、バージョン管理、DevOpsなど従来の基盤が不可欠です。

フロントエンドでOrvalを使う際に、zod生成にこだわらずFetch Clientを選ぶという考え方を紹介します。型安全性や保守性、フォームバリデーションの観点から、それぞれの特徴と使い分けについて整理しています。

マイナビ2年目データエンジニアの私が、SnowflakeのACCOUNT_USAGE等を用いタグでコストを整理し、Snowsight非利用でもTableauで可視化・共有できる仕組みを試作しました。

私はデータサイエンティストとして、データで状況を可視化し相手の前向きな行動を促すことに価値とやりがいを感じています。具体的な業務事例を通して、その考え方と働く魅力をお伝えしました。

2026年度新卒研修の4か月間で、ビジネスマナーやIT基礎知識、開発プロセスを幅広く学びました。特に、相手に「伝わる」ことの重要性やチーム開発の実践経験を通じて、配属後に生かせる知識と同期との強い絆を得ることができました。

AIで仕様書の初稿作成は高速化しましたが、合意形成やレビュー工程がボトルネックとなりリードタイムは短縮されませんでした。原因はフォーマット不一致であり、Markdownを正本とした一貫した運用設計が重要だと整理しました。

社内議事録サービス「GIJILOG」にTeams Graph API連携機能を導入した際の実装内容や、認証フロー・クエリ制約・データ構造での気づきを紹介します。