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本記事では、QDeveloperの「コンテキストフック」を活用し、AIエージェントに自動指示を与える方法や業務効率化の具体例を紹介します。

マイナビの内製開発の問題を解消するため開発した、コンテナ集約基盤の設計についてご紹介します。

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。

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。

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。

システムの実装だけでなく、ニーズのヒアリングから保守運用まで、幅広い業務を担当できるマイナビの開発エンジニア。今回は新人時代から、様々なプロジェクトで活躍中の若手エンジニアにお話を伺ってみました。

知識ゼロの状態でこの世界に飛び込み、ITベンダーを経て当社に転職したH.Sさん。入社後の約5年間はインフラまわりを担当し、去年10月からは課長として、6名の部下を束ねながら2つのプロジェクトの進行管理などに携わっている。仕事内容、マネジメントで心がけていること、社風、マイナビで働く魅力などについて聞いてみた。

データサイエンティストとして、『マイナビ新卒』に新たな価値をプラスしていく研究開発に携わっているR.Kさん。今回は転職のきっかけや現在の仕事内容、やりがい、今後の目標などを聞いてみました。

就活時代に頻繁に利用していたマイナビの舞台裏に興味を抱き、就職先として選んだというI.Yさん。現在は、マイナビのさまざまなサービスの安定稼働を支える、インフラまわりに携わっているI.Yさんに取材を行った。