(Image by Pixabay) 某所でバズっていたこの記事ですが。 もう読んだ瞬間に「うわー、これ完全に洋の東西を問わずデータ分析業界だとどこでも見られる、業界つらみあるあるだなー」という感が湧いてきて、こみ上げてくる涙が押さえきれませんでした（嘘）。という軽口はさておき、実際にほぼ同じ内容の愚痴をUSでデータサイエンティストとして働いていた知人からも直に聞いたことがあるので、個人的にもかなり説得力のある話だなと思いました。 この記事の若干嫌なところは「データサイエンティストたちはいつでも転職活動をしている、何故ならどこの職場に行っても以下のつらみがあるからだ」という書き方をしている点。いや、データサイエンティスト含むデータ分析職が全員常に転職活動しているかというとさすがに違うだろうと思いますが、「それくらいつらいんですマジ勘弁して下さい」と言われたら頷かざるを得ないのもまた事実かな
MANABIYA TERATAIL DEVELOPER DAYS 2018-03-23
カヤック人事部の柴田です。 2018年の3月に社外のセミナーで話した内容です。ここ2年ぐらい私が悩んでいるテーマ、そして、いま考えている解決の方向性のシェア（ただし未完であり、未解決問題が残っている）となります。 まず、「KPI考えるのって難しいよな、そもそもから疑わないと間違えているときあるよね」みたいなことをカヤックの採用キャンペーンの費用対効果を測定した話で話しました。 では本題です。 ここ2年ぐらい悩んでいたこと人事として今悩んでいることは大きく2つです。 悩み1：事業の種類が増え、人事施策の複雑性が増している。ゲーム事業やクライアントワーク事業もあれば、ウェルプレイド株式会社のようなesports専門のグループ会社もあります。採用で例えます。 ・職種Aで3人中途採用する ・職種Aで1名、職種Bで1名、職種Cで1名中途採用するこの2つの工数は同じかというと、経験上、後者の方が工数が
Squeezing the firehose: getting the most from Kafka compression2018-03-05 We at Cloudflare are long time Kafka users, first mentions of it date back to beginning of 2014 when the most recent version was 0.8.0. We use Kafka as a log to power analytics (both HTTP and DNS), DDOS mitigation, logging and metrics. Firehose CC BY 2.0 image by RSLab While the idea of unifying abstraction of the log remain
You’re seeing information for Japan . To see local features and services for another location, select a different city. Show more In early 2015, Uber Engineering migrated its business entities from integer identifiers to UUID identifiers as part of an initiative towards using multiple active data centers. To achieve this, our Data Warehouse team was tasked with identifying every foreign-key relati
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Storage Reimagined for a Streaming World Pravega is about a new storage abstraction — a stream — for continuously generated and unbounded data. A Pravega stream stores unbounded parallel sequences of bytes in a durable, elastic and consistent manner while providing unbeatable performance and automatically tiering data to scale-out storage. Distributed messaging systems such as Kafka and Pulsar hav
Introduction Reading and writing is the most basic functionality that Pravega offers. Applications ingest data by writing to one or more Pravega streams and consume data by reading data from one or more streams. To implement applications correctly with Pravega, however, it is crucial that the developer is aware of some additional functionality that complements the core write and read calls. For ex
EngineeringBuilding Reliable Reprocessing and Dead Letter Queues with Apache KafkaFebruary 16, 2018 / Global In distributed systems, retries are inevitable. From network errors to replication issues and even outages in downstream dependencies, services operating at a massive scale must be prepared to encounter, identify, and handle failure as gracefully as possible. Given the scope and pace at whi
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