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株式会社スタンバイ

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#2 スタンバイの検索の仕組み

#2 スタンバイの検索の仕組み スタンバイはインターネット上に点在した求人情報をまとめて検索することができる、国内最大級の求人検索エンジンです。 今回の記事では、一般的な検索エンジンの概要から、スタンバイの検索エンジンの仕組みまで、図解を用いて分かりやすくご紹介させていただきます。 https://techbl...

梶田 寛泰
梶田 寛泰
人事部 人材採用G
4 months ago,

#4 CloudTrail のログから S3 バケットやテーブルの利用状況を可視化する

#4 CloudTrail のログから S3 バケットやテーブルの利用状況を可視化する スタンバイは「データドリブン」を開発方針として掲げ、数字での裏付けをもとに判断、評価を実施していく体制で開発を進めています。 今回の記事では、その体制を支えるデータチームの立ち上げかデータ活用への取り組みについてご紹介させて...

梶田 寛泰
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人事部 人材採用G
4 months ago,

#6 GitHub Actionsのご紹介と弊社での利用について

スタンバイはCI/CDツールとしてJenkinsとAWS CodeBuildをメインに利用しており、JenkinsからCodeBuildをキックする構成としておりましたが、現在はServerless Frameworkのデプロイ及び一部のサービスのビルドにつきましてはGithub Actionsを実際に導入してい...

梶田 寛泰
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人事部 人材採用G
4 months ago,

#7 チケットクローズ率80％を達成した、QA的チケット管理の考え方

スタンバイは品質＝売上に直結するProduct Drivenな事業を展開しているため、システム開発における品質を重要事項と捉え、日々業務を行なっています。 今回は弊社QAチームが現在進行形で取り組んでいる不具合チケット棚卸の取り組みについてお伝えをさせていただきます。 https://techblog.stan...

梶田 寛泰
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人事部 人材採用G
3 months ago,

#9 スタンバイの求人情報取込の仕組みを作り直した話　〜序章〜

求人情報を取り扱うスタンバイでは、2020年から半年がかりで求人情報取込の仕組みを更改しました。本記事では概要をお話をして、詳細についてはテーマ別に別記事にて掲載させていただきます。 https://techblog.stanby.co.jp/entry/jobstore_PJT_0/ ■Stanby Tec...

梶田 寛泰
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人事部 人材採用G
about 2 months ago,

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#13 MLOps導入でAmazon SageMaker PipelineによりMLワークフロー構築の話

スタンバイでは機械学習モデルを用いて改善施策をオフラインで効果検証して、A/Bテストで仮説を確かめることでユーザーの検索体験を継続的に改善しています。 本記事ではMLOps導入でAmazon SageMaker PipelineによりMLワークフロー構築した話をご紹介をさせていただきました。 https://t...

梶田 寛泰
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人事部 人材採用G
21 days ago,

#12 求人検索エンジンで使用するラベル付与の話

スタンバイでは検索エンジンの精度向上のため、ラベル情報での検索を可能にしています。（ラベルとは求人情報や検索キーワードの特徴的な情報に対するTag付けのようなものとなります） 本記事ではラベルの使い方や実施方法についてご紹介をさせていただきました。 https://techblog.stanby.co.jp/e...

梶田 寛泰
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人事部 人材採用G
about 1 month ago,

#10 EKSのCoreDNSを安定させるための取り組み

スタンバイサービスの多くはECS/Fargateで運用しており、現在EKS/FargateへFrontから段階的に移行しています。 今回の記事ではその中で発生したエラーをきっかけに、EKS環境のCoreDNSを安定稼働させるための取り組みを紹介させていただきます。 https://techblog.stanby....

梶田 寛泰
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about 2 months ago,

#9 スタンバイの求人情報取込の仕組みを作り直した話　〜序章〜

求人情報を取り扱うスタンバイでは、2020年から半年がかりで求人情報取込の仕組みを更改しました。本記事では概要をお話をして、詳細についてはテーマ別に別記事にて掲載させていただきます。 https://techblog.stanby.co.jp/entry/jobstore_PJT_0/ ■Stanby Tec...

梶田 寛泰
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about 2 months ago,

#8 Cats MTL のご紹介

検索エンジンの開発は、クローリング、インデクシング、検索と広範囲に渡ります。大規模データを高速で処理することが求められるため、並列処理、分散処理システムが実現しやすく、そして静的型付け言語であるScalaを主要言語として採用しています。 今回の記事では、Scalaのライブラリの一つであるCats MTLについて...

梶田 寛泰
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3 months ago,

#7 チケットクローズ率80％を達成した、QA的チケット管理の考え方

スタンバイは品質＝売上に直結するProduct Drivenな事業を展開しているため、システム開発における品質を重要事項と捉え、日々業務を行なっています。 今回は弊社QAチームが現在進行形で取り組んでいる不具合チケット棚卸の取り組みについてお伝えをさせていただきます。 https://techblog.stan...

梶田 寛泰
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3 months ago,

#6 GitHub Actionsのご紹介と弊社での利用について

スタンバイはCI/CDツールとしてJenkinsとAWS CodeBuildをメインに利用しており、JenkinsからCodeBuildをキックする構成としておりましたが、現在はServerless Frameworkのデプロイ及び一部のサービスのビルドにつきましてはGithub Actionsを実際に導入してい...

梶田 寛泰
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4 months ago,

#5 Androidの既存xmlレイアウトに一部ComposeUIを適用させる

スタンバイは昨年9月にアプリ全面リニューアルを行いました。 https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000004.000066360.html 今回はそんなアプリ開発の中での取り組み、xmlとComposeUIを共存させる方法についてご紹介させていただきます。 https://t...

梶田 寛泰
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4 months ago,

#4 CloudTrail のログから S3 バケットやテーブルの利用状況を可視化する

#4 CloudTrail のログから S3 バケットやテーブルの利用状況を可視化する スタンバイは「データドリブン」を開発方針として掲げ、数字での裏付けをもとに判断、評価を実施していく体制で開発を進めています。 今回の記事では、その体制を支えるデータチームの立ち上げかデータ活用への取り組みについてご紹介させて...

梶田 寛泰
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4 months ago,

#3 半年で130%成長！KPI大幅グロース実現のためのプロセスと軌跡

#3 半年で130%成長！KPI大幅グロース実現のためのプロセスと軌跡 スタンバイはインターネット上に点在した求人情報をまとめて検索することができる、国内最大級の求人検索エンジンです。 今回の記事では、ABテストによる検証環境をもたないチームが、ABテストを導入し、約半年でKPIが130%成長を達成した軌跡をご紹...

梶田 寛泰
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4 months ago,

#2 スタンバイの検索の仕組み

#2 スタンバイの検索の仕組み スタンバイはインターネット上に点在した求人情報をまとめて検索することができる、国内最大級の求人検索エンジンです。 今回の記事では、一般的な検索エンジンの概要から、スタンバイの検索エンジンの仕組みまで、図解を用いて分かりやすくご紹介させていただきます。 https://techbl...

梶田 寛泰
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4 months ago,

#1 スタンバイのプロダクト本部の行動指針「START」と「Engineering Belt」とは？

#1 スタンバイのプロダクト本部の行動指針「START」と「Engineering Belt」とは？ スタンバイはプロダクト品質が売上に直結するプロダクトの事業となるため、より良いプロダクトを世に送り出すためにも日本一のテックカンパニーを目指しています。 今回はProduct-drivenなTech組織を追求し...

梶田 寛泰
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4 months ago,
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