こんにちはまたはこんばんは、バクラク事業部 Platform Engineering 部でID基盤などを管理するチームに所属してあれこれやっている id:convto といいます。 認可などに関連することからバクラクでも「組織図」と表現されるリソースを弊チームで管理しているのです
バクラク事業部 バクラクビジネスカード開発チームのエンジニア @budougumi0617 です。 LayerXのエンジニアカルチャーの一例として、Go読書会の活動とそこから得られる学びについて紹介したいと思います。 Go読書会について LayerXでは(ほぼ)毎週1時間Go読書
ドメイン知識をプロダクト開発に最大限活かす - 経理バックオフィスSaaS開発の現場から 🔖 30
はじめに こんにちは。LayerXでソフトウェアエンジニアをしていますysakura_です。バクラク債権・債務管理を担当しています。これまで、バクラクビジネスカード, バクラク請求書発行, バクラク債権・債務管理を担当し、下記のような機能を開発してきました。 バクラクビジネスカー
EM観点から見た生成AIプロダクト開発におけるQAエンジニアの役割とおもしろさ 🔖 24
こんにちは、LayerX AI・LLM事業部の篠塚(@shinofumijp)です。エンジニアリングマネージャーとして生成AIプラットフォーム「Ai Workforce」の開発に携わっております。 Ai Workforceはすでにお客様にもご導入いただき、実際の業務にてご利用いた
バクラク事業部 Platform Engineering部 SREの id:itkq です。バクラク事業部では2022年にアプリケーションのmonorepo化を始め、現在では対応するインフラもmonorepoで運用しています。今回は、そのうちTerraformについて紹介します。
バクラク開発におけるテストプランの進化 アジャイル、インプロセスQAでの試行錯誤 🔖 27
LayerX QAマネージャーの 中野@naoです。 アジャイル開発のスピード感とあるべき品質保証の両立、悩みますよね。私たちLayerXのQAチームも、日々試行錯誤を重ねています。今回は、その中でも『テストプラン』に焦点を当て、私たちがどのように考え、実践しているのかをご紹介し
生成AI時代のCloud NativeとSREに対する考え方とスタンス 🔖 40
こんにちは。LayerX AI・LLM事業部 SREのshinyorke(しんよーく)と申します。 現在はAI・LLM事業部のAIプラットフォーム「Ai Workforce」1人目のSREとして、 SRE(Site Reliability Engineering)の戦略策定と導入
【NLP2025参加レポート】LayerXにおけるAI・機械学習技術の活用と展望の展示内容やセッションの紹介など 🔖 1
機械学習エンジニアの伊藤(@sbrf248)です。この記事は、2025年3月10日(月)〜 2025年3月14日(金)に開催された言語処理学会第31回年次大会(NLP2025)の参加レポートとなります。 LayerXとしては、昨年に引き続きプラチナスポンサーとして協賛させていただ
NLP2025(言語処理学会第31回年次大会)にプラチナスポンサーとして協賛いたします 🔖 1
バクラク事業部 にてAIや機械学習領域のマネージャーを務めております機械学習エンジニアの松村(@yu-ya4)です。LayerXは、NLP2025(言語処理学会第31回年次大会)にプラチナスポンサーとして協賛いたします。 NLP2025は現地とオンラインのハイブリッド開催が予定さ
なぜ人は人形に語りかけるのか――生成AIが解放する700万年前からの叡智 🔖 4
こんにちは。LayerX AI・LLM事業部でプロダクトマネージャー(PdM)とBizDevをしている河野です。 この連載はその名の通り「LayerXのエンジニアのブログ」ですが、僕はエンジニア出身ではありません。 大学は社会科学部で、哲学や歴史などの人文科学や、社会問題や文化人
Taskfile.devでシンプルにタスクを管理する 🔖 57
本記事では、バクラクのデータ基盤で導入したTaskfile.devというタスクランナーを紹介します。私の経験の中でも、学習コストの低さ・シンプルさの観点で、抜群に導入しやすいタスクランナーだったのでおすすめです。本記事が、タスクランナーで困っている人たちに届けばいいなと願っていま