LIVESENSE ENGINEER BLOG

リブセンスエンジニアの活動や注目していることを発信しています

ConfluenceとJiraをServer版からCloud版に移行しました

こんにちは、技術部情報システムグループの黒木です。 2024年2月にConfluenceとJiraをServer版からCloud版に移行完了しました! これらのシステムはほとんどの社員が毎日利用しているものであり、情報システムグループとしてもかなり大きなプロジェクトでし…

転職会議のエンジニアリングマネージャーのおしごと

まえがき書いてたらめっちゃ長くなった リブセンスにおけるEMとはなんなのか 転職会議におけるEMとはなんなのか EMの必須業務じゃないけどやってるやつ 目標設定・評価 1on1 スクラムマスター エンジニア採用・採用広報 事業部全体の戦略・行動方針決定のた…

DMARCレポートの可視化ダッシュボードを作りました

はじめに そもそもDMARCって何? Googleの発表によってDMARC対応が必要に SaaSの検討 OSSの検討・選定 構成 動作 GmailからGoogle Driveへ格納する XMLをパースしてOpenSearchに格納する Google Driveからコンテナ内にダウンロードする パースと格納 可視化 …

knewのモバイルアプリ開発にAIコードレビューを導入しました

knewというマッチングアプリでiOSエンジニアをしている伊原です。 knew.jp knewでは最近、モバイルアプリ開発にAIコードレビューツールのCodeRabbitを導入しました。 今回はCodeRabbitを1ヶ月ほど使用してみた所感について書きます。 導入を検討している方に…

『ウケる技術』を読んで、キミもLTの覇者になろう

こんにちは。転職ドラフトでエンジニアをしている verdy_266 です。 突然ですが、あなたはLTの覇者になりたいと思ったことはありませんか? 僕はあります。 内容のわかりやすさはもちろんのこと、喋りも上手で百発百中で場を沸かせることのできる人、これを…

SaaS移行で発生したURL変更に自作リダイレクトツールで対応した話

技術部ソリューションチームの @etsxxx, @mom0tomo です。 ソリューションチームは全社の課題をエンジニアリングによって解決することを目的に2024年に発足したチームです。現在はインフラグループと情報システムグループのメンバーによる兼務で運営していま…

マッハバイトのメインDBをAmazon Auroraに移行しました

こんにちは、かたいなかです。 2024年2月に長年の悲願だったマッハバイトのメインDBのAuroraへの移行を完遂しました!!! この記事では、どのようにマッハバイトのAurora移行を進めていったかを記事として残します。 なお、この記事の中では結構レガシーな…

Solrのクラウド移行 -AWS ECS Fargateの事例-

はじめに 技術部インフラグループの春日です。 2024年現在、弊社が運営している マッハバイト は一部を除いてオンプレからクラウドへの移行が完了しました。 本記事では移行対象の1つであった Apache Solr に関する総括をします。 今回のプロジェクトでは移…

リブセンスの「10年物」のデータ基盤を作り変えている話

アイキャッチ はじめに リブセンスとデータ Livesense AnalyticsとLivesense Brain 2年前の課題意識 システムの課題 チームの課題 ここ2年で変えたこと 課題管理と地道な整理 採用技術の統一 Google AnalyticsとBigQueryの活用 今後2年でやりたいこと Redshi…

脆弱性の修復コマンドをGitHubのIssueから実行するAction作ってみた

はじめに イメージ 実行 フローチャート しんどいポイント VS インタラクティブな操作 APIからstdoutが取れるが、途中で切れる sudoでコマンド叩こうとするとttyがなくてエラーになったが… 実装 Issueへのコメントを実行トリガーにする 実行トリガーのコメン…

採用広報チームで外部登壇を応援したくて頑張っている話

こんにちは、かたいなかです。 私が所属している採用広報チームでは、テックブログの運営以外にも外部登壇の応援も行っています。今まで、ブログに比べてなかなか勢いがつかなかったのですが、外部登壇を積極的に行う新しいメンバーの加入もあり、外部登壇も…

紹介型マッチングアプリknewにおける好みの個人差

目的 マッチング精度 好みの個人差が反映されやすい評価項目 データ 分析方法 結果 容姿の好み 容姿整い度:女性は個人差が大きいが、男性は容姿が整っていないことを許容しない 美人度:女性皆かっこいい人が好み、男性20代で個人差が大きい 顔の濃さ:女性…

【非データサイエンティスト向け】階層ベイズのイメージと使いどころ

ユースケース 例1:企業別の想定提示年収(平均値) 状況 グラフ データ 問題設定 例2:求人別の採用率(比率) 状況 グラフ データ 問題設定 例3:企業別の高評価特徴(回帰モデルの係数・切片) 状況 グラフ データ 問題設定 階層ベイズのイメージ 少しだ…

2023年の採用広報活動まとめ & 来年の目標について

これは Livesense Advent Calendar 2023 DAY 25 の記事です。 こんにちは。転職ドラフトでエンジニアをしています verdy_266 です。 普段はエンジニアとして働く傍ら、採用広報チームメンバーとして弊社の外部発信を盛り上げる活動をしています。 Livesense …