ひらき

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ひらき @hiracky16

Mar 27

会社の note に記事にしてもらいました！よかったら読んでいただけると嬉しいです🙏 データ基盤から意思決定を変える—「データの民主化」に挑むファインディの現在地｜ファインディ公式note @findy_recruit note.findy.co.jp/n/nbfd7e573…

データ基盤から意思決定を変える—「データの民主化」に挑むファインディの現在地｜エンジニアインタビュー｜ファインディ公式note

今回お話を伺ったのは、全社横断組織であるデータソリューションチームのマネージャーを務める開さん。バックエンドエンジニアとして培った確かな技術を武器にデータエンジニアに転身し、現在はプロダクトの成長を支えるデータ基盤の構築からチームマネジメントまでを担っています。そんな開さんがファインディで取り組むのは、単なる情報の整理に留まらない、組織と事業をシームレスにつなぐ「データの民主化」です。デー...

note.findy.co.jp

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ひらき

ひらき @hiracky16

Jun 12

Dataform というより BigQuery ユーザーとしてありがたいスライド僕の OSS にも触れていただいて感謝🙏

snhryt @snhrytdesu

Jun 12

先日登壇した Dataform Meetup #2 の資料を公開しました！スライド末尾のリポジトリテンプレート的なやつ、6月中には公開できればと思います！ #dataformjp speakerdeck.com/snhryt/dataf…

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snhryt

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snhryt @snhrytdesu

Jun 12

Dataformのリポジトリを立ち上げるときにまずやること / dataform-day0-2026

2026年6月8日に開催された Dataform Meetup #2 の登壇資料です。

speakerdeck.com

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ひらき

ひらき @hiracky16

Jun 10

「速く作る」から「正しく作る」へ ─ AI活用レベル3段階のロードマップ｜AI Engineering Summit Tokyo 2026 登壇レポート - Findy Tech Blog tech.findy.co.jp/entry/2026/…

「速く作る」から「正しく作る」へ ─ AI活用レベル3段階のロードマップ｜AI Engineering Summit Tokyo 2026 登壇レポート - Findy Tech Blog

こんにちは。ファインディ株式会社でテックリードマネージャーをやらせてもらっている戸田です。生成AIが開発現場に入り込んでから1年あまり。Claude CodeやGitHub Copilotなどのエージェント型ツールも一般的になってきました。その一方で、「AIを導入したのに、思ったほど速くなっていない」「むしろレビ…

tech.findy.co.jp

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Findy Tools ファインディ【公式】

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Findy Tools ファインディ【公式】

@findy_tools

Jun 10

【新機能リリース 🎉】 Findy Toolsは新たに「データ基盤 Architecture AI」をリリースしました！フォーム入力だけでAIが「データ基盤アーキテクチャ」を提案。データ基盤における最大の課題「構築する人材不足」を解決します:✨🚀 #FindyArchitectureAI ▼詳細はこちら findy-tools.io/data_architec…

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ひらき

ひらき @hiracky16

Jun 9

データ基盤のアーキテクチャ提案ツールが出ました！データエンジニアの方々は使ってフィードバックいただけると嬉しいです🙏 ファインディ、AIによるデータ基盤の設計提案　想定コストも算出 - 日本経済新聞 nikkei.com/article/DGXZQOUC0…

ファインディ、AIによるデータ基盤の設計提案　想定コストも算出

IT業界向け転職サービスのファインディ（東京・品川）は人工知能（AI）がデータ基盤の設計を提案するサービスを始める。AI活用に向けてデータ基盤整備の需要が高まる中、顧客のニーズに合わせて使うべきツールを示し、想定コストも算出する。開発ツールのレビューサイト「Findy Tools」の無料機能として「Architecture AI　データ基盤」を追加する。データ量や活用方法、データの抽出頻度など

nikkei.com

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ひらき

ひらき @hiracky16

Jun 9

業務モデリングでデータモデルやコードが制約であってはならないし、実現するためにオントロジーや組織課題にも向き合うデータエンジニアにならないとって思った💪 データエンジニアこそ組織のオントロジーに向き合うべき｜harry zenn.dev/dely_jp/articles/da… #zenn

データエンジニアこそ組織のオントロジーに向き合うべき

zenn.dev

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Yuma Sugimura | 杉村勇馬

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Yuma Sugimura | 杉村勇馬 @y_sugi_it

Jun 8

Google Cloud 利用料金の BigQuery エクスポートで FOCUS（FinOps Open Cost and Usage Specification）形式での出力が可能に（Preview）。FOCUS とは、クラウドベンダーごとに異なる請求データのスキーマを標準化して、一貫したコスト分析を可能にするオープン仕様 docs.cloud.google.com/billin…

Export Cloud Billing data to BigQuery | Google Cloud Documentation

docs.cloud.google.com

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harry

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harry

@gappy50

Jun 9

今語るのがめっちゃ怖いのですが、私は俺らが向き合いたかったことにようやく社会が気づき始めているAI時代だからこそデータエンジニアがちゃんとオントロジーとは？に向き合って正面から語っていくべきだと信じています。 zenn.dev/dely_jp/articles/da…

データエンジニアこそ組織のオントロジーに向き合うべき

zenn.dev

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ひらき

ひらき @hiracky16

Jun 9

テックリード戸田さんのセッションがそろそろ始まる！「速く作る」から「正しく作る」へ ─ 生成AI時代の開発フロー改革のロードマップと実行 ─ ai-engineering-summit-tokyo.… #AIE2026_findy

「速く作る」から「正しく作る」へ ─ 生成AI時代の開発フロー改革のロードマップと実行 ─

生成AIツールを導入したものの、「期待したほど開発スピードが上がらない」「AI生成コードのレビューに追われ、シニアエンジニアが疲弊している」 ──多くの組織が直面するこの「AI導入の落とし穴」に対し、ファインディ株式会社が取り組んだ開発フロー改革の全貌を公開します。単なるコーディング支援に留まらず、「AI活用スキル」の開発組織全体への配布から、AIと人間の役割を明確に分ける「レビュー領域の...

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