akinaka (@aknaka0504)

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Findy Development Productivity Conference

モノタロウにおけるSREの現在地：モダナイゼーションの過程で変化していく組織に、SREはどう向き合ったか

AIと共に、組織をどう進化させるか？

ヒアリング駆動で改善するデータ活用基盤 そしてヒアリングしなくても改善されるデータ活用基盤へ

タイミーにAnalyticsEngineeringがもたらしたインパクトと未来のロードマップ

第8回DataMeshLT#3 DataMeshの実践と難しさ

第8回DataMeshLT#4 Snowflake-データメッシュガバナンス

マルチデータプロダクトの開発を支えるデータの民主化の仕組み

Snowflake Intelligence × Document AIで“使いにくいデータ”を“使えるデータ”に

Google ADKのSub Agentを Agentic Workflowに移行し、 遷移成功率を改善した話

ハッカソンから社内プロダクトへ AIエージェント ko☆shi 開発で学んだ4つの重要要素

AIエージェントに必要なのはデータではなく文脈だった/ai-agent-context-graph-mybest

ポスト生成AI時代における非キラキラ企業のリアルなデータ戦略

ソフトウェア設計の課題・原則・実践技法

乱雑なコードの整理から学ぶ設計の初歩

Snowflake のアーキテクチャは本当に筋がよかったのか / Data Engineering Study #30

パフォーマンス改善の役に立つ 知っていてほしい Snowflake の仕様 2 選 / BUILD.local Tokyo: LEGEND OF DATA HEROES

ETLサービスの活用を支えるインシデント対応の工夫

一歩踏み出す / step-out-of-fear

タイミーのデータモデリング事例と今後のチャレンジ

タイミーのデータ活用を支えるdbt Cloud導入とこれから

AIでデータ活用を加速させる取り組み / Leveraging AI to accelerate data utilization

dbtとLightdash を社内へ浸透させるまでの取り組み / Integrate dbt and Lightdash into Ubie

データエンジニアリング 4年前と変わったこと、 4年前と変わらないこと

ABEMAはなぜセマンティックレイヤーに挑戦しているのか？

2025 DORA Reportから読み解く！AIが映し出す、成果を出し続ける組織の共通点 #開発生産性_findy

ソフトウェア開発現代史: 55％が変化に備えていない現実 ─ AI支援型開発時代のReboot Japan #agilejapan

ディメンショナルモデリングを支えるData Vaultについて

プロダクト本部カジュアル面談資料

OLSにおける推定量β1=共分散÷分散の導出 / 20230517

民間企業におけるデータ整備の課題と工夫 / 20220305