- 第11回（2021/08/30）: 第2回 - 気になる技術記事の紹介
- 第2回 - 気になる技術記事の紹介
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Dropbox Engineering Career Framework
- 記事: https://dropbox.github.io/dbx-career-framework/
- キャリアフレームワークとは...自分の役割やチームにインパクトを与え，エンジニアとしてのキャリアを成長させるための情報源（マネージャーにとっては，チーム期待値の設定・仕事に対する責任）
- 行動指針
- Level Expectations: scope, collaborative reach, impact levers
- Core and Craft Responsibilities: key behaviors
- Dropboxでは，エンジニアの成功をビジネスインパクトで測っている．曖昧なものになるが，コアバリューである"They Win, We Win."に集約することができる．
- インパクトとは，お客様により良いサービスを提供することに始まり，お客様により良いサービスを提供することに終わる
- キャリアアップに関連したインパクトについての指針が3つある
- Consistency: 持続的に重要な仕事を提供することができるか
- Velocity: インパクトを与えるスピード
- Accountability: サービス提供する上での責任，シニアレベルは，自分の決定がビジネスに与える影響について，より直接的な責任を負う
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rinna株式会社、日本語GPT-2/BERTの事前学習モデルを開発しオープンソース化
- 記事: https://corp.rinna.co.jp/news/2021-8-25pressrelease/
- GPT-2とRoBERTaの日本語事前学習モデルが爆誕
- 2021年4月に公開した日本語特化GPT-2の反響を受けて開発したとのこと
- 今回公開されたのはパラメータが異なるGPT-2モデルとBERTの派生版であるRoBERTaの全4モデル
- 追加学習により日本語における自然言語処理の各タスクの精度向上に期待