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GPU・LLM・MLOps・Kubernetes、そしてマインドセット · 3508 件
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技術文章とサイドプロジェクトに関する韓国語記事十編 — 始め方ではなく続け方
技術ブログの始め方を扱う記事は多いのに、ほとんどは最初の一編までしか連れて行ってくれません。この記事は書き続ける問題と作り続ける問題を扱った韓国語の記事十編を集めました。開発者が文章を書く理由の三編、習慣とプラットフォーム選びの五編、そしてサイドプロジェクトが実際の収益につながるまでを記録した二編です。リンクはすべて直接開いて確認し、各記事がどの段階を扱うのか、誰が読むとよいのかを整理しました。
2026-08-12 · 20 分で読めます #큐레이션#korean-blogs#writing#side-project#indie-dev開発者の転職記と年収交渉の記事八編 — 成功談ではなく手順を書いた記事だけを選びました
転職記は多いのに、ほとんどは結果だけが残ります。この記事は過程を順に書いた韓国語の記事八編を集めました。転職の全過程を記録した三編、年収交渉の根拠を扱った一編、履歴書と職務経歴書の書き方三編、そして合否と無関係に面接を振り返った一編です。リンクはすべて直接開いて確認し、各記事がどの段階を扱うのか、誰が読むとよいのかを整理しました。
2026-08-12 · 18 分で読めます #큐레이션#korean-blogs#career#job-change#salary-negotiationコンテキスト予算 — 何を入れるかではなく何を外すかが設計です
コンテキストウィンドウにはまだ余裕があるのに、エージェントの正確さは落ちていきます。コンテキストは有限の注意予算であり、ツールのスキーマもその予算を食います。ハーネスエンジニアリング連載第2回では、プロンプト累積をプレイブックに変える方法、ドロップポリシーとコンパクションの基準、サブエージェント委任の本当のコストまで、コンテキスト予算の設計を整理しました。
2026-08-12 · 10 分で読めます #llm#agent#harness-engineering#하네스엔지니어링#AI에이전트韓国の開発ブログ名文キュレーション 1 — バックエンドとインフラ、直接開いて確認した14本
韓国語で書かれたバックエンドとインフラの記事から、説明が具体的で再現可能な14本を選んで紹介します。IstioのSidecarとServiceEntry、Envoyのサーキットブレーカーとルーティング、Prometheus Push Gatewayの限界、JVMのメモリ構造とGC、クラスパスシャドーイング、Kafkaのパーティション増設時のコンシューマ設定、Linuxサーバーを60秒で把握する順序、HTTP Keep-AliveとTCP
2026-08-12 · 24 分で読めます #curation#큐레이션#backend#infra#istioノートアプリを五回乗り換えた人のための韓国語記事九編 — 道具ではなく構造の問題でした
ObsidianとNotionを行き来しながらテンプレートばかり整え、肝心のノートは溜まらないという経験はよくあります。この記事は道具の紹介ではなく記録の構造を扱う韓国語の記事九編を集めました。道具を選ぶ前に読む三編、つながりを軸にしたメモ法である제텔카스텐の二編、そして記録を実際の変化に変える振り返りの四編です。リンクはすべて直接開いて確認し、各記事がどの問題を扱うのか、誰が読むとよいのかを整理しました。
2026-08-12 · 18 分で読めます #큐레이션#korean-blogs#productivity#note-taking#obsidianFDE障害診断プレイブック — アクセス権から報告書まで6ステップ
自社サービスの障害と顧客先の障害の決定的な違いは、何も知らない状態から始まることです。だからForward Deployed Engineer（FDE）には、腕前より先に固定された順序が必要です。アクセスと権限の確認、症状の再現、レイヤーの切り分け、原因仮説、検証、報告書という6ステップを、決済APIが断続的に504を返すという構成した例一つで貫き、各ステップで実際に叩くkubectl、curl、grepのコマンドを併記しました。診断が
2026-08-12 · 11 分で読めます #career#fde#forward-deployed-engineer#incident-response#debuggingFDEオンボーディング90日 — 把握、単独チケット、主導ミッションの3か月
Forward Deployed Engineer（FDE）のオンボーディングは、自社と顧客企業という二重の未知の環境に同時に適応する仕事なので、普通のエンジニアのオンボーディングより設計が必要です。1か月目は環境・製品・人の地図を描き、2か月目は単独チケットで信頼口座を開き、3か月目は小さなミッションを一つ主導します。週ごとのチェックリスト、各月に潜む罠、そして90日が終わったときに自分を検証する三つの質問まで、最初の四半期を丸ごと設
2026-08-12 · 9 分で読めます #career#fde#forward-deployed-engineer#onboarding#checklistFDE（Forward Deployed Engineer）とは何か — 顧客の現場に配置されるエンジニア
Palantirが生み出し、いまOpenAIとAnthropicが競って採用している職種、Forward Deployed Engineer（FDE）を丁寧に整理します。本社ではなく顧客の現場に配置され、製品と顧客システムの間のラストワンマイルをコードでつなぐ仕事とは何か。ソリューションアーキテクト・セールスエンジニア・コンサルタント・サポートエンジニアとの違いを表で切り分け、未完成のプラットフォームであるほど現場のエンジニアリングが製
2026-08-12 · 11 分で読めます #career#fde#forward-deployed-engineer#ai#job-searchバックエンド・DevOps・データエンジニアからFDEへ — 6か月の転換ロードマップ
Forward Deployed Engineer（FDE）への転身を考える人の大半は、バックエンド、DevOps・SRE、データエンジニアのどれかから出発します。良い知らせは、どの背景でもFDEスキルマップの半分はすでに持っていること。悪い知らせは、空いている残り半分が背景ごとに違うことです。三つの背景それぞれについて、すでに持っているものと埋めるべきものを切り分け、共通して足りない顧客対面のスキルを指摘した上で、2か月単位の6か月転
2026-08-12 · 9 分で読めます #career#fde#forward-deployed-engineer#career-transition#roadmap「遅いんです」をエンジニアリングの問題に翻訳する — FDEの顧客コミュニケーション
顧客はバグレポートをくれません。「遅いんです」「動かないんです」「ときどき変なんです」という痛みの報告をくれます。Forward Deployed Engineer（FDE）の中核スキルの一つは、この言葉を測定可能なエンジニアリングの問題に翻訳する質問の技術です。いつから、誰が、何をするとき、どのくらい、何と比べての五つの軸で症状を絞る方法、同じ場面で信頼を削る返答と積む返答の対比、約束の単位を解決時刻から次の報告時刻に変える期待値マネ
2026-08-12 · 10 分で読めます #career#fde#forward-deployed-engineer#communication#customer-successPoCはなぜ本番にたどり着けないのか — 成功基準、セキュリティレビュー、引き継ぎ
デモで拍手をもらったPoCのかなりの部分は、そのまま静かに死にます。技術が足りないからではなく、成功基準がなかったから、セキュリティレビューを最後に始めたから、チャンピオンがいなかったから、PoC環境と本番環境の差に気づくのが遅かったからです。Forward Deployed Engineer（FDE）の仕事の中で、PoCを本番に運ぶ区間は技術より運営設計が勝負どころです。開始前に合意する成功基準の文書、最初の週に始めるセキュリティレビ
2026-08-12 · 10 分で読めます #career#fde#forward-deployed-engineer#poc#productionFDE面接準備 — 診断シナリオ、顧客シミュレーション、ケーススタディ
Forward Deployed Engineer（FDE）の面接では、アルゴリズム問題の代わりに未知のシステムの障害診断シナリオが、カルチャーフィット質問の代わりに怒った顧客の役割演技が出ることが多い。測ろうとしているのがコードではなく現場での判断だからです。会社ごとに形式は違うという前提の上で、公開求人票が共通して要求する能力を、技術診断ラウンド、顧客シミュレーションラウンド、ケーススタディの三形式に一般化し、それぞれの採点ポイント
2026-08-12 · 10 分で読めます #career#fde#forward-deployed-engineer#interview#job-searchテキスト生成オープンモデルをサイズ別に選ぶ
オープンなテキスト生成モデルを選ぶとき、サイズは性能の等級ではなく配置の制約です。この記事はオンデバイス向けの小型、GPU1枚に載せる中型、サーバが必要な大型に分け、各区分で実際に確認したモデルのパラメータ、コンテキスト、ライセンスを整理し、MoEのメモリ計算がなぜ違うのか、コンテキスト拡張がなぜ無料ではないのか、カードが要求する実行条件を無視すると何が壊れるのかを説明します。オープンモデルガイドシリーズ第2回です。
2026-08-12 · 11 分で読めます #ai#llm#huggingface#open-source-llm#text-generationライセンスと配備: 類型の読み方と量子化配布物の出所確認
オープンモデルのlicenseフィールドに書かれた短い識別子は目次にすぎず、実際の条件は全文にあります。この記事は2026-08-12に実際に出会ったライセンス類型を整理し、コミュニティライセンスと非商用条件が何を求めるのか、ゲートの掛かったリポジトリが配備パイプラインでなぜ問題になるのか、そしてGGUFのような量子化配布物の出所をどう確認すべきかを説明します。オープンモデルガイドシリーズ最終回の第8回です。
2026-08-12 · 12 分で読めます #ai#llm#huggingface#open-source-llm#licenseコードモデルの選び方: 補完と対話、FIM、ライセンス
コードモデルは、エディタ内でカーソル位置を埋める補完用と、質問に答える対話型という別の製品です。この記事は2026-08-12に確認したオープンなコードモデルのパラメータ、コンテキスト、FIM対応の記載、ライセンスを整理し、ベースモデルに対話をさせるとなぜ失敗するのか、コードモデルでライセンスがなぜ特に慎重を要するのかを説明します。オープンモデルガイドシリーズ第7回です。
2026-08-12 · 12 分で読めます #ai#llm#huggingface#open-source-llm#code-llm音声モデルの選び方: STTとTTSの実践基準
音声モデルはテキストモデルと違い、対応言語、音声長の制約、リアルタイム性、話者分離の要否が先に決まり、その後にモデルが決まります。この記事は2026-08-12に確認したSTTとTTSのオープンモデルのパラメータ、ライセンス、対応言語、音声制約を整理し、リアルタイムという語をどう分解すべきか、カードに書かれた幻覚と同意に関する警告がなぜ設計制約になるのかを説明します。オープンモデルガイドシリーズ第5回です。
2026-08-12 · 12 分で読めます #ai#huggingface#open-source-llm#speech-to-text#text-to-speech韓国語に対応するオープンモデルとトークナイザのコスト
韓国語対応という表記は、その言語を処理するという意味であって上手だという保証ではありません。この記事は2026-08-12に確認した韓国語特化・バイリンガル・多言語のオープンモデルのカード値を整理し、トークナイザが韓国語をどう分割するかがなぜそのままコストとコンテキスト消費になるのか、そしてそれを自分で測る方法を説明します。韓国語モデルで特に分かれるライセンス類型も扱います。オープンモデルガイドシリーズ第4回です。
2026-08-12 · 11 分で読めます #ai#llm#huggingface#open-source-llm#korean-nlpFDEスキルマップ — 8ドメインの最低ライン、実務ライン、確認質問
Forward Deployed Engineer（FDE）に必要なスキルを、Linux、ネットワーク、Kubernetes、データベース、認証・セキュリティ、オブザーバビリティ、クラウド・インフラ、顧客コミュニケーションの8ドメインで地図にします。ドメインごとに、なぜ必要か、履歴書ではなく現場で通用する最低ラインはどこか、実務ラインはどこか、そして自分の位置を測る確認質問を三つずつ付けました。8つ全部を備えた人はいないので、どこが空い
2026-08-12 · 10 分で読めます #career#fde#forward-deployed-engineer#skills#roadmapビジョンとマルチモーダル: 画像理解、OCR、VLMの選び方
ビジョンモデルはひとつのカテゴリではありません。対話型VLM、OCR専用、文書構造化、画像検索用の埋め込みは別物で、互いを代替しません。この記事は2026-08-12に確認した各カテゴリのオープンモデルのカード値を整理し、解像度や複数画像の扱いといった実際の制約、そしてカードが明記する禁止用途も扱います。オープンモデルガイドシリーズ第6回です。
2026-08-12 · 12 分で読めます #ai#huggingface#open-source-llm#vision-language-model#ocrHugging Faceのモデルカードの読み方: 何を信じ、何を疑うか
Hugging Faceのモデルカードで実際に判断材料になる項目は、ライセンス、パラメータ数、コンテキスト長、intended use、limitations、学習データの6つです。この記事は各項目が何を意味し何を隠すのか、ダウンロード数といいね数がなぜ品質指標にならないのか、そしてカードに書かれていない項目をどう扱うべきかを、2026-08-12に実際に確認したモデルページの事例で整理します。オープンモデルガイドシリーズ第1回です。
2026-08-12 · 12 分で読めます #ai#llm#huggingface#open-source-llm#model-card