AI 活用の裏側：RAG 精度改善と脆弱性対策の実態 (Atsu)
今回はAsai さんとAtsushi Hatakeyama が企業向けRAG（Retrieval-Augmented Generation）とAIセキュリティをテーマに深く語りました。実際のプロダクション開発で直面する「RAGのスケール問題」「精度改善」「散在データの統合」、そして AI 時代ならではの「脆弱性の増加」「危険コード検知」「テイントアナリシス」まで、現場の知見を踏まえながら議論しました。AI・RAG・LLM プラットフォーム開発や、AI セキュリティに関心のあるエンジニアにおすすめの回です。ご意見・ご感想は Google Form にて募集中です。
GoogleからセミFIREへ (Honda)
スイスのチューリッヒでソフトウェアエンジニアをされているMasaaki Hondaさんをゲストにお呼びしました。まずヨーロッパで手に入りにくいしゃぶしゃぶ用豚肉の話を冒頭でしました。本題では前職Googleでの仕事内容や働き方から、クオリティとインフラ領域の仕事の違い、Google独自のバージョン管理ツール、転職の経緯と難しさ、量子コンピューティングの計測、セミリタイア/FIREなど多岐に渡るトピックについて話ました。Google's engineering cultureご意見・ご感想など、お便りはこちらの Google Form で募集しています。
SRE から AI Engineer へ転身 (Asai)
Asai さんをゲストにお呼びしました。Asaiさんの近況についてキャッチアップしました。前半では第二子出産、ジュネーブとロンドンの保育園事情についてお話しました。その後、AsaiさんのSREからAI Engineerへの転身について決断した背景等をお伺いしました。SREからAI Engineerへ - 初週の感想経営戦略を問いなおすご意見・ご感想など、お便りはこちらの Google Form で募集しています。
What is SRE?（Asai）
Asai さんをゲストにお呼びしました。この収録では、Asai さんが過去に経験した SRE と現職での SRE を比較して、どういったところが異なるのかについて議論しました。 導入としてヨーロッパの3カ国の天気とビタミンDの摂取について話しました。本編では Asai さんの現職での SRE としての仕事内容、オンコールについて、Incident manager の存在、Asai さんの過去のSRE と現在の SRE のやっていることの違いとどっちが好みか、プラットフォームチームのSREからプロダクトチーム専属のSRE に異動して仕事の違いと難しさについて伺いました。 Sonar You're not Google SREをOncallでバッファとして扱うことについて Sonar career
100 回収録公開記念特別回
London Tech Talk は本編を持って第100回目の公開を迎えました。100回を記念した特別回を収録しました。 まずは、今までの London Tech Talk の転機となったイベントやエピソードについて振り返りました。印象に残っている LT 会の開催やホストおすすめのエピソードについても紹介しました。 続いて、今回の記念エピソードにあたって事前にいただいたゲストとリスナーの方々からのコメントを音声・テキスト両方で紹介しました。素敵なコメントをくださったみなさん、本当にありがとうございました。 最後に、ホストの一人である Yosuke Asai からのお知らせ、Kaz と Ken からの今後の London Tech Talk への展望について語りました。 いつも支えてくれたり、持ち込み企画を提案してくれたりするゲストのみなさん。お便りをくれたり、いつも聞いてくれたりするリスナーのみなさん。これからも London Tech Talk を楽しみにしていてください。ゲストやリスナーの皆さんと共に成長していける Podcast であり続けます。 ご感想はご意見は X でハッシュタグ #LondonTechTalk をつけてつぶやいてください。お便りはこちらの Google Form でも募集しています。
SMaT #8 Leveraging data locality and memory of your machines (Teppei)
"Software Mistakes and Tradeoffs/ソフトウェア設計のトレードオフと誤り"、通称 ”SMaT" 本の Ch8 - Leveraging data locality and memory of your machines を読んで感想を語りました。 Software Mistakes and Tradeoffs (英語) ソフトウェア設計のトレードオフと誤り (日本語) Georgia Tech Spring 2024 振り返り | note.com Apache Spark Apache Hadoop 大規模データセットも簡単クエリ! Amazon Athena をグラレコで解説 | AWS Resilient Distributed Datasets (RDDs) | Apache Spark Latency Numbers Every Programmer Should Know
【Asai 移住編 5】ゆる育休とキャリア
Asaiがゆる育休に入ることにした背景や、父親とキャリアの両立に関する考え方について話しました。 19. Don’t Underestimate the Power of Self-Reflection
SMaT #3 Exceptions vs. other patterns of handling errors (Shun)
"Software Mistakes and Tradeoffs/ソフトウェア設計のトレードオフと誤り"、通称 ”SMaT" 本の Ch3 - Exceptions vs. other patterns of handling errors in your code を読んで感想を語りました。 Software Mistakes and Tradeoffs (英語) ソフトウェア設計のトレードオフと誤り(日本語) Why Go's Error Handling is Awesome Express package to automatically turn your exceptions to the API Problem JSON response Exceptions | Kotlin Documentation
SMaT #2 Code duplication is not always bad
"Software Mistakes and Tradeoffs/ソフトウェア設計のトレードオフと誤り"、通称 ”SMaT" 本の Ch2 - Code duplication is not always bad: Code duplication vs. flexibility を読んで感想を語りました。 Software Mistakes and Tradeoffs (英語) ソフトウェア設計のトレードオフと誤り (日本語)