ニュースイミー

株式会社サイバーエージェント

企業情報

株式会社サイバーエージェント

さいばーえーじぇんと

法人代表者名: 代表取締役 代表執行役員 社長 藤田 晋

法人番号: 4011001034156

証券コード: 4751

事業概要: メディア事業 インターネット広告事業 ゲーム事業 投資育成事業

郵便番号: 1500042

本社所在地: 東京都渋谷区宇田川町40番1号

従業員数: 2364

従業員数(男性): -

従業員数(女性): -

創業: 1998-03-18

最新ニュース

Kubernetes クラスタ上で分散クエリエンジン環境の構築と比較分析

developers.cyberagent.co.jp

Kubernetesクラスタ上での分散クエリエンジン環境の構築と、その比較分析に関する記事です。 プラットフォームエンジニアやインフラエンジニア、データベースエンジニアが対象の記事です。 Kubernetesクラスタを利用したシステム構築に興味のある方に役立つ内容です。

データベース

Kubernetes クラスタ上で分散クエリエンジン環境の構築と比較分析

developers.cyberagent.co.jp

Kubernetesクラスタ上での分散クエリエンジン環境の構築と、その比較分析に関する記事です。 プラットフォームエンジニアやインフラエンジニア、データベースエンジニアが対象の記事です。 Kubernetesクラスタを利用したシステム構築に興味のある方に役立つ内容です。

インフラ

Kubernetes クラスタ上で分散クエリエンジン環境の構築と比較分析

developers.cyberagent.co.jp

Kubernetesクラスタ上での分散クエリエンジン環境の構築と、その比較分析に関する記事です。 プラットフォームエンジニアやインフラエンジニア、データベースエンジニアが対象の記事です。 Kubernetesクラスタを利用したシステム構築に興味のある方に役立つ内容です。

バックエンド

サイバーエージェント 27卒【オンライン】エンジニア新卒採用説明会

cyberagent.connpass.com

サイバーエージェントの新卒エンジニア向け採用説明会の案内です。 企業説明、選考対策、若手社員との座談会が実施されます。 2027年以降に入社を希望するエンジニア職志望の学生向けです。

バックエンド

ABEMAリアルタイム基盤サーバー認証システムの設計および実装 大規模トラフィック環境を経験して成長した話

developers.cyberagent.co.jp

ABEMAのリアルタイム基盤サーバー認証システムの設計と実装に関する記事。 大規模トラフィック環境での経験に基づいた、システムの成長について解説。 バックエンドエンジニアやインフラエンジニア、SREなど、インフラに関わるエンジニア向けの技術情報。

インフラ

ABEMAリアルタイム基盤サーバー認証システムの設計および実装 大規模トラフィック環境を経験して成長した話

developers.cyberagent.co.jp

ABEMAのリアルタイム基盤サーバー認証システムの設計と実装に関する記事。 大規模トラフィック環境での経験に基づいた、システムの成長について解説。 バックエンドエンジニアやインフラエンジニア、SREなど、インフラに関わるエンジニア向けの技術情報。

セキュリティ

ABEMAリアルタイム基盤サーバー認証システムの設計および実装 大規模トラフィック環境を経験して成長した話

developers.cyberagent.co.jp

ABEMAのリアルタイム基盤サーバー認証システムの設計と実装に関する記事。 大規模トラフィック環境での経験に基づいた、システムの成長について解説。 バックエンドエンジニアやインフラエンジニア、SREなど、インフラに関わるエンジニア向けの技術情報。

データベース

Snowflake SQL JOIN条件の最適化と検証❄️

developers.cyberagent.co.jp

Snowflake SQLのJOIN条件の最適化と検証に関する記事です。 SnowflakeのJOIN条件のパフォーマンスを向上させるための手法や、その検証方法について解説します。 データベースエンジニアやデータサイエンティスト、インフラエンジニアを対象としています。

Amazon Web Service

Snowflake SQL JOIN条件の最適化と検証❄️

developers.cyberagent.co.jp

Snowflake SQLのJOIN条件の最適化と検証に関する記事です。 SnowflakeのJOIN条件のパフォーマンスを向上させるための手法や、その検証方法について解説します。 データベースエンジニアやデータサイエンティスト、インフラエンジニアを対象としています。

Snowflake SQL JOIN条件の最適化と検証❄️

developers.cyberagent.co.jp

Snowflake SQLのJOIN条件の最適化と検証に関する記事です。 SnowflakeのJOIN条件のパフォーマンスを向上させるための手法や、その検証方法について解説します。 データベースエンジニアやデータサイエンティスト、インフラエンジニアを対象としています。

インフラ

Snowflake SQL JOIN条件の最適化と検証❄️

developers.cyberagent.co.jp

Snowflake SQLのJOIN条件の最適化と検証に関する記事です。 SnowflakeのJOIN条件のパフォーマンスを向上させるための手法や、その検証方法について解説します。 データベースエンジニアやデータサイエンティスト、インフラエンジニアを対象としています。

YANS参加とポスター発表:LLMを用いた広告文生成における「制作意図」の有効性検証

developers.cyberagent.co.jp

YANSでの発表に関する記事です。 LLMを用いた広告文生成における「制作意図」の有効性を検証しています。 マーケターやリサーチャー向けの興味深い内容です。

【イベントレポート】社内PM交流イベント「CAMP-US」第3回を開催しました!

developers.cyberagent.co.jp

CyberAgentのPMが集まるイベント「CAMP-US」のレポート記事。 社内PM同士の交流を目的としたイベントの様子が紹介されています。 プロダクトマネージャー、プロジェクトマネージャー向けの記事です。

【イベントレポート】社内PM交流イベント「CAMP-US」第3回を開催しました!

developers.cyberagent.co.jp

CyberAgentのPMが集まるイベント「CAMP-US」のレポート記事。 社内PM同士の交流を目的としたイベントの様子が紹介されています。 プロダクトマネージャー、プロジェクトマネージャー向けの記事です。

spec-workflow-mcp での開発体験がめっちゃ良い

developers.cyberagent.co.jp

「spec-workflow-mcp」というツールを使った快適な開発体験を紹介する記事です。 spec-workflow-mcpの魅力と、それを活用して開発効率を向上させる方法を解説します。 主に、フロントエンドエンジニアやWeb開発に携わる方を対象としています。

株式会社サイバーエージェント 技術 / クリエイティブ広報
モバイル

MentraOSでスマートグラスアプリの開発を試してみた

developers.cyberagent.co.jp

スマートグラスアプリの開発に関する記事です。 MentraOSを使用した開発について解説しています。 モバイルアプリ開発者やスマートグラスに関心のある方におすすめです。

株式会社サイバーエージェント 技術 / クリエイティブ広報
Go

Dart FFIを利用してGo言語で書かれた処理をアプリに組み込んでみる

developers.cyberagent.co.jp

Dart FFIを利用して、Go言語で書かれた処理をアプリに組み込む方法を紹介しています。 主にモバイルアプリ開発者や、Go言語とDart/Flutterに興味のあるエンジニアを対象としています。 Go言語の処理をDart/Flutterアプリで活用するための具体的な手順と注意点について解説します。

機械学習

渋谷 Biz × AI: ビジネスにおける AI 利活用 事例勉強会 第3回

cyberagent.connpass.com

渋谷 Biz × AI: ビジネスにおける AI 利活用 事例勉強会 第3回の開催情報です。 AI技術や機械学習技術のビジネス活用事例を学ぶことができます。 機械学習エンジニアやデータサイエンティストにおすすめです。

渋谷 Biz × AI: ビジネスにおける AI 利活用 事例勉強会 第3回

cyberagent.connpass.com

渋谷 Biz × AI: ビジネスにおける AI 利活用 事例勉強会 第3回の開催情報です。 AI技術や機械学習技術のビジネス活用事例を学ぶことができます。 機械学習エンジニアやデータサイエンティストにおすすめです。

機械学習

Developing AWS SageMaker Pipeline in Local Mode

developers.cyberagent.co.jp

本記事は、ローカルモードでのAWS SageMakerパイプラインの開発方法について解説しています。 機械学習パイプラインを構築する際に、ローカル環境でテストを行うための情報を提供します。 機械学習エンジニアやデータサイエンティストにとって役立つ内容です。