シルスタ

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@Ryota

フォロアーが増えるだけおもしろくなるシルバーマン・スタンレーのアカウント。日々の気づきをツイートします🕶FinatextHDの代表

Katılım Temmuz 2009
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シルスタ
シルスタ@Ryota·
通期決算発表しました! *上場後5期連続+40%で利益率21%に。今期も+40%成長継続し利益率25%へ進化! *グループAI戦略も発表し、データAIは来期+60%と成長を加速 *データ基盤からエージェント統制、AI駆動開発、そしてカスタマイズエージェント開発へと拡大していきます 今期も全力でがんばります!
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シルスタ
シルスタ@Ryota·
完全歩合がないプリデンシャルとは プルデンシャル生命、営業社員「完全歩合」を撤廃 再建策の全容判明:日本経済新聞 nikkei.com/article/DGXZQO…
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シルスタ
シルスタ@Ryota·
「SIerの死」後に“生き残る者”の正体 ここに「SIer is Dead」の答えがある。死ぬのは業態ではない。現場で得た知見がどこにも残らない人月の働き方のほうだ news.yahoo.co.jp/articles/8dd55…
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Finatext 青木
Finatext 青木@tktktk22689·
先日に引き続きREIT系の話題ですが、Oneリート投資法人も業績上方修正。2027年2月期の業績予想は営業収益で予想対比+17%の大幅修正 one-reit.com/file/news-bfff…
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シルスタ
シルスタ@Ryota·
まさに伝説
玉置真理@tamaki_8128

特筆すべきは、伝説君(@shin_esports)と上地さん(@ren_uechi)のMCの素晴らしさです。 程よいゆるさで話しやすくしてくれる一方、弛ませることもない絶妙な塩梅。 純粋な好奇心をぶつけてくれるので話し甲斐があり、常に「話しづらいか・話しやすいか」を見極めてくれるので、言えない話も多いオトナとしてはとてもありがたい。 安全領域にとどまるわけではなく、話しても困らないけれど自分からは話さないところに踏み込んでくれるから、内容が面白くなる。 3時間のコンテンツをしっかり成立させているのは、お二人の力量によるところが大きいと感じました。 何より、3時間が短く感じるほど楽しい時間でした。 YouTubeを避けがちなレジェンドの皆さま、伝説ラジオ、おすすめです!

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シルスタ
シルスタ@Ryota·
さすがにこれは無理があるような😅
渡邊 大介-Omakase.ai@ZEALS@a_d_m_a_n

【渡邊もAIになりました】先ほどOmakase AIアバターを活用した新しい採用のあり方として「AI OBOG訪問」をリリースしました! prtimes.jp/main/html/rd/p… そして恥ずかしながら、渡邊もAIアバター化し、AI OB訪問を受け付けております!コメントにURLを乗せておくのでぜひ試してみて下さい(どうしても僕の表情がかたいんですが苦笑) サイバーエージェントの人事時代からOBOG訪問は有効な施策だと思いつつ、社員の皆さんの時間をめちゃくちゃ使ってしまうのでなかなか依頼しづらいところがあったのですが、AI化してしまえば24時間365日、全自動自律的にOBOG訪問を受け付けることが可能です。 この上限がなくなったがゆえに、ほぼすべての学生に機会を解放することもできるようになりました(◯◯フィルタ、みたいなものをそもそも無しにできる)。 ぜひ新しい採用手法として人事の皆様にも試していただきたいですし、学生の皆さんはぜひ活用してみて下さい!

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Engineer Guild by外資就活ドットコム
【エンジニア志望28卒|7月31日締切カレンダー】 7月末締切のエンジニア職サマーインターン・イベント情報をまとめました。 今回は、エブリー・フォルシア・メルカリ・Supership・Finatextホールディングス・エムスリー・ウェルスナビなどの締切が迫っています。 フルスタックエンジニア、ソフトウェアエンジニア、MLOps、機械学習、SRE、データアナリストなど、職種別に実務理解を深められる募集も多めです。 7月31日は複数企業の締切が重なっているため、気になる企業は早めに確認しておきましょう。 今後も締切が追加される可能性があるため、各週でリマインドしていきます。 エンジニア就活の締切情報や選考対策を見逃したくない方は、ぜひフォローしてお待ちください👀
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シルスタ
シルスタ@Ryota·
やれることは全てやる。 そもそもやれることが何か?といろいろ思いつけるのが経験 やれるかどうかはスキルやリソース 全てやるというのはスタンス 結果でしか評価はされないが、結果は究極コントロールはできない。
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muguruma
muguruma@mt_musyu·
(Snowflake関係ないですが) 名寄せを公開LLM APIでやるのはコストがとんでもになるので、ちゃんとやるならローカルLLMとかも候補に入れるのが良さそうです zenn.dev/finatext/artic…
あべ@_coco_se

Snowflakeの名寄せどういうふうに組むのがよいのかしら。 コストと保守性が気になる。 Stream→タスク→UDFで正規化→ベクトル化&コサイン類似度判定とか? Cortex Search使ってもいいかもだけどコスト感は気になる

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