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はじめまして。Carely開発チームです。
このアカウントでは、
「AIで速くなったあと、現場では何を考えているか」
をnoteに書いています。
うまくいったことだけでなく、
ボトルネックの移動や、疑う力の話も出します。
まず読むなら:
・AIを疑う力（SREインタビュー）
Carely開発チーム / iCARE
@devteamicare
Carely健康管理クラウドの開発チームです。
速さは前提になった。その先で、何を見るか。
AI導入、現場の運用、チームの試行錯誤を発信しています。
▶ note note.com/devteamicare
▶ 採用 bit.ly/334r4bY
- 転職を考えるとき、 制度の説明だけでは足りないことがあります。 何人のチームなのか。 どんな職種がいて、どう働いているのか。 Carely開発チームの現在地を、数字でまとめました。
- 「AIに言われた通りにやりました」では済まされない領域が、インフラにはあります。 0→1の構築はAIが一気に書いてくれる。 一方で、新人育成や品質担保は、新しい壁になってきている——マネージャーに聞いたインタビューです。 進化と制約｜Carely開発チーム / iCARE
- コードの98%はAIが書く。 それでもエンジニアの仕事はなくならない、という話。 「任せないのは、自分のほうがすごいと信じ込んでいるだけ」 リードエンジニアに聞いてきました。 コードとエゴ──エンジニア×AI｜Carely開発チーム / iCARE @devteamicare
- 他部署からの運用依頼 窓口の一本化、Backlog、毎日のプランニングポーカー。 7年かけて「善意」から「仕組み」へ進んだあと、 アサイン会議そのものをAIで自動化した話です！ 担当が決まるまでの中央値は、3.7時間から19分へ。
