論文の概要: Unveiling the Skills and Responsibilities of Serverless Practitioners: An Empirical Investigation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.10344v1
- Date: Fri, 15 Nov 2024 16:45:04 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-18 15:39:01.219837
- Title: Unveiling the Skills and Responsibilities of Serverless Practitioners: An Empirical Investigation
- Title(参考訳): サーバレス実践者のスキルと責任の解明--実証的研究
- Authors: Muhammad Hamza, Vy Kauppinen, Muhammad Azeem Akbar, Wardah Naeem Awan, Kari Smolander,
- Abstract要約: 本研究は,7カ国の求人広告141件の質的分析を行うことにより,サーバレス実践者の業界要件を特定し,整理することを目的とする。
包括的な役割、責任、スキルを開発し、19の責任をソフトウェア開発、インフラと運用、専門的な開発とリーダーシップ、ソフトウェアビジネスの4つのテーマに分類しました。
28のハードスキルを7つのテーマにマッピングし、32のソフトスキルを8つのテーマにマッピングしました。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.3455674031934434
- License:
- Abstract: Enterprises are increasingly adopting serverless computing to enhance scalability, reduce costs, and improve efficiency. However, this shift introduces new responsibilities and necessitates a distinct set of skills for practitioners. This study aims to identify and organize the industry requirements for serverless practitioners by conducting a qualitative analysis of 141 job advertisements from seven countries. We developed comprehensive taxonomies of roles, responsibilities, and skills, categorizing 19 responsibilities into four themes: software development, infrastructure and operations, professional development and leadership, and software business. Additionally, we identified 28 hard skills mapped into seven themes and 32 soft skills mapped into eight themes, with the six most demanded soft skills being communication proficiency, continuous learning and adaptability, collaborative teamwork, problem-solving and analytical skills, leadership excellence, and project management. Our findings contribute to understanding the organizational structures and training requirements for effective serverless computing adoption.
- Abstract(参考訳): スケーラビリティを強化し、コストを削減し、効率を向上させるために、サーバレスコンピューティングを採用する企業が増えている。
しかし、このシフトは新たな責任を導入し、実践者にとって異なるスキルセットを必要とします。
本研究は,7カ国の求人広告141件の質的分析を行うことにより,サーバレス実践者の業界要件を特定し,整理することを目的とする。
私たちは、19の責任を、ソフトウェア開発、インフラと運用、専門的な開発とリーダーシップ、ソフトウェアビジネスの4つのテーマに分類し、役割、責任、スキルの包括的な分類法を開発しました。
さらに、28のハードスキルを7つのテーマにマッピングし、32のソフトスキルを8つのテーマにマッピングしました。
この結果は,効率的なサーバレスコンピューティング導入のための組織構造とトレーニング要件の理解に寄与する。
関連論文リスト
- Embracing Experiential Learning: Hackathons as an Educational Strategy for Shaping Soft Skills in Software Engineering [3.02243271391691]
40名の学生を対象とする7日間のハイブリッドハッカソンの予備的実証的証拠を報告する。
本研究では,ハッカソン体験が,学生の自己認識を評価するための構造化されたアンケートを通じて,革新的かつ創造的な思考,コラボレーション,チームワーク,知識の適用を促進するかを評価する。
業界にとって、私たちの議論は、将来のSEプロフェッショナルにおけるソフトスキルの開発に関する意味を持ち、それによって、ソフトウェア市場におけるその採用性と準備性を高めます。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-11T20:58:33Z) - CyberMentor: AI Powered Learning Tool Platform to Address Diverse Student Needs in Cybersecurity Education [6.267144136593821]
サイバーセキュリティプログラムの多くの非伝統的な学生は、しばしば仲間や家族、教授からのアドバイスへのアクセスを欠いている。
本稿では,知識,スキル,キャリア準備に関するアドバイスに答えることによって,包括的支援を提供するアプリケーションを提案する。
我々はサイバーセキュリティの学生の多様なニーズと問題点に対処する学習ツールプラットフォームであるCyberMentorを開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-16T18:00:06Z) - Curious, Critical Thinker, Empathetic, and Ethically Responsible: Essential Soft Skills for Data Scientists in Software Engineering [0.0]
データサイエンティストは、大量のデータを管理し、AIアルゴリズムの社会的影響に対処する上で、課題に直面している。
この研究は、AIを使ったプロジェクトに取り組む際に、データサイエンティストが必要とする重要なソフトスキルを特定することを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-03T20:27:14Z) - Generative AI Literacy: Twelve Defining Competencies [48.90506360377104]
本稿では、生成AIと対話するために必要なスキルと知識領域を網羅した、生成人工知能(AI)リテラシーの能力に基づくモデルを提案する。
能力は、基礎的なAIリテラシーから、倫理的および法的考慮を含むエンジニアリングとプログラミングのスキルの促進まで様々である。
これらの12の能力は、個人、政策立案者、政府高官、教育者が責任を持って生成AIの可能性をナビゲートし活用しようとするための枠組みを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-29T14:55:15Z) - Re-TASK: Revisiting LLM Tasks from Capability, Skill, and Knowledge Perspectives [54.14429346914995]
CoT (Chain-of-Thought) は複雑な問題を解決する重要な方法となっている。
大規模言語モデル(LLM)はドメイン固有のタスクを正確に分解するのに苦労することが多い。
本稿では,LLMタスクを能力,スキル,知識の観点から再検討する理論モデルであるRe-TASKフレームワークを紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-13T13:58:23Z) - OlympicArena: Benchmarking Multi-discipline Cognitive Reasoning for Superintelligent AI [73.75520820608232]
我々は,11,163のバイリンガル問題を含む,テキストのみとインターリーブされたテキストイメージのモダリティを紹介する。
これらの課題には、7つのフィールドと62の国際オリンピック大会にわたる幅広い規律が含まれており、データ漏洩について厳格に調査されている。
我々の評価によると、GPT-4oのような先進モデルでさえ、複雑な推論とマルチモーダル統合における現在のAI制限を反映して、全体的な精度は39.97%しか達成していない。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-18T16:20:53Z) - Quality Assurance for Artificial Intelligence: A Study of Industrial
Concerns, Challenges and Best Practices [14.222404866137756]
我々は,AIシステムの品質保証(QA4AI)の課題とベストプラクティスについて報告する。
以上の結果から, 最も重要な特性として正しさが示唆され, モデル関連性, 効率性, 展開性などが示唆された。
AI開発の各段階で、21のQA4AIプラクティスを特定します。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-26T08:31:45Z) - An Actionable Framework for Understanding and Improving Talent Retention
as a Competitive Advantage in IT Organizations [44.342141516382284]
この作業は、IT組織で使用されるTalent Retention(TR)のための実行可能なフレームワークを提示します。
我々のフレームワークには、一連の要因、文脈特性、障壁、戦略、対処メカニズムが含まれています。
この結果から,ソフトウェア技術者は他の専門家グループと区別できることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-02T17:08:14Z) - Combining Modular Skills in Multitask Learning [149.8001096811708]
モジュラー設計は、ニューラルネットワークが様々な知識の面をアンタングルして再結合し、新しいタスクにより系統的に一般化することを奨励する。
この研究では、各タスクは(潜在的に小さな)インベントリから潜在的な離散スキルのサブセットと関連付けられていると仮定する。
ネットワークのモジュラー設計により、強化学習におけるサンプル効率が著しく向上し、教師あり学習における数ショットの一般化が図られる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-28T16:07:19Z) - Discovering Generalizable Skills via Automated Generation of Diverse
Tasks [82.16392072211337]
本稿では,多種多様なタスクの自動生成による一般化可能なスキルの発見手法を提案する。
教師なしスキル発見の先行研究とは対照的に,本手法では各スキルをトレーニング可能なタスクジェネレータが生成するユニークなタスクとペアリングする。
生成したタスクにおけるロボットの動作に定義されたタスク判別器を共同で訓練し、多様性目標の低いエビデンスを推定する。
学習スキルは階層的な強化学習アルゴリズムで構成され、目に見えない目標タスクを解決する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-26T03:41:51Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。