はじめまして！SHEで人事をしております永田です。現在は複業としてSHEにジョインしており採用を担当しております。今回のテックノートは「スタートアップにおけるデータプロダクトの開発戦略」と題して、SHE株式会社執行役員CTOの村下（あきらさん）と株式会社wellday執行役員CTO中村さんが対談した内容をお届けします。連載を予定しており今回は初期のデータ収集戦略に焦点を当てた内容となっています。スタートアップ初期でひとつのハードルとなる「データ収集」に各社がどのように向き合い、乗り越えてきたのか？必見の内

この記事は Enigmo Advent Calendar 2021 の15日目の記事です。 はじめに 寒さが身にしみる今日この頃、みなさん如何お過ごしでしょうか。 最近、○○エンジニアという肩書きがよく分からなくなってきたエンジニアの伊藤です。 アドベントカレンダー の時期になると年末になったんだなという実感が湧きますね。 今回は今年一番注力してやってきたMLOpsについて書いていこうかと思います。 はじめに なぜMLOpsなのか？ 全体的な流れ 調査 MLOpsの定義、目標の設定 エニグモにおけるMLO

この記事は Enigmo Advent Calendar 2021 の12日目の記事です。 こんにちは。 BUYMA の検索やMLOps基盤周りを担当している竹田です。 この一年間はTerraformを業務で利用することが多かったため、普段気を付けていることなどを運用tipsとして紹介したいと思います。 Terraform Terraformは言わずと知れた Infrastructure as Code (IaC) を実現するためのツールです。 先日v1 🎉 になり、安定してきた印象があります。 Terr

ISID X（クロス） イノベーション 本部 アドバンスドテク ノロ ジー 部の米谷です。本記事は 電通国際情報サービス Advent Calendar 2021 の9日目のポストです。 私は現在、 Microsoft Azure を使ったデータ分析基盤の案件支援や研究開発の業務を行っています。本記事では、個人的に最近注目している DataOps というキーワードについて書いていきたいと思います。 DataOps とは？ DataOps の必要性 DataOps で利用する Azure サービス Azur

こんにちは、技術本部 データシステム部 MLOpsブロックの平田（ @TrsNium ）です。約2年半ぶりの執筆となる今回の記事では、MLOps向け基盤を「Kubeflow Pipelines」から「Vertex Pieplines」へ移行して運用コストを削減した取り組みを紹介します。 目次 目次 はじめに Vertex Pipelinesとは Vertex Pipelinesへの移行 Vertex Pipelinesへ移行するワークフロー 1. ワークフローのKubeflow Pipelines SDK

はじめに こんにちは。SRE部MLOpsチームの築山（ @2kyym ）です。 Infrastructure as Code（IaC）が一般的になり、またパブリッククラウドをフル活用したインフラ構築が当たり前となりつつあります。そんな中で、インフラの構成管理にTerraformを用いているチームも多いのではないでしょうか。本記事ではTerraformを用いたインフラ構成管理において避けては通れないTerraformやProviderのバージョンアップを自動化し、IaCの運用負荷を削減する方法をご紹介します

はじめに こんにちは。SRE部MLOpsチームの中山（ @civitaspo ）です。みなさんはGWをどのように過ごされたでしょうか。私は実家に子どもたちを預けて夫婦でゆっくりする時間にしました。こんなに気軽に実家を頼りにできるのも 全国在宅勤務制度 のおかげで、実家がある福岡に住めているからです。「この会社に入って良かったなぁ」としみじみとした気持ちでGW明けの絶望と対峙しております。 現在、MLOpsチームでは増加するML案件への対応をスケールさせるため、 Kubeflow を使ったMLOps基盤構築

はじめに こんにちは。ZOZO研究所の shikajiro です。主にZOZO研究所のバックエンド全般を担当しています。 先日のテックブログ ZOZOTOWN「おすすめアイテム」を支える推薦システム基盤 をご覧いただけたでしょうか。ZOZO研究所と連携するMLOpsチームのTJこと田島が執筆した記事なので是非御覧ください。 techblog.zozo.com この 推薦システム基盤の推薦アルゴリズム を研究開発する際に利用した 実験基盤 の開発メンバーとして参加し、そこでAI PlatformやKubef

ZOZOテクノロジーズ推薦基盤チームの寺崎（ @f6wbl6 ）です。ZOZOでは現在、米Yale大学の経営大学院マーケティング学科准教授である上武康亮氏と「顧客コミュニケーションの最適化」をテーマに共同研究を進めています。 推薦基盤チームでは上武氏のチームで構築した最適化アルゴリズムを本番環境で運用していくための機械学習基盤（以下、ML基盤）の設計と実装を行っています。本記事ではML基盤の足掛かりとして用いた AI Platform Pipelines ( Kubeflow Pipelines ) の概

はじめまして。2020年4月からエブリーに新卒で入社した伊藤です。 データエンジニア・データサイエンティストとしてデータ関連部門に所属し、日々データ業務に関わっています。 データ業務の1つである機械学習モデルの開発は、実験環境でモデルの精度を確認した上で本番環境に適用するプロセスを経ます。 今回は機械学習の実装で利用したMLflowとOptunaを組み合わせが、モデルの開発・運用・レビューで高いアジリティを提供できると分かり、導入事例として紹介できたらと思います。 取り組んだ問題 最近のデータ業務で、DE

セーフィー株式会社要素技術開発部のおにきです。 クラウドカメラを用いた画像解析の開発を担当しています。 AWSのMLOps環境である Sagemaker について調査しました。試しに物体検出アルゴリズムである YOLOv4 の学習環境を作ってみたので紹介します。今回学習環境としてYOLOv4の著者Alexey Bochkovskiy氏が公開している ソースコード を利用しています。これはYOLOv3までの著者であるJoseph Redmon氏の開発していたフレームワークである Darknet をブランチし

　こんにちは、LIFULLでData Analystとして働いている竹澤です。社外では、Mediumの Towards Data Science でContributorとして寄稿したりしています。 　2020年私は主にデジタルマーケティング領域で効果検証の自働化や異常検知ロジックの開発、DXプロジェクトの立ち上げに携わってきました。 　今回はデータアナリティクス/データサイエンス・プロジェクトにおけるマネジメント論の整理を試みます。あくまで私見の塊（いわゆるオレオレ）ですが。 想定読者としては、Data

こんにちは。MLOpsチームリーダー兼プラットフォームSREチームリーダーの sonots です。今年の4月からZOZOTOWNリプレイスプロジェクトにも関わるようになりました。Zoomの背景画像を「進め！電波少年」にしてみても、チームの若者に伝わらないのが最近の悩みです。 今回の記事は、昨年度にタスクフォースとして発足したOSSポリシー策定委員会を代表して、今年の4月に弊社で策定したOSSポリシーについて紹介します。 OSSポリシー策定の背景と目的 弊社でもOSSを利用・貢献・公開しているメンバーが増え

はじめに こんにちは。dely開発部の伊ヶ崎（ @_ikki02 ）です。 本記事はdely Advent Calendar 2019の6日目の記事です。 qiita.com adventar.org 昨日は当社サーバサイドエンジニアの安尾が 「スピード優先の開発で溜まった技術的負債の返済計画（サーバーサイド編）」 という記事を書きました！ 新機能の開発にとどまらず 技術的負債を返済していくのはとっても素敵なことですね！ ぜひこちらも一読いただけると嬉しいです。 さて、本日は前職でデータサイエンティスト、

こんにちは。MLOpsチームリーダーの sonots です。 先日の プレスリリース で発表しました通り、ZOZOTOWNに「類似アイテム検索機能」を追加しました。この機能の技術要素について先日開かれた Google Cloud Next '19 in Tokyo で、本プロジェクトからは2件発表してきました！ 技術要素が気になる技術オタクの皆様におかれましては、ぜひ資料と動画をご覧ください！ ZOZO画像検索でのMLOps実践とGKEインフラ アーキテクチャ 筆者（そのっつ）の発表になります。発表の概要