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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/78891
 2?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nDsDS (Discovery 
 DataScience)\nYahooエンジニア\, CAエンジニア\, DeNAエンジニ
 ア\, MoTエンジニア合同イベント！\nScrambleTech19が主催し
 ている、データサイエンティストが日頃の業務で得た
 知見や悩みについて情報共有する会です！ 「組織の枠
 を超えて、支えあえるDSコミュニティを創る」ことを
 目指しています！  \n今回のテーマ「MLOps」\nMLサービス
 が広がりをみせていますが、MLサービスの開発・運用
 では以下のような問題が発生しています。 \n\nデータ
 サイエンティストとエンジニアで開発環境の違いなど
 の乖離が問題になっている。  \n本番環境と異なるロー
 カル環境での実験  \nモデルやデータセット、前処理パ
 イプラインなどのバージョン管理  \nシステムのvalidatio
 n  \nオーケストレーションとの親和性  \n\nこのような
 問題を解決し、安定したサービス稼働を行うためにMLOp
 sの重要度が上がっています。\n今回は、実際のMLサー
 ビスを運営している実例を元に各サービスの基盤作り
 を紐解いていきます。\n参加費無料・途中入退室は自
 由です、お気軽にどうぞ！\n参加方法\nイベントへの参
 加\n\ncompass経由で参加\n\nオンライン参加\n\nYoutube Live: h
 ttps://youtu.be/LmWqR1gy4v0\n19:00から配信を開始しているため
 、早めに入場することが可能です\nアーカイブ公開し
 ました(https://youtu.be/IsO7mAkR1VU)\n\nタイムテーブル\n\n\n\n
 時間\n内容\nスピーカー\n\n\n\n\n19:00 ~ 19:30\n開場\n\n\n\n19:
 30 ~ 19:40\nスタート & Opening\n\n\n\n19:40 ~ 19:50\n広告文自動
 生成プロダクトでDataflowを導入した話\n川本 峻頌(株式
 会社サイバーエージェント)\n\n\n19:50 ~ 20:00\nTensorflowの
 モデルをGCPでサービングしてきた話\n守屋 洋平(株式会
 社サイバーエージェント)\n\n\n20:00 ~ 20:10\nSageMakerで試行
 錯誤する推論パイプライン\n大谷 拓海(株式会社ディー
 ・エヌ・エー)\n\n\n20:10 ~ 20:20\n休憩\n\n\n\n20:20 ~ 20:30\nClou
 d Composerで組む機械学習パイプライン\n築山 将央(株式
 会社Mobility Technologies)\n\n\n20:30 ~ 20:40\n検索システムのMLR
 モデル更新の自動化\n南 直人(ヤフー株式会社)\n\n\n20:40
  ~ 20:50\n全社共通レコメンドプラットフォームへのKubern
 etes/Airflow導入\n芹沢 信也(ヤフー株式会社)\n\n\n20:50 ~ 21:
 00\n閉会式\n\n\n\n21:00 ~\n撤収\n\n\n\n\n登壇者情報\n1人目 
 川本 峻頌 (株式会社サイバーエージェント)\n\nテーマ
 「広告文自動生成プロダクトでDataflowを導入した話」\n
 \n2020年4月にCyberAgentに新卒入社。\nアドテクにおける広
 告文自動生成プロダクトに所属。\n大学院では強化学
 習を用いた推薦エンジンや自然言語処理の研究（生成
 モデルが中心）に従事する傍ら、ベンチャーでiOS\, Web
 アプリ（フロント/サーバー）開発を経験。\nCyberAgentで
 は生成モデルの研究開発や、MLシステムの構築（GCP）
 に携わる。\n最近はMLOps（特に前処理フローの自動化\, 
 実験管理周り）に関心がある。  \n2人目 守屋 洋平 (株
 式会社サイバーエージェント)\n\nテーマ 「Tensorflowのモ
 デルをGCPでサービングしてきた話」\n\n2020年6月に中途
 入社。\n広告の効果予測AIを行うプロダクト、 極予測AI
 (キワミヨソクエーアイ) の開発チームに所属。 \nWebエ
 ンジニア -> MLエンジニアへ転向して１年ほど。\n業務
 では、MLモデルの予測エンジンや、データのパイプラ
 インなどの開発をメインで取り組んでいる。  \n3人目 
 大谷 拓海 (株式会社ディー・エヌ・エー)\n\nテーマ「Sa
 geMakerで試行錯誤する推論パイプライン」\n\n2019年4月に
 DeNAに新卒入社。\nMLエンジニアリング第一グループ所
 属。\n大学院では自然言語処理の研究をしていた。そ
 の前はネイティブアプリやwebやグラフィクスなど広く
 薄く色々やっていた。\nDeNAでは機械学習パイプライン
 の設計開発運用の他、色々なプロジェクトで広く薄く
 やっている。\nAWSはちょっとできる。GCPはなんもわか
 らん。\n4人目 築山 将央 (株式会社Mobility Technologies)\n\n
 テーマ「Cloud Composerで組む機械学習パイプライン」\nCom
 poserのチュートリアルからベストプラクティスまで、
 コードベースの解説を交えつつ話します。\n\n\n\n2019年4
 月にDeNAに新卒入社。\nDeNAより株式会社Mobility Technologies
 に出向中。\nMLエンジニアリング第一グループ所属。\n
 学生時代はコンピュータビジョンの研究に従事しつつ
 、スタートアップ等でWeb開発を行っていた。\n出向前
 から現在に至るまで、オートモーティブ分野におけるM
 Lシステムの開発運用に携わっている。\nMLOpsを中心に
 、クラウドネイティブアーキテクチャや自動化に特に
 関心がある。\n5人目 南 直人 (ヤフー株式会社)\n\nテー
 マ「検索システムのMLRモデル更新の自動化」\n\n2019年4
 月にヤフー株式会社に新卒入社。\nサイエンス統括本
 部サイエンス1本部1部で検索エンジニアをやっていま
 す。\n学生時代はPageRankを使って特許の引用情報を分析
 したり、マルチエージェントシステムで金融市場をシ
 ミュレーションしたり、非一様分布の高次元多様体を
 いい感じに埋め込んだりしていました。\n情報検索は
 始めて1年くらいです。\n6人目 芹沢 信也 (ヤフー株式
 会社)\n\nテーマ「全社共通レコメンドプラットフォー
 ムへのKubernetes/Airflow導入」\n\n2019年4月にヤフー株式会
 社に新卒入社。 \nサイエンス統括本部サイエンス2本部
 3部で全社汎用レコメンドプラットフォームの開発に従
 事。  \n学生時代の研究は生体計測やVRに近いこと。 \n
 機械学習は講義でやった・ツールを触った程度。Kuberne
 tesだけでなくDockerすら未経験。  \nまた、制御担当(主
 に経路追従など)としてNHK学生ロボコンに出場。    \n連
 絡先\nScramble Tech19\n\nTwitter: @ScrambleTech19\nE-mail: scrambletech
 19@gmail.com\n
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