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X-WR-CALDESC:『SUUMO』の裏側！第2弾 ～機械学習エンジニア
 リング編
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 リング編
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SUMMARY:『SUUMO』の裏側！第2弾 ～機械学習エンジニアリン
 グ編
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/96802
 0?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nこんな方に
 お勧めです\n\nリクルートの住まい事業における機械学
 習エンジニアの具体的な取り組みを知りたい方\n機械
 学習エンジニアとデータエンジニアが業務でどのよう
 に関わっているか知りたい方\nリクルートのデータ組
 織での働き方が気になる方\n\nイベント内容\nリクルー
 トには、事業領域を横断してデータ関連職種のメンバ
 ーが集まる組織（データ推進室）があります。今回は
 その中の住まい事業における機械学習エンジニアを中
 心とした、下記事例について紹介します。\n・ユーザ
 ーの住まい希望から生成するテーマ別レコメンドの取
 り組み\n・LLMを用いたフリーワードテキストの活用、
 およびリアルタイムパイプラインへの導入\n・ディー
 プニューラルネットワーク（DNN）の活用の試行錯誤\n
 登壇者\n\n友近 圭汰（ともちか・けいた）/モデレータ
 ー\nデータ推進室 販促領域データソリューション１ユ
 ニット（住まい） 住まいデータソリューション部 / 部
 長\n2018年にリクルート住まいカンパニー（現リクルー
 ト）へ新卒入社。『SUUMO』のデータサイエンティスト
 として、カウンター出店やTVCM効果可視化・CRMなどマー
 ケティングを主としたデータ分析案件に参画。2021年よ
 り、住まい領域のデータ活用を推進するグループのマ
 ネジャーを務め、2023年10月より現職。\n\n町田 和哉（
 まちだ・かずや）/機械学習エンジニア\nデータ推進室 
 販促領域データソリューション１ユニット（住まい） 
 住まいデータソリューション部 \n2019年にリクルート住
 まいカンパニー（現リクルート）へ新卒入社。機械学
 習エンジニアとして『SUUMO』の物件レコメンドの機械
 学習ロジックやAPI開発に携わる。現在は、戸建・流通
 領域のレコメンドチームのリーダーを担当。大学時代
 はNLPを専攻。\n\n生川 亮太（なるかわ・りょうた）/機
 械学習エンジニア\nデータ推進室 販促領域データソリ
 ューション１ユニット（住まい） 住まいデータソリュ
 ーション部 \nUX/UI設計やソフトウェア開発などを経験
 した後、2021年にリクルートへキャリア採用入社。機械
 学習エンジニアとして『SUUMO』の物件レコメンドの機
 械学習ロジックやAPI開発に携わる。\n\n宮﨑 悠樹（み
 やざき・ゆうき） /データエンジニア\nデータ推進室 
 データテクノロジーユニット アジリティテクノロジー
 部  \n2022年にリクルートへキャリア採用入社。『SUUMO』
 や『スタディサプリ』のデータエンジニアとしてデー
 タパイプラインの開発に携わる。現在は『SUUMO』にお
 いて、レコメンドAPIに対するリアルタイムデータ連携
 の開発を推進している。\n\n芹澤 恒誠（せりざわ・こ
 うせい） / 機械学習エンジニア\nデータ推進室 販促領
 域データソリューション１ユニット（住まい） 住まい
 データソリューション部 \n2022年にリクルートへ新卒入
 社。企画・CRM向けのデータ分析業務に従事したのち、
 直近では、機械学習エンジニアとして『SUUMO』の物件
 レコメンドの機械学習ロジックやAPI開発に携わる。\n\n
 当日のタイムテーブル（予定）\n\n\n\n時間\nコンテンツ
 \n\n\n\n\n19:00 ~ 19:10\nオープニング （データ推進室と住
 まい事業について）\n\n\n19:10 ~ 19:30\n事例・取り組み紹
 介①\n\n\n19:30 ~ 19:50\n事例・取り組み紹介②\n\n\n19:50 ~ 20
 :10\n事例・取り組み紹介③\n\n\n20:10 ~ 20:20 　\nクロージ
 ング\n\n\n\n本開催はオンラインのウェビナーイベント
 です！\n配信はZoomで行います。当日のURLは本イベント
 ページ「参加者への情報」欄にてご確認いただけます
 。\n また、前日17時、当日18時にメールでもお送りいた
 します。\nProduced by\nデータ推進室 | 株式会社リクルー
 ト キャリア採用特設ページ\nRecruit Data Blog
LOCATION:オンライン オンライン
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