KINTOテクノロジーズ株式会社 開発支援部の有留です。 全社会議体などの運営や、エンジニア育成、研修などを担当しています。 KINTOテクノロジーズ(以下、KTC)では、業務を通じたエンジニア自身の成長を、会社として応援しています。そのため、社外コミュティ参加や、外部イベントでの登壇も積極的に後押ししています。（社長の小寺、副社長の景山も、外部主催のイベントで度々登壇しています） 2023年2月8日、分析グループ所属の若手エンジニア和田さんが、一般社団法人中部経済連合会さま主催のイベント、中経連×デジタ

ISID X（クロス） イノベーション 本部 の飯田です。 ブラックボックス 最適化を使って、なかなか 言語化 しにくい自分の思考パターン（好みの色）を表現する取り組みをしてみました。 ブラックボックス 最適化とOptuna ブラックボックス 最適化とは「ある関数の出力を最大化 （または最小化） するような入力を勾配情報などを使わずに探索する問題」と言われます。 参考 ある入力に対して、その出力結果だけしか取得することが出来ず、それ以外の情報が与えられないような状況で、結果を最適化（最小化・最大化）するこ

はじめに こんにちは！イノベーションセンターテクノロジー部門 GPU-K8s Projectに二週間、インターン参加させていただいた石本直也と申します。 大学院では、WebAssemblyに関するObservabilityについて研究をしています。 今回の職場体験型インターンシップでは「モダンなICTインフラを支える技術の検証・開発（クラウド, コンテナ or データ基盤領域）」をテーマとして以下のことに取り組みました。 GPU ServerのWorker Nodeとしての設定(cuda,containe

プロダクトエンジニアリング部の小林です。 2022年4月に新卒として入社し、アプリケーションエンジニアとしてバックエンドからフロントエンドまで幅広く開発を行っています。 この記事では、配属されたチームで取り組んだリファクタリングをどのように行ったか、その舞台裏について紹介します。 プロジェクトの技術選定と背景 技術選定 Clean Architecture x Next.js x TypeScript アプリケーション実行基盤: 内製ライブラリ「KEEL」 開発からリリースまで 理想の状態 リリース時の状

はじめに こんにちは、CA.goの運営をしている岩村です。普段は、株式会社アプリボットでサーバーサイ ...

はじめに こんにちは。ML・データ部MLOpsブロックの築山（ @2kyym ）です。 MLOpsブロックでは2022年の上期から Argo CD の導入に着手しました。本記事ではArgo CDの導入を検討した背景から導入のメリット、また導入における公式マニフェストへの変更点や、運用において必須である認証や権限管理など、具体的な手順についてご紹介します。少しでもArgo CDの導入を検討している方の助けになれば幸いです。 またArgo CDを導入するきっかけとなった、複数運用していたKubernetesク

はじめに 医療・介護・ヘルスケア・シニアライフの4つの事業領域で高齢社会の情報インフラを構築している、株式会社エス・エム・エスのAnalytics&Innovation推進部（以下、A&I推進部）の新卒3年目の小貝です。現在は主に介護職向け求人情報サービスである「カイゴジョブ」のデータ分析・アルゴリズム開発を担当しています。 A&I推進部はエス・エム・エス社内のデータを横断的に収集し、データの分析や加工から、データに基づく施策展開までを行う部門です。部門の役割としては以下の3つが挙

テクノロジー本部の yoshikawa です。 普段の業務では全社データ基盤の開発や技術検証、ビジネスサイドのデータ活用支援を行っています。 本記事では、Google CloudのDataplex(主にData CatalogとData Lineage)を活用したデータマネジメント及びその支援に関する事例を紹介します。 また関連して、データ開発の質とスピードを高めるべくCloud Composerとdbt(dbt Core)を採用し、DWH(データウェアハウス)/DM(データマート)構築基盤を刷新する取り

こんにちは！Insight Edgeでコンサルタントとして働いている山田です。 この記事では、AI開発プロジェクトにおいてよく議論になる「知的財産権の帰属」について、 クライアントとの契約時に注意すべきポイントをまとめました。 本記事は経済産業省が策定している「AI・データの利用に関する契約ガイドライン」を参考に、 特にAIモデルの知的財産権に焦点を当てて解説しています。 もしご興味があれば、ガイドラインも併せてご覧頂けると、より理解が深まるかと思います。（全362ページの大作！） 「AI&

初めまして！ 2022年4月に入社しました、AI戦略室の岩﨑悠紀と申します。 普段の業務では主に機械学習モデルの性能改善を担当しています。 昨今ではChatGPTをはじめとした機械学習プロダクトが世に出始めており、 翻訳やチャットボットなどの自然言語処理、そして画像生成や物体検知などの画像処理の分野が注目を浴びています。 機械学習は応用範囲がとても広く、LIFULLでは間取りの3D画像の生成する「 LIFULL HOME'S 3D間取り 」や、対話型の物件検索システムである「 AIホームズくんBETA 」

はじめに こんにちは、計測プラットフォーム開発本部アプリ部の中岡、永井、東原です。私たちのチームではZOZOMAT、ZOZOGLASSといった既存の計測機能の改善と、新規計測アプリの研究開発を担当しています。 その新規計測アプリとして、ZOZOFITというボディーマネジメントサービスを2022年の夏に米国でローンチしました。この記事では、ZOZOFITのiOSアプリを新規開発するにあたって、どのような技術要素を取り入れたかについてご紹介します。 目次 はじめに 目次 ZOZOFITとは 計測機能とその実装

AI戦略室の神谷と申します。データサイエンティストとして、機械学習や数値モデルのアルゴリズム開発に従事しています。最近ではAIをはじめとしたさまざまなデータの活用やビジネスへの応用について興味を持っています。 私が所属するAI戦略室では、将来的な競合他社との差別化を見据えた「AI技術シーズの創出」と短中期的な事業貢献につながる「AI技術シーズの活用」の2本柱となるミッションを持っており、AIとビジネスの橋渡しをどのように行っていくかを日々議論・検討しています(参考: 社内&#x

はじめに Pythonは世界的にも人気のあるプログラミング言語ですが、実行速度については課題があります。Pythonの実行速度を高速化したい、という要求は根強く、これまでにも様々なツールや処理系が開発されています。 この記事ではMITの研究者らが開発したPythonを高速化するツール「Codon」について紹介します。 この記事を3行でまとめると： 高性能で簡単に扱えるPythonコンパイラ「Codon」 Pythonとの互換性がありながら、CやC++に匹敵する高速化を実現 実際にPythonコードが100

この記事は、2023年2月に行われたさくらインターネットの社内勉強会における発表を編集部にて記事化したものです。 はじめに さくらインターネットの養王田(よおだ)です。主に衛星データプラットフォーム「Tellus」のフロ […]

基盤モデルが自動運転車を操ってる筆者のイメージ created by DALL-E Turingで機械学習チームでエンジニアをしている井ノ上です。(Twitter: いのいち) Turingは2030年までにあらゆる場所で自動走行が可能で、ハンドルが必要ない完全自動運転システム（Level 5自動運転）の開発を目指して様々な技術の調査や検証を行っています。このテックブログではTuringがどのようにしてLevel 5完全自動運転にアプローチしていくのか、近年の基盤モデルやGoogleのロボティクス研究から