KINTOテクノロジーズ のブログ

新卒データアナリストがデータエンジニアになるまで

はじめに こんにちは。分析グループでデータエンジニアをしている小池です。新卒入社した前職では主にサービスグロースのための分析を行っていたのですが、現職ではデータ分析基盤の開発をしています。平たくいえば、データアナリストからデータエンジニアへキャリアチェンジしたというわけです。この記事では、私がデータアナリストからデータエンジニアにな

Building a culture of MLOps by holding a SageMaker Study Session (4/4)

By Ikki Ikazaki, MLOps/Data Engineer at Analysis Group This is the last part in a multi-part series on how KINTO Technologies Corporation(KTC) developed a system and culture of Machine Learning Operations(MLOps). Please have a look at Part1( How We Define MLOps in KTC ), Part2( Training and Prediction as Batch Pattern ), and Part3( Metadata Management or Experiment Tracking Using SageMaker Experiments ). Situation The previous post (Part1) discussed the goal and scope of MLOps and I tried to gai

情報セキュリティワークショップin越後湯沢2022 レポート

自己紹介 KINTOテクノロジーズにてCIO室セキュリティチームのチームリーダーを担当している森野です。 趣味は子ども時代を過ごした埼玉県大宮市(現さいたま市)のサッカーチームである大宮アルディージャの応援です。 最近は機動戦士ガンダム 水星の魔女にハマっていて毎週日曜日午後5時の放映を楽しみにしています。 本記事では先日初参加した 情報セキュリティ

SageMaker勉強会と文化醸成 (4/4)

こんにちは。分析グループ(分析G)でMLOps/データエンジニアしてます伊ヶ崎( @_ikki02 )です。 こちらは「KINTOテクノロジーズ株式会社にてどのようにMLOpsを適用していくのか」というテーマでの連載最終回です。1本目の記事「 KINTOテクノロジーズのMLOpsを定義してみた 」、2本目の記事「 SageMakerを使った学習&推論のバッチパターン 」および3本目の記事「 SageMaker Experimentsを

EventStormingでモデリングしてみた

こんにちは。Woven Payment Solution開発グループの小野です。 私達のチームは Toyota Woven City で使われる予定の決済プラットフォームの開発を行っています。少し古い内容ですが、私達のやっていることについてはこちらをご覧ください。 20220422 Woven City Tech Meetup Tech Talk by Rie Ono 今回は私達の決済システムを設計する際に利用したDDDのモデリング手法の一つ EventStorming を使って

Metadata Management with SageMaker Experiments (3/4)

By Ikki Ikazaki, MLOps/Data Engineer at Analysis Group This is the third part in a multi-part series on how KINTO Technologies Corporation(KTC) developed a system and culture of Machine Learning Operations(MLOps). Please take a look at Part1( How We Define MLOps in KTC ) and Part2( Training and Prediction as Batch Pattern ). The fourth and final post will discuss "Benkyo-kai", a series of internal study sessions, to form the common knowledge about SageMaker and MLOps with other departm

Language Localization at KINTO Technologies (Part 1)

Introduction As someone who grew up living between two cultures -Spain and Japan-, I have always been passionate about cross-cultural communication. My name is Maya Sakakibara and as the lead of language localization at KINTO Technologies, the topic I would like to introduce to you in two parts is precisely that: localization. The objective of these two articles is to share with you the importance of it through my studies and current experience, hopefully making you a little bit more interested
iOS

KINTOのグローバル展開における個人データ関連法対応

はじめに グローバル開発グループの森です。普段は Global KINTO Web のPdM 兼 グローバル開発Gでの個人データ関連法の窓口を担当しています。 KINTOは日本国内のみではなく、関連会社やパートナーによって、世界中30か国以上にサブスクリプションやレンタカーなど様々なサービスが展開されています。 Global KINTO Web ではその一覧をご確認いただけますので、ぜひご確認くだ

#iwillblog: iOSDC Japan 2022参加レポート

はじめに モバイル開発グループの日野森、木下、中口で、 iOSDC Japan 2022 に参加しました。2年ぶりにオフラインイベントが開催して、オンライン配信とオフラインのハイブリッドでしたので、それぞれの状況に合わせて参加しました。 本記事では参加した感想、印象に残ったトークを紹介します。 感想 日野森 ​ まず初めに、僕は今年で5年目の参加になりますが、毎年

SageMakerExperimentsを用いた実験管理 (3/4)

こんにちは。分析グループ(分析G)でMLOps/データエンジニアしてます伊ヶ崎( @_ikki02 )です。 こちらは「KINTOテクノロジーズ株式会社にてどのようにMLOpsを適用していくのか」というテーマでの連載3本目です。1本目の記事「 KINTOテクノロジーズのMLOpsを定義してみた 」および2本目の記事「 SageMakerを使った学習&推論のバッチパターン 」はそれぞれのリンクよりご確認くだ

DBRE ガードレール構想の実現に向けた取り組みについて

こんにちは、KINTO テクノロジーズ (以下 KTC) で DBRE をやっていますあわっち( @_awache ) です。 今回は僕が KTC で実現したい Database のガードレール構想についてお話ししたいと思います。 ガードレールとは ガードレールとは Cloud Center of Excellence (CCoE) の活動の中でよく表現される言葉です。 一言でガードレールを表現すると「可能な限り利用者の自由を確保しつつ、望まし

Training and Prediction as Batch Pattern (2/4)

By Ikki Ikazaki, MLOps/Data Engineer in Analysis Group This is the second part in a multi-part series on how KINTO Technologies Corporation(KTC) developed a system and culture of Machine Learning Operations(MLOps). The first part was How We Define MLOps in KTC . The two subsequent posts will be about SageMaker Experiments to track the experiments conducted by data scientists, and "Benkyo-kai", a series of internal study sessions, to form the common knowledge about SageMaker and MLOps w

[Server side Kotlin] KtorのシリアライザーにMoshiを使う

はじめに こんにちは。Woven Payment Solution Groupで決済関係のバックエンド開発を担当している塩出です。 本Groupでは開発にKotlinを使用しており、webフレームワークにはKtorを使用しています。KtorではJSONのリクエストボディーを処理したり、JSONのレスポンスを返却するために、JSONのライブラリが別途必要となります。 当初、JSONライブラリとしてGsonを使用していましたが、Gson

SageMakerを使った学習&推論のバッチパターン (2/4)

こんにちは。分析グループ(分析G)でMLOps/データエンジニアしてます伊ヶ崎( @_ikki02 )です。 こちらは「KINTOテクノロジーズ株式会社にてどのようにMLOpsを適用していくのか」というテーマでの連載2本目です。1本目の記事「 KINTOテクノロジーズのMLOpsを定義してみた 」はリンクよりご確認ください。後続の記事では、SageMaker Experimentsを用いた実験管理、そして、他部署も巻き

世界共通のデザインシステム開発にStorybookを導入した

初めに KINTOテクノロジーズでフロントエンドエンジニアをしているクリスです。普段は多国籍のメンバーが在籍しており、チーム内のコミュニケーションは雑談でも技術的な話でも主に英語で行っているグローバル開発チームに所属して、様々な国に向けて現地サービス及びその裏で利用する管理画面を開発しています。同時に複数のプロジェクトを開発する際は、いか
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