【Sansan×Unipos×M3】事例から学ぶ!MLOps・データ分析基盤 最前線事例共有勉強会

イベント内容

イベント概要

Sansan株式会社、Unipos、エムスリー株式会社の3社合同による勉強会です。

MLOpsやデータ分析の基盤を開発、運用する上で得られた知見、ノウハウについて、実際の事例を交えながら各社に紹介していただきます。イベント内では、登壇者への質問、議論の時間を設ける予定です。実際の開発者、運用者の肌感覚を含めて参加者全員が吸収し、活用できる機会を提供します。

また、当日は休憩時間を利用した主催企業3社によるMLOpsクイズ大会などの企画を設けます。 開発、業務上の知見の共有だけでなく、主催企業についても深く知って頂きながら、「学びがあった」と実感できる時間となる事をイベントの目的としています。

今回のキーワード

データ分析機械学習MLOps基盤自然言語処理Data Pipeline

注意事項

本イベント参加者及び、コミュニティの全メンバーが、以下の行動規範に従う必要があります。このコミュニティの全メンバーが、いかなるイベントにおいても、オーガナイザーによる協力のもと、この行動規範を遵守することが求められています。私たちは、このコミュニティの全ての参加者が、誰にとっても安全な環境を保障するために、協力し合うことを期待しています。

私たちのコミュニティは、性別、性的自認、外形的な性別、年齢、性的指向、障害、身体的特徴、身体のサイズ、人種、民族、宗教(あるいは無宗教)、技術の選択、を理由としたハラスメントの無い状態を維持すべく行動します。私たちは、コミュニティメンバーに対する、いかなる種類のハラスメントも容認しません。性的な表現や画像は、トーク、ワークショップ、パーティ、Twitter その他のオンラインメディアを含め、いかなるコミュニティイベントでも、不適切なものとします。これらの規則を破った参加者は、オーガナイザーの決定のもと、制裁を受けるか、当該イベントおよび将来のあらゆるイベントあるいはコミュニティから、参加を拒絶されることがあります。

イベント当日及び、開催前後において、自身が不快な想いをした場合や他者の言動に気になる点が見られた場合など、お気づきの点につきましては、以下相談窓口にご連絡ください。

  • 主催者メールアドレス: shunsuke-kawai@m3.com
  • M3採用・広報担当者メールアドレス: m-tomonaga@m3.com

近年、SNS等を利用し参加者同士で解決を図る場合において、無用な誤解によるセカンドハラスメントに繋がってしまう状況が多く見られます。一度ご連絡頂ければ、運営チーム及び当事者による事実確認、対応方針相談の上、解決に向け最善を尽くしますので、何卒ご協力よろしくお願いします。

このコミュニティ行動規範は、 https://gist.github.com/atsushieno/b6fa985354b5583f027d10618f6d1438 を参考にさせていただいております。会場内だけでなく、ブログや SNS などでの発信、コメントなどをされる際にも、行動規範への違反がないようご留意ください。

タイムテーブル

時間 タイトル スピーカー
17:00-17:05 Zoom配信調整
17:05-17:10 イントロ
17:10-17:30 高速化・並列化・標準化 スケールするML予測システムの開発 池嶋大樹 (M3)
17:30-17:50 休憩, イベント
17:50-18:00 因果分析を捌いていく型の紹介 水谷優斗 (Unipos)
18:00-18:20 ニュース配信における MLOps・分析基盤の事例紹介 高橋寛治 (Sansan)
18:20-18:30 クロージング

登壇者紹介

高橋寛治 (Sansan)

発表概要

「ニュース配信における MLOps・分析基盤の事例紹介」

Sansan ではビジネス上でつながりのある企業についてのニュースを配信しています。 この裏側で動いているMLシステムの運用や分析基盤を用いた事例について、簡単に紹介予定です。

プロフィール

2017年に新卒で Sansan に入社し、自然言語処理を中心とした研究開発を担当しています。

水谷優斗 (Unipos) (twitter)

発表概要

因果分析を捌いていく型の紹介

プロフィール

2018年に新卒でFringe81に入社。1年目は広告配信システムの機械学習化、アルゴリズムの開発を行っていました。2〜3年目はUniposにおいてのデータ活用や、機械学習ロジックを担当していました。4年目の現在はプロダクト企画や意思決定のためのデータ分析及び、データ分析基盤の作成を担当しています。 趣味は野球です。

池嶋大樹 (M3)

発表概要

「高速化・並列化・標準化 スケールするML予測システムの開発」

プロフィール

大学で河川シミュレーションを研究した後、2017年にコンサルティング会社にデータサイエンス系のエンジニアとして入社。2019年にエムスリーに入社し、レコメンドエンジンやユーザー意向予測モデルの開発・改善を担当。

当日のURL

当日はslido、Youtubeを利用したオンラインイベントとなります。 参加登録して頂くとconnapss上部に表示されます。

注意事項

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