サイバーエージェントでは様々なエンジニア向け勉強会を継続的に開催していますが、メディア事業広告部門「MDH」のエンジニアたちが運営する「オレシカナイト」もその一つ。 2017年2月にスタートした同イベントは、これまでGoや広告配信システム、機械学習などアドテク分野における様々なテーマで全5回実施してきました。 Developers Blogでは「オレシカナイト」の運営に携わる「MDH」エンジニア 林、片田にインタビュー。「MDH」技術組織の概要やイベントを継続的に運営する工夫など話を聞きました。 林 欣朋 メディア事業広告部門「MDH」サーバーサイドエンジニア。 金融系SIerを経て、2011年サイバーエージェント中途入社。Androidエンジニアとしてネイティブアプリ開発に携わった後、2013年よりサーバーサイドエンジニアとして占いサービス「SATORI」の立ち上げに従事。 2015年6

皆様こんにちわ。 株式会社AJAでプロダクト担当の役員をしております小越と申します。 このブログに寄稿させていただくのは2回目です。 CC:Dave 前回は私の古巣のMDHで実施した、 「ディレクター全員がSQLを覚えて、捗った話」をお届けいたしました。 今回は、拡大期における採用について書いていこうと思います。 具体的には、チーム拡大の時にエンジニアを採用する際、 エピソード質問を用いることによってミスマッチを無くし、 採用の成功率を上げる方法です。 実際、エピソード質問を用いる際には前提が2点ほどありますので その前提をまず整理させていただきます。 －－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－ 前提1:採用は、新入社員がワークするまで －－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－ 採用に人員数の目標を持つ事があると思うのですが、 重要な前提条件として採用

皆さんこんにちは、メディア広告部門(MDH)の平井です。 先日(3月21日)、東京都心でサクラ(ソメイヨシノ)が全国トップをきって開花したそうです。ちなみに、東京都心が全国のトップになるのは9年ぶりのこと。 さて隔週で開催している技術者のスキルや知識共有のための勉強会「LT Thursday」ですが、今回で16回目を迎えました。 今回は、弊社のグループ会社であるサイバーエージェント・クラウドファンディングが運営するサービス、 Makuake と合同で勉強会を行いました。 1. 時間のない人のための5分でわかる MDH　(MDH 駒原) MDH(メディア広告部門)について開発責任者の駒原が発表しました。 「ビジネス視点で見た MDH」と「システム視点でみた MDH」、という観点で概要を説明しました。 MDH は弊社のメディア事業に属しており、「Ameba」、「Spotlight」、「by.S

外れ値検出のアルゴリズム、Google Apps Scriptの話他「LT Thursday」Vol.15 こんにちは、メディア広告部門(MDH)の大江です。 花粉症の方にはつらい季節となってまいりました。 今日は花粉症がしんどいなーと思いきや風邪だったというサイクルを毎年経験しています。 さて隔週で開催している技術者のスキルや知識共有のための勉強会「LT Thursday」ですが、今回で15回目を迎えました。 各プロジェクトから5名のエンジニアが直近のリリースや学生時代の研究に関してプレゼンしました。 1. 外れ値検出のアルゴリズム　(大澤) 1人目は外れ値検出アルゴリズムに関して、大澤が発表しました。 外れ値検出とは、他の値と比べて大きく外れた値を検出するものです。 記事広告の読了率を調べる際、滞在時間等のログから異常なものを弾きたいため外れ値検知に関して色々調査したとのことです。 今

こんにちは、サイバーエージェントのメディア広告部門、 通称MDHで開発局の局長をやっている小越と申します。 我々の部署は「メディアの為の広告テクノロジー」というミッションで 日々配信サーバーやDMPの開発を通じてメディアの広告収益を 上げる事を仕事にしています。 今回は、我々の部署で導入して、とても捗った話を紹介したいと思います。 ■何をやったのか？(やっているのか？) 簡単に言うと、(1)ディレクターがSQLを覚えて、(2)データ分析に 必要なデータ抽出はディレクターがやるというルールを導入し、 実際に運用しています。 導入前の課題、導入後の効果、 そしてそれから更に何が起こったかを順番に説明していきます。 ■導入前の課題 皆さんの開発組織では、PDCAサイクルはどのように回ってますか？ PDCAとは我々の部署では以下のような行為と定義付ける事ができます。 P:プラン データ分析や戦略策

こんにちは、メディア広告部門(MDH)のkogetsuです。 MDHでは、技術者のための勉強会 「LT Thursday」を隔週で開催しています。 「LT Thursday」は、社員のスキルセットを知ることや、個人のスキルセットの幅を広げることを目的としており、1回あたり3〜4名のエンジニアがプレゼンを行っています。 今回の「 LT Thursday」 は、アドテクスタジオの代表的なプロダクトである「Dynalyst」 のチームと合同で勉強会を行いました。 トップバッターは「A.J.A.レコメンドエンジン」チームの大澤が発表しました。 テーマは「段階的Frequency Cappingの技巧」です。 大澤が担当しているA.J.A.レコメンドエンジンでは、メディアのマネタイズ(広告収益増加)とグロース(回遊増加)、両方を達成することを目的にしています。 フリークエンシーキャップとは上記の目的

皆さんこんにちは、MDHのkogetsuです。 今回は、アドテクスタジオのセミナールームにお邪魔してCAリワードとの合同勉強会を行いました。同じ会社の中でもだいぶセミナールームの雰囲気が違うのだなあということを感じました。今後も交流を増やしていきたいですね。 大澤(MDH) 「JVMクラッシュの事例について」 1人目はA.J.A.レコメンドエンジンチームでサーバサイドエンジニアを務めている大澤の発表でした。 レコメンドエンジンは、メディアの収益性と回遊性の向上を実現する事を目的としたプロダクトです。 まずは、不穏なエラーメッセージが会場に提示され、「これを見たことがあるか？」という問いから勉強会が始まりました。 大澤はこのメッセージは、機械語に変換する部分であるJVMでエラーになった時に出る エラーメッセージである事を強調。 A.J.A.レコメンドエンジンのチームでは、とある改修を行ったあ