「Deep Learningをサービスに導入したい！」人に周囲が泣かされないために
リクルートテクノロジーズにおける検索改善施策の事例を通じて、Deep Learningをはじめとした機械学習の強みと限界を探る本連載「機械学習活用プロジェクト大解剖」。 前回は、検索改善のためのアーキテクチャ（QueryRewriter）とDeep Learningを導入する動機を紹介しました。今回は、「Deep Learningの導入のために何が必要であり、なぜQueryRewriterが開発されたのか」について解説します。 より具体的な改善事例は次回解説します。 機械学習を活用しやすくする開発・運用体制――2つのアンチパターン まず、「とにかくDeep Learningを使いたい！」というようなデータサイエンティストに周囲を泣かされないための仕組みと開発・運用体制について考えます。 新しい技術を導入する際は、何であれ慎重に進めた方がいいです。Deep Learningのような解釈可能性
アルゴリズム取引のシステムを開発・運用してみて分かったこと
趣味でアルゴリズム取引のシステムを開発・運用してみたことで得られた知見について、社内のテーマ自由な勉強会で発表しました。
【エンジニア対談】ドリコム流サービスを支えるサーバーサイド技術とエンジニア文化〜全てはユーザーに価値を届けるために〜（前編） | gamebiz
【エンジニア対談】ドリコム流サービスを支えるサーバーサイド技術とエンジニア文化〜全てはユーザーに価値を届けるために〜（前編） ドリコム<3793>は、去る2月3日、2017年3月期の第3四半期累計（4～12月）の連結決算を発表、売上高56億7600万円（前年同期比16.1％増）、営業利益5億1400万円（前年同期3億1900万円の赤字）、経常利益4億5000万円（同3億2200万円の赤字）、四半期純利益4億1700万円（同6億8900万円の赤字）と大幅な黒字転換となった（関連記事）。 また、同社は2018年3月までに7～8本のIP（知的財産権）タイトルをリリース予定だ。直近では、2016年11月にリリースした『ダービースタリオン マスターズ（以下、ダビマス）』の第3四半期の売上が7億4000万円と、垂直立ち上がりを見せ、年明け1月の月次売上速報は4億5000万円となり、好調に推移している。
モダンなテスト管理プロセスのためにテスト管理ツール３つを比較検討したはなし | メルカリエンジニアリング
こんにちは。メルカリのテストエンジニアとして、スマホアプリのテスト自動化をぶりぶりしている@daipresentsです。 テスト自動化をすすめるにあたり、効率のよいテストを作るために、既存のテストケースについて調べる機会がありました。その過程で現状のQAプロセスも確認したのですが、以下のようなテストケース管理の課題があることがわかりました。 それぞれのテストエンジニアが、それぞれの方法で、それぞれのテストケースを管理しているため、ナレッジが横につながりにくい。 共有されているリグレッションテスト項目の更新が追いついておらず、情報が古くて使いにくい。 人数が増えてきて、ふりかえりや改善がやりにくい。 １については、現在、職能横断的なチーム構成になっているため、プロジェクトやプロダクトに集中できる環境である反面、それぞれのチームにいるQAエンジニアどうしのつながりが薄れてしまうことが原因に感じ
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AWSとGCPのマルチクラウドインフラにおけるVPN設計のポイント| PLAID engineer blog
