「データサイエンス部隊が内製で切磋琢磨」から方針転換――機械学習／AIプロジェクトが守るべき4つの骨子

「データサイエンス部隊が内製で切磋琢磨」から方針転換――機械学習／AIプロジェクトが守るべき4つの骨子：リクルートジョブズ事例に見るAIプロジェクトの勘所（1） リクルートジョブズが機械学習／AIをサービスに活用するプロジェクトで得た知見を紹介する連載。初回は、リクルートジョブズでデータサイエンス部隊が立ち上がった頃に起こった問題について。 本連載「リクルートジョブズ事例に見るAIプロジェクトの勘所」では、リクルートジョブズが機械学習／AIをサービスに活用するプロジェクトで得た知見を、主にエンジニアリングとデータサイエンスの両方に関わる業務を担当している方に向けてお伝えします。機械学習／AIを導入した結果分かった、組織の在り方などを参考にしていただければと思います。 そもそも、リクルートジョブズとは リクルートジョブズは、『タウンワーク』『フロム・エーナビ』『はたらいく』『とらばーゆ』『リ