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機械学習でプロダクト成長させる技術と組織を3社のMLエンジニアが語る - note/コネヒト/Wantedly|noteエンジニアチームの技術記事
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機械学習でプロダクト成長させる技術と組織を3社のMLエンジニアが語る - note/コネヒト/Wantedly|noteエンジニアチームの技術記事
MLエンジニアがプロダクトをグロースさせるためには、機械学習の知識はもちろんのこと、その他にも考え... MLエンジニアがプロダクトをグロースさせるためには、機械学習の知識はもちろんのこと、その他にも考えなければならないことが多々あります。アーキテクチャの刷新や組織での立ち回り、採用の強化など各方面の働きかけが必要になるでしょう。 各社でどんなアーキテクチャなのか? 短期で価値をデリバリーするための工夫は? 採用はどうしてる?MLエンジニアは市場にいる? MLエンジニアに求められる能力は? これらの悩みに対して、note・コネヒト・Wantedlyの3社のMLエンジニアが現場での工夫や苦労について語りました。 登壇者※ 本記事はオフラインイベント「機械学習×プロダクト成長 - 3社が語る技術と組織 ~ note/コネヒト/wantedly」の文字起こしです 3社のMLアーキテクチャのメリット、デメリット note株式会社 小沼 塁 新卒でデータサイエンティストとして入社し、PoCを中心にレコメ