リクルートには有名なアプリケーションや、これから作られる新規アプリケーションが大小合わせて数百存在し、中にはタウンワークのように10年以上運用されてるアプリケーションもあります。リクルートテクノロジーズではこれらのサービスのパフォーマンスやメンテナンス性の向上に取り組んでいます。本連載では、タウンワークで行った「パフォーマンス改善の取り組み」と「Webのフロントエンドにおけるモダナイズの取り組み」を2回に分けて紹介し、最後に未来の話として「これから利用するフロントエンドの技術」について解説します。本稿含めて全4回の連載でお送りする予定です。 はじめに リクルートテクノロジーズでシニアソフトウェアエンジニアとグループマネージャをしている古川陽介です。これから、リクルートテクノロジーズとリクルートジョブズにおけるWebアプリケーション改善の取り組みについて連載形式でお届けします。 パフォーマン
このところAI(人工知能)やアドテクノロジー、それに対する規制の在り方も含めた議論が各所で行われ、先週も事業責任者や法務担当者、政策関係者を集めた研修会などが立て続けに開かれたわけなんですが、牧歌的な時代のプライバシー関連法や個人情報保護の仕組みのころの気持ちの延長線上で「ユーザーが不便しないからいいでしょ」という楽観論が各所で聞かれたのが残念です。 ちょうど問題となっている静止画ダウンロード違法化が自民党部会で通ってしまってゲームセット感が出ている状態ですが、これかて従前の議論をきちんと踏襲しながら有識者が議論を重ねてきたにもかかわらず、役所の得点として、あるいはちょっと前のブロッキング関連議論の意趣返し的なアプローチで反対意見を蹂躙したのは記憶に新しいところです。 同じような問題がAI分野で出ないとも限らず、その中でも比較的一冊でこのあたりを網羅している書籍はないかとよく聞かれるので、
はじめに 『機械学習のための特徴量エンジニアリング』の書誌情報 Kaggleのワークフロー 1. (探索的データ分析) 2. ベースラインモデルの構築 3. Validationの構築 4. 特徴量エンジニアリング 5. ハイパーパラメータ調整 6. アンサンブル 『機械学習のための特徴量エンジニアリング』の貢献箇所 Kaggle観点で本書をオススメする読者 おわりに はじめに このたび、『機械学習のための特徴量エンジニアリング』をご恵贈いただきました。 Kaggleと親和性が高い書籍名で、Twitterのタイムラインなどを見るに、Kaggleに興味がある層を中心に大きな注目を集めているようです。 本記事では本書の発売に寄せて、Kaggleの自分流のワークフローと「特徴量エンジニアリング」の位置づけについての私見を述べます。その上で本書がKaggleのワークフローのどの部分に寄与するかを説
「あけおめLINE」の負荷に耐えるインフラを作った話。LINEのインフラ設計を中の人に聞いた 国内外で展開する膨大なメッセージを処理する、LINEアプリのインフラってどうなっているの? こんな素朴な質問をサーバー、ネットワークなど、中の人に聞いてみました。 2011年6月のリリース以来、右肩上がりの成長を続けるコミュニケーションアプリ「LINE」。主要4カ国(日本・タイ・台湾・インドネシア)の月間アクティブユーザー数は1億6,400万人を超えており、多くの人々にとって必要不可欠な社会的インフラにも等しいアプリになっています。 そして、多数のユーザーを抱えるアプリでは、膨大な量のトラフィックやデータを前提としてインフラアーキテクチャを設計する必要があり、インフラエンジニアの技術力がアプリの使い勝手に大きな影響を与えます。 本稿では、LINE株式会社のサーバーサイドエンジニア 中村俊介さん、サ
まえおき みなさんこんにちは、エンジニアの@YusukeIwaki です。2015年の春に入社してもうすぐ4年、気づけば周りのメンバーは半分くらい変わっていて、古株扱いされる身となってきました(苦笑) 半年くらい前までずっとアプリチームでAndroidアプリつくったりスマホアプリ向けのAPIを作ったりしていましたが、2018年11月ごろに、なんかの話の流れで「クラウドワーカーを探す」機能(以下、ワーカー検索)の改善をやることになり、今に至ります。 今回は、直近3ヶ月間くらいのワーカー検索の改善の中で強く意識しているUX改善に対する思いを改めて共有してみようと思います。 ※ エンジニアブログにもかかわらず技術的要素は少ないかもしれませんが、あらかじめご了承ください なぜUX改善なのか きっかけは読書でした。 これを読み始めて、「あ、自分は "やりかた" とか "機能" にこだわりすぎているの
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