チームワークショップで採用面接を見直した話 - CADDi Tech Blog
こんにちは。CADDi DRAWERでMLOpsチームのチームリードをしている中村遵介です。 チームリードは技術に関して多方面の意思決定を行ってチームの成果に貢献するテックリードと異なり、チームのメンバーや組織に関する意思決定を行ってチームの成長に貢献します。貢献したいです。頑張ります。 最近では、機械学習メンバー/MLOpsメンバーの採用を積極的に行っています。チームメンバーも採用に対してもっと関わっていきたい、と普段から活動してくれています。 私たちのチームでは採用に半構造化面接を用いています。どういう観点でどんな質問をするのか、を予め決めています。 しかし、メンバーの期待している人物像に関して聞いてみると、この質問内容に対して人物像が少しずつ乖離し始めているのはいないか、ということが気になりました。また、チーム全体で顔を合わせて議論すると「xxな人に来てほしい」という何となくのイメー
mypy 設定ファイルの読み合わせと修正を実施しました - CADDi Tech Blog
こんにちは MLエンジニアとMLOpsエンジニアを兼任している押条です。 CADDi の機械学習プロジェクトでは Python がよく使われています。 本番環境にリリースするコードのlinter や formatter、test に関しては、 CI で自動的に適用し運用できていました。 一方、型注釈については開発担当者に一任されており、プロジェクトごとにあるものとないものと混在していました。 採用を強化してチームを拡大していこうという動きもあり、開発に携わる人が増える見込みがあります。 そのような背景から、型注釈による既存コードの可読性の向上の重要性が増してきました。 そこで現行の mypy の設定の読み合わせと mypy 設定の修正を実施しました。 その時の議論の内容と修正後の設定をご紹介しようと思います。 目次 現行ルールがどのようなものか認識合わせする 現在のプロダクションコードを参
機械学習API基盤にregression test を追加する - CADDi Tech Blog
こんにちは、キャディでMLOpsをやっている志水です。機械学習の推論基盤にregression testを追加したところ依存パッケージのアップデート等が楽になり開発者体験がすごくよくなったので、その詳細について書きます。 [toc] 推論基盤の運用 MLOpsチームでは機械学習モデルの推論API基盤を開発運用していています。こちらに関しての詳細は以前のTechブログ をご参照ください。 チームでGoogleのソフトウェアエンジニアリング本を読んだことをきっかけに、現在のプロダクトで改良できる部分を議論しました。 図1. 現状のデプロイフローと、起きえるエラーについて議論した図 現状のデプロイフローでは機械学習エンジニアが以下を手動で行っています。 実験時に作成したデータとモデルファイル(.ptファイル)を用意 TorchServe でサーブするためにAPI用のDockerコンテナを作成 d
Rust についてカジュアル面談で頻繁に訊かれる質問と、それに対する個人的な回答 - CADDi Tech Blog
エンジニアリングマネージャーの村上 (@mura_mi) です。採用関連で面談に出ることが多いのですが、大体7割くらいの確率で 「なんで Rust 使ってるのですか？」「Rust 使っててどうですか」と聞かれるので先回りして書いておこうと思った記事です。 なんで Rust を選んだの Rust をエンジニアリングチームの武器の中心に据える意思決定がされたのは私の入社前ですが、伝え聞いている話しと自分の解釈を混ぜ合わせた話を書きます。 「データ指向アプリケーションを堅牢に作るのに必要な型システムを求めたこと」と、「キャディがもともと C++ の会社だったこと」の2つが、キャディが Rust を使っていることの背景にあったのだと理解しています。 後述しますが、キャディが 原価計算システム やサプライチェーン・マネジメントシステム を Rust を使って開発しはじめたのは、2019年の中頃だった
輪読会を1Q通して運営してみて - CADDi Tech Blog
こんにちは、キャディでMLOps をやっている志水です。昔から本を読むのが好きなので輪読会には以前から興味があり、今回Q（四半期）を通して運営したのでその様子を共有します。 [toc] なぜ輪読会を始めたか ばんくしさんが「Googleのソフトウェアエンジニアリング本はいい本だからみんな読んだ方がいいけど、重い本だから輪読会をやるといいよ」ということを常日頃から言っていました（遡ったら2022/01あたりから言ってました）。やろうやろうとはなっていたもののやっていなくて、1章を読み込んで資料をまとめてTech全員に招待を送って第1回を開催したのが昨年の10月でした。 そこから少しずつ姿を変えて現在に至ります。 輪読会のフォーマット 現在は輪読会を毎週金曜日に開催しており、週ごとに次のフォーマットで進めています。 事前準備： 1. 該当章をあらかじめ各々で読んでおく 2. 読んでいて思ったこ
AI 組織のモノレポ紹介 - CADDi Tech Blog
AI 組織のモノレポ紹介 はじめに こんにちは、西原です。AI Lab の MLOps チームでエンジニアとプロダクトオーナーを兼任しています。私たちは、日々機械学習(ML)の成果を素早くシステムに取り入れ、安定した運用を実現するための仕組み作りに取り組んでいます。この一環として 2022 年秋からはモノレポ構成での開発に移行しました。モノレポの採用背景やモノレポでの取り組みについて紹介します。 TL;DR 車輪の再発明を防ぎ、開発効率を向上することを目的にモノレポへ移行 モノレポのビルドシステム Pants を使って、異なる Python バージョンのプロジェクトを管理 モノレポ移行によって開発効率の向上を実感しており、今後もモノレポの運用と改善を継続していく AI 組織のモノレポ紹介 はじめに TL;DR モノレポの概要 モノレポに移行するまで Pants とは モノレポへの移行 移行
OpenSearchで実現する画像検索とテスト追加で目指す安定運用【イベントレポート】 - CADDi Tech Blog
OpenSearchで実現する画像検索とテスト追加で目指す安定運用 こんにちは、CADDi AI Lab MLEの志水です。 8/19に10X,M3の両社と検索運用の勉強会#Search_C10Xm3 を開催いたしました。 おかげさまで当日までの登録者が254名 、当日の参加者は最大137名までお越しいただき大盛況でした。 勉強会中何度か紹介されたペンギン本 がAmazonで売り切れる ような反響もあったようです。 その中から、キャディ発表分を抜粋したイベントレポートをいたします！ - 10Xさんの発表資料はこちらから - M3さんの発表資料はこちらから AI Labでは図面管理SaaS CADDi DRAWER の検索サービスを開発／運用してきており、その経験からOpenSearchで実現する画像検索とテスト追加で目指す安定運用についてお話ししました。 目次 opensearch で k
【atama plus×カミナシ×キャディ】スタートアップと技術的負債 by SELECK イベントレポート - CADDi Tech Blog
はじめに 河合セッション AIプロジェクトでありがちな技術的負債負債 CADDi AI Labにおける技術的負債 CADDi AI Labにおける対策 パネルディスカッション おわりに はじめに こんにちは、最近オーディオミキサーを買い換えたら「リモートMTGの音質が良くなった」と褒められMTGしたがりなAI Labの河合です。 先日、YUMEMI様が主催するSELECK LIVE!にて、「スタートアップと技術的負債」というイベントに登壇させて頂きました。 登壇者は、株式会社カミナシCTOのトリさん（@toricls）、atama plus株式会社の深澤さん(@qluto)。 モデレータは、株式会社ゆめみ取締役の工藤元気さん（@Genki910biz）でした。 非常に豪華なメンバーでエンジニアリングにおける負債と事業についてディスカッションする事ができました。ありがたい限りです。 本記事は
【2022年8月更新】キャディTech組織の必読情報総まとめ - CADDi Tech Blog
エンジニア採用担当の浜田です。 キャディでは note、Wantedly、 Tech blog、twitter 、podcast、オンラインイベントなど様々なメディアを通じて情報発信をしています。 多種多様なキャディのコンテンツに対し、エンジニアのみなさんが効率よく情報を獲得できるよう、キュレーション記事があると良いと考え、本記事を執筆しています。 以下のような方に読んでいただけると嬉しいです！ ・キャディの Tech 組織に興味がある方 ・キャディのビジネスに興味があるエンジニアの方 ・キャディのエンジニアになってみたい方 [toc] さくっとライトに知りたい方へ エンジニア職、ビジネス職も一丸で課題解決に向き合っているキャディにおいて、ぜひ目を通して頂きたいのが下記3点です。 キャディを取り巻く環境をテキストだけでなく、画像や動画からも感じ取って頂けると思います。 会社概要資料 カルチ
キャディチームが Sansan × atmaCup #12 で 9th になりました - CADDi Tech Blog
はじめに 先日行われた atmaCup #12 にて、「CADDiチーム立ち上げ期MLE・DS積極採用中」チームが 245チーム中 9位 になりました。 惜しくも入賞は逃してしまいましたが、コンペティション内でチームとして参加していた中では最も良い成績を残す事ができました。 コンペティションの詳細な内容には触れる事はできないのですが、1週間という短期コンペにチームで参加した経験を振り返り、今後についての考察をまとめて何かの学びになればと思い、本記事を執筆しています。 atmaCup × Sansan戦略 今回は社内から猿田(@srt_taka)と竹原(@myaunraitau)、社外から河合(@vaaaaanquish)を加え、3人での参加しました。 前提として3者とも、機械学習エンジニアとしての業務経験、コンペティション参加経験を持っていたため、最初の数日はいくつかの特徴量 + Ligh
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