― まずご自身について教えて下さい。 スマートニュースの渡部です。SmartNewsにはニュースと広告という2つのプロダクトがあります。それぞれ開発体制もサーバーもコードも全く別のプロダクトで、私は広告プロダクトの『SmartNews Ads』の責任者としてプロダクトマネジメントを行っています。 私がスマートニュースに入社したのは、2年ほど前の2014年9月です。当時のスマートニュースはこれからマネタイズをしていこうというフェーズで、私を含めて5人ほどの開発チームで広告プロダクトをゼロから作りました。現在は10人ほどのメンバーでSmartNews Adsを開発しています。 SmartNews Adsの最大の広告配信先はSmartNewsですが、その他の媒体にも広告を配信しています。 ― スマートニュースに入社するまでの経歴を教えて下さい。 新卒でNTTコミュニケーションズに入社しました。も
スマートニュースの共同創業者の鈴木です。 スマートニュースは今年の2月にオフィスの移転を行い、5月に一通りの工事が終わって一応完成としたが、いまも少しずつ変化している途中でもある。以前の渋谷桜丘町のメイセイビルの125坪から、渋谷神宮前の540坪に引っ越してきた。数十人程度のスタートアップにとって、この規模の移転は大仕事だ。逆に手を抜こうと思えばいくらでも楽はできる。だが、良質なプロダクトは良質な環境からと、多くの素晴らしいメンバーの力を借りながら、かなり頑張ってオフィスづくりに取り組んできた。 人生の中で仕事をする時間は長い。仕事が終わったら部屋に帰って寝るだけという人は、起きている時間のほとんどをオフィス環境で過ごすことになる。オフィスの質は、生活の質といってもよい。営業のように外回りをする人はまだいい。一日中オフィスで仕事をする職業(エンジニアやバックオフィス)になると、なおさらオフ
ENGLISH FOLLOWS BELOW こんにちは、たむたむ(@tamtam180)です。 SmartNewsでは主に広告の配信サーバを書いています。 最近、PipelineDBというContinuous Queryをサポートする製品を導入したのでそのレポートを書きます。 なお、セットアップ方法は本家のサイトを見れば誰でも出来るので、そのあたりは割愛します。 競合にあたる製品としては、NorikraやAzureのStream Analyticsがあり、日本のエンジニア界隈ではNorikraを好んで使用していると思います。 私がPipelineDBを導入した理由は、PipelineDBがPostgreSQL(9.4)をベースにしているため、弊社が導入しているダッシュボードツール、Chartioとの相性が良かったからです。 PipelineDBとは PipelineDBは、PostgreS
SmartNewsで広告プロダクト責任者をやっております、渡部と申します。 昨日(6⁄4)に「世界に羽ばたく!! Product Manager Night」というイベントをスマートニュース社オフィスにて開催しましたのでご報告です。 イベント概要 登壇者は 中村 智武 氏 (CyberZ OPENREC事業部 開発局局長兼プロダクトマネージャー) 川崎 修平 氏 (DeNA 取締役 最高技術責任者) 荒木 英士 氏 (GREE 取締役執行役員) あと、僕、、、 という若干一名を除いてはめちゃくちゃオールスターキャスト。 だって、「F.O.X」作った人と、モバゲー作った人と、クリノッペ作った人ですよ。調子に乗ってダメ元でイベント登壇のお誘いしたら皆さん二つ返事でOKしていただいて、ほんとイケメンすぎ。 そもそも、なぜ「プロダクトマネージャー」のイベントを企画したのかというと、海外のカンファレ
AWS Summit Tokyo 2015にて弊社Engineer小宮・蘭が発表した内容になります。 SmartNews は Machine Learning を技術の中核に据える会社であり、これは広告のシステムに関しても同様です。SmartNews ではデータサイエンティストが思う存分腕を振るうための環境を作ることが Product の成功につながると信じています。具体的には、データサイエンティストが「探索(exploration)」と「活用(exploitation)」のイテレーションを高速で回していける環境を作る必要があります。 そのために SmartNews が行っている取り組み、技術的な仕組みを SmartNews Ads のシステムを掘り下げながらご紹介いたしました。
スマートニュースは昨年の 10/1 に米国版をローンチするにあたり、ログ解析基盤のリニューアルを行いました。日本に加えて米国やその他の国が入ってくることにより、単なるユーザ数の増加に加え、OS x 国 x タイムゾーン x 多種多様なメトリクスのような集計軸が増えることで、ログの前処理、集計、可視化に様々な工夫が必要になってきます。本セッションでは、会社の成長に応じたログ集計基盤の転換を振り返りながら、世界進出にあたってどのようなことを考え、どのようにログ集計基盤をリニューアルしていったか、および、そのログ解析基盤を支える Amazon EMR, Hive, Presto, Azkaban, Shib, Chartio などのツールについてお話します。
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