メルカリにおけるA/Bテスト標準化への取り組み｜Mercari Analytics Blog
こんにちは、Analytics Infra チームの @yaginuuun です。主にA/Bテスト周りの改善や Recommendation 関連の分析を担当しています。 当ブログは 2021/07/28 に開催された Retty ✕ Mercari Analyst Talk Night! におけるLT内容を改めて少し補足を加えながらブログの形に書き起こしたものです。 当日の資料はこちらです。 A/Bテストとは A/Bテストは Randomized Controlled Trial (RCT) とも呼ばれる効果検証手法です。最も単純な例をあげると、二つの群を用意し片方の群にのみ何かの変更を加えることでその変更による数値変動を評価します。 A/Bテスト自体は医学や農業の分野など幅広く行われています。特に医学の領域においては Level of Evidence という考え方があるようですが、A
メルカリShops の CI/CD と Pull Request 環境 | メルカリエンジニアリング
こんにちは！ソウゾウの Software Engineer の @dragon3 です。 連載：「メルカリShops」プレオープンまでの開発の裏側の８日目を担当させていただきます。 この記事では、メルカリShops 開発において、日々バリバリに利用されている CI/CD 環境と Pull Request 毎のデプロイ環境について紹介します。 CI/CD 環境 メルカリShops では、CI/CD （テスト・ビルド・デプロイ）やその他自動化のために GitHub Actions を使っており、ほとんどのワークフロー・ジョブを Self-hosted runners で実行しています。 Self-hosted runners は、専用の VPC ネットワーク 内の GCE インスタンス上で動かしており、Managed Instance Group 等を使い、そのプロビジョニングや起動・停止等は
メルカリShops の技術スタックと、その選定理由 | メルカリエンジニアリング
こんにちは。ソウゾウの Software Engineer (CTO) の @suguru です。連載：「メルカリShops」プレオープンまでの開発の裏側の1日目を担当させていただきます。 7月末にメルカリShopsという新しいサービスが公開されました。メルカリShops は、2021年1月にメルカリのグループ会社として設立したソウゾウが新たに立ち上げたサービスです。 この記事では、メルカリShops を作るにあたり、どういった技術、アーキテクチャを選定したのか、その背景と意思決定をまとめて共有したいと思います。 monorepo まず最初にプロジェクトをスタートしたときに、サービスのリポジトリを作るのですが、迷わず monorepo による構成を選択しました。monorepo は、システムを構成する複数のコンポーネントの独立性を保ちつつ、全ての構成を1つのリポジトリで管理する手法です。今
ジェンダー格差をそのままにして、イノベーションは生まれない。 カケルメルカリ08：スプツニ子！
ジェンダーやダイバーシティの話は、とても複雑で根が深い。社を挙げてD&Iに取り組んでいるとはいえ、どうしてもメルカリ内で知識の差が出てしまう。そこで今回はトークセッションへ入る前に、スプツニ子！さんから15分ほどのピッチをしてもらった。スライドを見ながら、あらためてD&Iの必要性や現状の課題を洗い出していく。 スプツニ子！ 私はアーティストとして作品をつくりながら、MITや東大・藝大などの大学で教員をしてきました。MITは「新しい課題の発見や解決のためには、多様な人材を入れて、多様なアンテナを立てる必要がある」という意識を持っているチーム。そこで、これまでMITの歴史の中で割合が多かった白人男性以外の人材を、意識して積極的に採用していこうというアファーマティブアクション（※）に取り組んでいました。一般企業でも、役員に多くの女性を登用する企業は、実際に業績が上がっています。グローバルの証券会
パンクと映画、演劇衣装。名バイプレイヤー・松重豊のファッション遍歴｜ メルカリマガジン - 好きなものと生きていく
好きなものと生きていく#42 映画、ドラマ、舞台、CMと幅広く活躍する俳優の松重豊さん。ラジオ番組『深夜の音楽食堂』（FMヨコハマ）ではゲストを招いてディープなトークを繰り広げるなど音楽への造詣も深い松重さんですが、その原点には高校生時代にリアルタイムで経験したパンク・ムーブメントがあります。 イギリス・ロンドンで生まれたパンクが、松重さんのファッションや生き方に与えた影響とは？ スタイルの遍歴や今挑戦してみたいファッションについても伺いました。 （執筆/小川智宏、撮影/西田香織、スタイリスト/増井芳江、ヘアメイク/林裕子、編集/メルカリマガジン編集部） ――松重さんが最初にファッションに興味を持たれたのはいつ頃でしたか？ 中学高校の頃、僕らの時代はみんな制服のズボンは太いのを履く時代だったんですね。ボンタンっていう。それがものすごく自分の中で嫌だったんです。 田舎は福岡だったんですけど、
ナレッジグラフを使った解釈可能な推薦システム | メルカリエンジニアリング
以下の図が、構築したナレッジグラフの一部分を図示したものと、その中から上の表に対応する部分を拡大したものです。 ナレッジグラフの属性ノードの情報を活用することで、お客さまが以前に購入した本と同じ著者の本を推薦するといった、商品情報をもとにした推薦が可能になります。 モデルについて 知識グラフを使った推薦は HeteRec [Yu et al., 2014] をはじめ、数年前から盛んに研究されています。今回はそのなかでも解釈性が高く、大きなデータにもスケールする KGCN [Wang et al., 2019] をもとにモデルを作りました。KGCN はグラフニューラルネットワークをもとにしたモデルです。技術的な詳細については英語版の記事を参照してください。 実験 以下の 3 つのタスクをメルカリの本のデータを使って実験することで、ナレッジグラフを使った推薦の有効性を確認しました。 商品推薦
メルカリ・メルペイの成長を支える データ基盤とはどんなものか
「メルカリのデータドリブン文化を支える、データプラットフォームとデータマネジメントの話」の発表資料です https://mercari.connpass.com/event/207191/
MLOps の国際会議 OpML'20 に、機械学習を活用した商品監視の改善に関する論文が採択されたので登壇してきた
MLOps の国際会議 OpML'20 に、機械学習を活用した商品監視の改善に関する論文が採択されたので登壇してきた 2020-09-06 MLOps の査読付き国際会議 2020 USENIX Conference on Operational Machine Learning (略称 OpML'20)に論文が採択されたので、登壇してきた。 Podcast でも紹介しました。 #1 MLOps の国際会議 OpML20 について at just4fun.fm MLOps の査読付き国際会議と OpML の立ち位置機械学習エンジニアリング・MLOps の領域の会議でも一番有名なものとして 2018 年に発足したMLSysがあります。(ちなみに最初は SysML という名前でした) このカンファレンスの傾向としては、アカデミアの研究者主体の発足経緯からアカデミアからインダストリーへの橋渡し的
Incident Response / infra study 3
Infra Study Meetup #3の発表資料です。 https://forkwell.connpass.com/event/176885/
Spinnakerで実践するマイクロサービスの 安全なリリースフローとベストプラクティス
Cloud Operators Days Tokyo 2020 7/30 11:00~11:40
メルカリ、機械学習の実運用に関する国際会議「OpML’20」に論文が採択
〜機械学習による違反商品検知〜 株式会社メルカリ（以下、メルカリ）は、当社のAIエンジニアによる論文「Auto Content Moderation in C2C e-Commerce」（邦題：CtoCマーケットプレイスにおける機械学習による違反商品検知）が、2020年7月から8月にかけて開催される国際会議「2020 USENIX Conference on Operational Machine Learning (OpML’20)」にて採択されたことをお知らせいたします。 OpMLを主催するUSENIX協会は、約45年の歴史と権威がある団体で、いくつかの研究会から構成されています。OpMLは2019年より開催されている研究会で、機械学習を実世界で運用する際の課題と解決策がテーマになっています。近年、機械学習が研究領域分野だけでなく、さまざまな商用サービスで実運用されているなかで注目分野
機械学習システムの信頼性を数値化する ML Test Scoreのハンズオンワークショップを開催しました | メルカリエンジニアリング
こんにちは、メルカリでCRE (Customer Reliability Engineering) に所属している @hurutoriya です。 今回メルカリ社内での勉強会の一環として、Google が提案した機械学習システムの信頼性を数値化する ML Test Score のハンズオンワークショップを開催しました。 本記事では、ML Test Score の説明、ワークショップの開催方法や簡単な考察などをお話します。 今回はWFHの影響も受け Google Meet を使ったフルリモートでの開催となりました。 ワークショップの内容として、メルカリ内で実際に運用されている機械学習システムを対象に、実際にそのシステムを開発する機械学習エンジニアが ML Test Score を計算しました。 ML Test Scoreの説明 ML Test Score の目的は、定量化しづらい機械学習シス
Adopting Istio for a multi-tenant kubernetes cluster in Production
This is the 3rd blog post for Mercari’s bold challenge month. At Mercari, while migrating our monolithic backend to microservices architecture, we felt the need to have a service mesh and understood its importance in the long run. Most of the incident post-mortem reports had actionable items such as — implement rate-limit, implement a better canary release flow, better network policies… and this i
機械学習ツールキット KubeflowについてGDG DevFest18 で登壇してきました
メルカリ機械学習エンジニアの @hurutoriya です。 2018/09/01 に開催された GDG Dev Fest 2018 で Kubeflow について登壇してきました。 ML Sessions | GDG DevFest 2018 Tokyo 発表資料 www.slideshare.net Kubeflowについての基礎的な説明は発表資料で行っているので、ぜひご覧ください。 発表内容は、機械学習をサービスとして提供する際にいろんな壁が存在していますが、その壁をぶっ壊すのが Kubeflow だ! という流れで発表をしてきました。 僕自身が機械学習エンジニアということもあり、k8sを知り尽くしているわけではなく、あくまで機械学習エンジニアとして Kubeflowの所感を共有させていただきました。 僕自身がKubeflowに興味をもった背景としては、メルカリでは機械学習基盤の開発
マイクロサービスのTelepresenceを使ったローカル開発環境の話 | メルカリエンジニアリング
理論編: Telepresenceってなに Telepresenceとはリモートクラスタに対してより早く、ローカルで開発することを支援するツールです。現時点(2019/05/28)での最新バージョンは0.99です。 「より早く、ローカルで開発するのを支援するツール」ができることは、大きくまとめると以下の2つです。 クラスタのDeploymentをローカルサーバーと置き換える クラスタにローカルからアクセスをする これらの恩恵として ローカルサーバーのリモートクラスタの他サービスへアクセス ローカルサーバーのKuberenetesクラスタのリソースであるsecretsやConfigMapのアクセス リモートクラスタのローカルサーバーへのアクセス が挙げられ、より簡単に開発をできるようになります。 0. 今回のサービス例 例えば以下のようなサービスがあるとします。このサービスがやることは以下の
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Mercari CS/CRE Tech Talk #2 Engineering for Trust and Safety
メルカリのデータドリブン文化を支える、データプラットフォームとデータマネジメントの話 (2021/03/29 19:30〜)
毎月約500万本のクエリが投げられる BigQuery の運用とデータマネジメント / BigQuery and Data Management
just4fun.fm - #4 データ基盤、データの民主化と文化革命 with @syou6162
Microservices Platform on Kubernetes at Mercari
