メルペイ エキスパートチームの@tenntennです。本稿は Merpay Tech Openness Month の11日目の記事です。 「プログラミング言語Go完全入門」の期間限定公開のお知らせでも書いたように、メルペイでは、社外の方向けにGopher道場という体系的にGoを学べる場を無償で提供してきました。Goの普及を目的にこれまでに8回開催し100人以上の方に参加していただきました。 また、Gopher道場の動画や資料はGopher道場 自習室として誰でも利用できるようになっており、現時点で300名以上の方が利用されています。 Gopher道場の資料のベースになっている「プログラミング言語Go完全入門」は、2020年7月31日までの限定公開になっていましたが、本日より公開期限を撤廃し、完全公開することになりました。 また、本日8月31日から始まる「Online Summer Int

メルカリで写真検索とEdge AIチームに所属している澁井（しぶい）です。機械学習のモデルを本番サービスに組み込むための設計やワークフローをパターンにして公開しました。 GithubでOSSとして公開しているので、興味ある方はぜひご笑覧ください！ PRやIssueも受け付けています。私の作ったパターン以外にも、有用なパターンやアンチパターンがあれば共有してみてください！ GitHub：https://github.com/mercari/ml-system-design-pattern GitHub Pages：https://mercari.github.io/ml-system-design-pattern/README_ja.html なぜ機械学習システムのデザインパターンが必要なのか 機械学習モデルが価値を発揮するためには本番サービスや社内システムで利用される必要があります。そのた

メルカリのAI EngineeringでTech Leadを務めている中河です。今回は3/18に正式リリースされた「写真検索機能」を支えるバックエンド・インフラをシステム側からの視点でご紹介します。 写真検索とは 所謂、画像検索機能で商品名を知らなくても画像から商品を検索できる機能の事です。詳しくは下記の公式リリースをご覧ください。 about.mercari.com 基本的な写真検索の仕組みは、Deep Neural Networks (DNN)を使用して商品画像から特徴ベクトルを取得し、取得した特徴ベクトルをApproximate Nearest Neighbor Index(ANN Index)に追加して画像indexを構築。 検索時には同じく商品画像からDNNを介して特徴量ベクトルを取得し、ANN Indexから検索します。 アーキテクチャの概要 Figure1 上記がアーキテクチ

Mercari Advent Calendar 2018 の 8 日目は Backend チームの @hidenorigoto がお送りします。 来週末12/15(土)には、PHPカンファレンスが開催されます。メルカリでは、これから開催される3つのPHP系カンファレンスをスポンサーとして支援しています。 PHPカンファレンス 2018 2018/12/15(土) PHPカンファレンス仙台 2019 2019/01/26(土) PHPerKaigi 2019 2019/03/29(金)〜2019/03/31(日) この記事では、メルカリにおけるPHPとの関わり方と、PHPカンファレンスやPHPコミュニティに向けて、メルカリエンジニアからの一言メッセージを紹介します。 メルカリでは現在、システムと組織のMicroservies化を進めています。Microservicesの開発にはGoを選択して

Mercari Android チームの @tsuyogoro です。US 版 Mercari Android アプリの開発を担当しています。 この度、より一層 US マーケットにフィットしたアプリをユーザへ提供し US での成長を更に加速すべく、US 版 Mercari を刷新しました (https://play.google.com/store/apps/details?id=com.mercariapp.mercari&hl=en) 。 クライアントアプリだけでなく API サーバのアーキテクチャも変わり、文字通り大変更が施された訳ですが、本記事ではスクラッチから書き直した Android アプリにフォーカスを当て、何が変わったのか / これによってチームはどう変わったのか、という事を紹介します。 UI が大きく変わりました Before Mercari が US でリリースされたの

本日コーポレートサイトでお知らせした通り、Web版のメルカリにおいて一部のお客さまの個人情報が他者から閲覧できる状態になっていたことが判明しました。原因はすでに判明して修正が完了しております。また、個人情報を閲覧された可能性のあるお客さまには、メルカリ事務局より、メルカリ内の個別メッセージにてご連絡させていただきました。 お客さまの大切な個人情報をお預かりしているにも関わらず、このような事態に至り、深くお詫びを申し上げます。 本エントリでは技術的観点から詳細をお伝えさせていただきます。 2017年6月27日　CDNのキャッシュの動作について、CDNプロバイダと仕様について確認し検証を行いました。その結果一部記述に実際と異なる箇所があり、加筆修正いたしました。 概要 メルカリWeb版のコンテンツキャッシュをしているCDNのプロバイダ切り替えを行いました。 その際本来キャッシュされるべきでない

※各プロダクト名の頭の”Google”は省略しています ※もちろん実際にはGoogle社のツール以外にも様々な分析用プロダクトが使われています 各ツールの詳細についてはWeb上の良質な情報がたくさんあるので、説明はそちらに譲るとして、ここではそれぞれの簡単な特徴とメルカリでの活用の仕方について主に述べていきます。 ◆ 1.BigQuery “弊社分析の中核的存在” 利用シーン： データの集計 どんなツールか Google BigQuery SQLの超速いやつ どんな大きなデータでも、複雑なクエリでも、高速で結果を返してくれる頼れるアニキ メルカリの分析での使い方 速いは正義 メルカリは多くのユーザを抱えているため、そのログデータも非常に巨大です。 そのため、通常のSQLでは計算に時間がかかりすぎるということが多々発生します。 BigQueryは とにかく「高速」の一言。なのでトライアンドエ

ソフトウェアエンジニアの @DQNEO です。こんにちは。 Gitの内部構造を深掘りするシリーズ３回目です。 前回までのお話はこちら Gitのつくりかた – Mercari Engineering Blog Gitのコミットハッシュ値は何を元にどうやって生成されているのか – Mercari Engineering Blog 今日はみんなだいすき「ステージング領域」の中身について解説してみます。 ステージング領域とは何か？ 簡単に説明すると「次にコミットしたときにコンテンツとして登録されるもの」リストです。(別名「インデックス」ともいいます。) このリストは、 git addやgit rmしたときに書き換わります。 (古くはcacheと呼ばれていました。内部実装やgit diff --cachedに今もその名残があります。) git addのマニュアルに説明があります。 Git – git