1200万人が登録するカレンダー共有アプリ「TimeTree」が9.2億円のファイナンスを実施 | TechCrunch JapanEvery big social network and internet platform has been hyping new AI features, so it’s probably no surprise that LinkedIn is moving in that direction,…
GopherCon 2018に行ってきました！ - LIVESENSE ENGINEER BLOG
イエシルでサーバーサイドエンジニアをしている@mom0tomoです。 コロラド州デンバーで行われたGopherCon 2018に、会社から支援金を受けて行ってきました。 海外カンファレンスに参加するのは初めてだったので、新鮮なことばかりで毎日がとても刺激的でした。 今回は中でも特に印象に残った出来事をご紹介します。 なぜGopherConなのか？ わたしはふだんRuby on Railsを使っていますが、リブセンスでは一部のシステムでGoが使われています。 また、わたしはプライベートでWomen Who Go Tokyoというコミュニティの運営スタッフとしてイベントを主催しており、国際的なカンファレンスに参加して世界のGopherと会うことで、自分自身の技術に対するモチベーションをあげること、またそこで受けた刺激を社内外に伝えることを目的として参加しました。 Women Who Goの仲間
立ち上げ期スタートアップのテスト方針（Ruby on Rails編） - マチマチ技術ブログ
こんにちは！マチマチというご近所SNSを開発している id:fujimuradaisuke です。 スタートアップで働くみなさん、テスト書いてますか？テストの書き方・方針ってチームによってかなり異なるんじゃないかなーと思っています。実際いままで僕が参加したチームもそれぞれに個性がありました。そこでマチマチのテスト方針やその背景をシェアしたら面白いのでは…？と思ったので（僕は他の人のテスト方針を読みたいです）、社内向けにまとめておいた文章を共有してみようと思います。 背景 ご近所SNSマチマチは「ひらかれた、つながりのある地域社会をつくる」というミッションのもと2016年に開発がスタートしました。現在外部のお手伝い頂いている方を含めて5人のエンジニアで開発しています。構成としてはプレーンでモノリシックなRuby on Railsのアプリケーションです。現在は気がつけばモデルが200個とそこそ
Argo によるコンテナネイティブなデータパイプラインのワークフロー管理 - LIVESENSE Data Analytics Blog
データプラットフォームグループの野本です。主に機械学習基盤の構築やそれにまつわるアプリケーションの開発をしています。 以前までの記事で現在 Kubernetes を利用して機械学習基盤の構築を進めているという紹介をしましたが、機械学習システムに付きものだと思われるワークフローのジョブ管理に Argo という Kubernetes 上で動作するワークフローエンジンを導入し使いはじめまてみました。まだ色々試している段階でもあるのですが現状でどんな感じで使っているのか紹介してみようと思います。 ワークフローエンジンの選定に関して 現在機械学習基盤では先に紹介した以前の記事 や マルチコンテナ構成による機械学習アルゴリズムとアプリケーションの疎結合化 のような形で機械学習システムの構築を進めています。特に後者の具体例のように各アプリケーションを疎結合にうまく動かせるように出来るのが理想です。 これ
機械学習システムの信頼性エンジニアリング - LIVESENSE Data Analytics Blog
こんにちは、データプラットフォームグループの田中 (@yubessy) です。機械学習基盤のプロダクトマネージャをしています。 いきなりの質問で恐縮ですが、機械学習(ML)システムの開発プロジェクトでこんな経験をされた方はいらっしゃいますか？ MLエンジニア: Webエンジニアに「コードの品質が低くシステムを本番運用できない」と言われた Webエンジニア: MLエンジニアに「開発と本番でデータが違って精度検証ができない」と言われた どちらかに心当たりがあるなら、同じチームにもう一方に当てはまる人がいるかもしれません。 MLシステム開発には様々な経験をもつメンバーが関わるため、システムの信頼性について重視する観点が分かれることは珍しくありません。 システム開発において信頼性は重要な要素です。 特にMLシステムには高い不確実性がつきまとうため、通常にくらべて信頼性の実現がより困難になります。
学生が本当に行ってよかった INTERNSHIP(インターンシップ) 2023 【就活会議】
ABOUT 学生が「本当に行ってよかった」インターンシップ 就活生向けのインターンシップが、年々増加している。 一方インターンシップの内容は、学生にとって非常に有益なものから、あまり参考にならないものまで、差が出ているのが現状だ。 学生が「本当に行って良かった」インターンシップはどこなのか。 就活生向けクチコミサイト「就活会議」に寄せられた学生のインターン体験記を元に、学生の評価の高いサマーインターンシップを選定。 昨夏に開催されたインターンシップを学生目線で評価することで、学生にとって有益なインターンシップが増える一助になればと思い、「学生が本当に行ってよかったINTERNSHIP 2023」を発表する。
DNS over HTTPSを使ってDNSレコードを外形監視 - LIVESENSE ENGINEER BLOG
こんにちは、インフラグループの水野です。 みなさん、DNSのレコードの監視を行っていますか？ DNSレコードの変更ミス等を検知することはもちろん、自分たちの運営しているサービスの名前解決がユーザ側でどのように見えているのかというのを確認することは大切です。 しかしながら、DNSレコードを外形監視してくれる監視ツールは数が少なく中々コレといったものがありません。 外部からの監視をしたいがためにパブリッククラウドに監視専用のインスタンスを建てるのももったいないです。 弊社ではメインの監視ツールとして Mackerel を利用していますが、MackerelにはURL外形監視はありますが、DNS外形監視はありません。 別途 pingdom のDNS外形監視を利用していましたが、pingdomではIPアドレスとのマッチしかできません。 IPアドレスもひとつしか登録できないため、ELBのようにIPアド
リブセンスの海外カンファレンス渡航支援制度でRailsConf2018に参加しました - LIVESENSE ENGINEER BLOG
こんにちは。マッハバイトでエンジニア/マネージャーをしている内山です。 この度リブセンスでは「海外カンファレンス渡航支援制度」が始まりました。 当制度を利用して4/17(火)～4/19(木)にアメリカで行われたRailsConf2018に参加することができたので、それについて書きたいと思います。 海外カンファレンス渡航支援制度とは？ その名の通り、海外にて開催されるカンファレンスに、オーディエンスとして参加するにあたっての交通費や滞在費等を会社が支給してくれる制度です。 希望者は行きたい海外カンファレンスを宣言し、半年に1度、1名を対象に支援が行われます。 初回となる今回は僕のRailsConf行きを支援してもらうことになりました。 RailsConfとは？ これまたその名の通り、Ruby on Railsの国際カンファレンスで、年に1度開催されています。 railsconf.com 開催
事業に寄り添うデータ基盤の育て方
2018/02/15 @ Developers Summit 2018 15-C-2セッション「事業に寄り添うデータ基盤の育て方」
将棋盤を画像認識する - LIVESENSE Data Analytics Blog
Analytics チームで転職会議のレコメンドを開発している @na_o_ys です。今回は業務のことは忘れて、趣味の将棋の話をしたいと思います。 この数年で将棋の学習環境はずいぶんリッチになりました。通勤電車では将棋アプリのネット対局をして、自宅ではオープンソースの強豪 AI を使って棋譜検討し、日々将棋を楽しんでいます。 一方で、顔を突き合わせて盤と駒を使って指す対局が一番楽しいのは変わりがありません。 リアルの対局を AI で検討するために、盤面を手軽にコンピュータに入力したい というのが今回のテーマの発端です。 TL;DR 盤上の駒を高い精度で推定することができました。 処理は大きく 2 つのステップからなります。 盤面の正規化 盤面の四隅の座標を特定し、元画像から正規化画像への射影変換を得る マス目毎の内容を推定する マス目毎に画像を切り出し、駒の有無・種類を推定する ちなみに
BPMF(Bayesian Probabilistic Matrix Factorization)によるレコメンド - LIVESENSE Data Analytics Blog
こんにちは、リブセンスで機械学習関係の仕事をしている北原です。 弊社の転職ナビアプリには求人をレコメンドする機能が実装されていて、求人の好みを回答すると各ユーザーに合った求人がレコメンドされるようになっています。このサービスではいくつかのレコメンドアルゴリズムが使われているのですが、その中にBPMF(Bayesian Probabilistic Matrix Factorization)というアルゴリズムがあります。基本的な問題をフルベイズで扱っている典型的なベイズ手法なのですが、使いどころが難しいのか、使われているのをあまり見たことがありません。そこで、今回はこのBPMFを紹介しようと思います。 アプリの求人レコメンド レコメンドに限らず機械学習では、やりたいことや使えるデータの種類、特徴に応じて適切なアルゴリズムを使うことが大事です。BPMFを使った背景として、まず簡単に求人レコメンド
Gitのコミットの裏側で起こっていること - LIVESENSE ENGINEER BLOG
はじめまして。１ヶ月でエンジニアになろうとした山浦です。 先日Gitのことを突っ込んで調べる機会があり、Gitの仕組みって面白いねということを同僚に話していたら「面白いね。ところでGitって実装できる？実装できないと分かったとは言えないよね？」となぜか煽られるということがありました。 そうか、実装できないと分かったとは言えないのか、それも一理あるかもしれない。そう思い、Gitの仕組みを実装できるレベルまで掘り下げて調べてみました。 今回は実装はしないものの（過度に記事が複雑になるので）、Gitの根幹である git add コマンドと git commit コマンドの裏側で起こっていることを紹介します。 差分かスナップショットか？ ここで早速クイズです。 コミットで保存されているのはソースコードの差分でしょうか？スナップショットでしょうか？ 今回の記事の中で解説していきますので、少し考えなが
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