高速な開発とデータ品質のトレードオフを超えるためにできること｜望月駿一 / Ubie Discoveryこのnoteでは、事業立ち上げ期の高速な開発とデータ品質の間に発生するトレードオフに、限られたリソースで対処するために取り組んだ内容について紹介します。 はじめまして。Ubie Discoveryで機械学習エンジニアをやっている望月(@smochi_pub)です。 Ubieに一人目のデータ人材として入社して、BI的なデータ整備・活用から予測アルゴリズムの開発まで幅広く担当してきました。 Ubieでは、アルゴリズムの検証や学習のために、初期からデータを貯めることを意識して取り組んできました。その過程で、高速にUIや仕様が変わっていくプロダクトを抱えつつ、データを「正しく」貯めることの難しさも体験してきました。 高速な開発とデータ品質のトレードオフ開発チームは高速に検証を行うことにフォーカスしているため、UIや仕様もどんどん変わって行きます。実際にユビーでは、toC向けのAI受診相談ユビーでは
