こんにちは、ウォンテッドリーでデータサイエンティストをしている合田(@jy_msc)です。先週末は atmaCup #16 に参加してモクモクとコードを書いていました。来週の日曜まで開催されているので、興味ある方はぜひ参加してみてください！ この記事は、Wantedly Advent Calendar 2023 の11日目の投稿です。前回の記事は「Rustを使ったOS開発 - 普段のRustと同じ様にOSを実装したい」でした。 私は5年前から Kaggle に参加しており、今年の6月にようやく Kaggle Grandmaster になることができました。ちょうど良い節目だと思うので、これまでのデータ分析コンペの参加実績を振り返ったり、データ分析コンペに夢中に取り組み続けてきたことで得られたであろう自身の変化に関して言語化してみます。 ※本記事で述べる内容は私自身の経験に基づく私見ですので

日付や時刻データの扱いについてまとめたスライド「日付時刻A to Z」を作ったので公開します。 これは何？「日付と時刻」を正しく扱うために、日付/時刻にまつわる諸概念やありがちな間違いを紹介したスライドです。このスライドは大きく3つのパートに分かれています: 第1部「日付編」§1 天体の周期§2 暦§3 紀元と通日第2部「時刻編」§4 時間と分§5 秒§6 相対性理論第3部「コンピューティング編」§7 文字列表現§8 数値表現§9 時刻同期第1部と第2部では、「日付」や「時刻」の概念を定めるのに必要な知識を整理します。第3部ではその日付時刻をコンピューターで扱うときに特有の事情を補足しています。 このスライドが作られた経緯ウォンテッドリー社内では毎週1回お昼の時間に任意で集まって技術の話をする "Tech Lunch" というイベントがあります。テーマは自由で、社内でやったことの紹介やアナ

こんにちは。ウォンテッドリーでデータサイエンティストをしている合田です。推薦システムの国際会議であるRecsys2022に参加して気になった発表内容をまとめましたので紹介します。一緒にRecSysに参加したメンバーたちのブログ記事は以下のリンクでまとめているので、ぜひ一緒にご覧ください。 Wantedly RecSys 2022 参加レポート① - Wantedly データサイエンスチームで RecSys 2022 にオンライン参加しました | Wantedly Engineer Blog こんにちは。ウォンテッドリーでデータサイエンティストをしている合田です。 この度ウォンテッドリーのデータサイエンスチームで推薦システムの国際会議である RecSys に聴講参加してきたので、その参加報告を行いたいと思います。データサイエンスチームの RecSys への参加は通算3回目となり、チームの恒例

皆さんこんにちは。 「すべての合意をフェアにする」MNTSQ（モンテスキュー）株式会社です。 今回は、当社のバックエンドエンジニア・沼井と、アルゴリズムエンジニア・白井が、ビジネス視点を持つエンジニアにとってMNTSQの何が「おもしろい」のか？　なぜMNTSQにジョインすることを決めたのか？ということについてざっくばらんに対談した模様を記事にしてお届けします。 対談が盛り上がったこともあってかなりの長編となっておりますが、是非ご一読ください！ 参加者：バックエンドエンジニア・沼井。21年6月入社 参加者：アルゴリズムエンジニア・白井。22年5月入社 ファシリテーター：バックエンドエンジニア・三原。21年7月入社 三原早速ですが、転職にあたってMNTSQ以外のSaaS企業を検討したんでしょうか？白井SaaSかはともかく、自社プロダクトを開発していて、継続保守・提供している会社をみたりはしまし

こんにちは！株式会社データック 代表取締役の二宮英樹です。 今回の記事では、創業の経緯とデータックがデータベース研究に辿り着くまでのお話をさせていただきます。 脊椎外科手術とPROシステム2018年8月にデータックを創業しました。その当時、事業を行う上で考えていたことは患者さんの主観的指標であるPRO（Patient Reported Outcome）を活用するということです。 これは、私が元々関西で脳外科医をしていたことが原点となっています。関西では、脳外科医が脊柱管狭窄症やヘルニアといった脊椎疾患の手術をすることがあります。アルバイトで行ってる病院の患者さんを見ていると、手術がオーバー・インディケーションだなと思うことが多々ありました。脊椎外科は身体所見、MRIの画像所見、そして患者さんの痛みなど主観的な状態、いわゆるPROを加味し、アセスメントして手術適応を決めていくことが良いとされ

こんにちは。WantedlyでBackendエンジニアをしている新卒の山岸です。Wantedly Peopleで半年開発を経て今はWantedly Visitの開発をしています。 これはWantedly 新卒 Advent Calendar 2021の記念すべき1日目の記事です！今年の新卒は5人のエンジニアのみです。このアドベントカレンダーはこの5人でまわして25日間を走り切る予定です。 「え、そんな無茶な、、、」 そう思いましたよね、今。しかし我々にはありあまるほどのエンジニアリングに対する好奇心と熱意と最後に若さがあります。我々5人はこの重圧に屈することなく最後までお互い助け合って走り切ると誓いました。「アウトプットこそ最大のインプット」、これを胸に自分たちの学びのためにもこの25日間エンジニアリングに没頭します！ 5人とも別々の背景を持って入社してきた精鋭(？)なので内容的には幅広く

こんにちは、東急株式会社 URBAN HACKS プロジェクト採用担当です。 URBAN HACKSは、交通事業を軸に不動産や商業施設開発、ホテル、レジャー等多彩な事業を展開している東急株式会社が、街づくりにおけるDXを目的に、2021年7月より生まれた新組織です。現在、新たなイノベーションを生み出すべく、積極採用を進めています。 本企画では、URBAN HACKSで働く個性豊かなメンバーを紹介！第1回はSo-netやクックパッドで経験を積んだWebサービス企業出身エンジニアの星川さんです。どうしてURBAN HACKSにジョインしたの？働く魅力とは？お話を伺いました。 自分でプロダクトをつくりたいーーまずは、どのような学生時代を過ごしてきたのか、教えてください。 大学生の頃、僕がハマったのはTwitterでした。大学のTwitter友達と繋がって、ご飯を食べたり、お酒を飲んだりしていまし

はじめにこんにちは、Gunosy Tech Lab 研究開発チームでマネージャーを務めていた関 喜史です。 Gunosyの共同創業者でもあります。 最近のVTuberにハマり始めていきます。推しは星街すいせいですが、最近は毎日にじさんじ甲子園を追いかけています。 この度2021年8月末日でGunosyを退職して、新たなチャレンジをしていくことになりました。 この記事では、私が退職するにあたり、Gunosyでやってきたことを特に研究開発チーム作りを中心に紹介し、今回会社を離れることになった経緯や、今後の研究開発組織の展望にを述べます。 Gunosyでやってきたことまずは私のGunosyでやってきたことを簡単に紹介したいと思います。 創業当初は以下のように推薦システムとデータ分析を中心に仕事をしていました。 2011年、修士1年の夏休みに同級生の福島・吉田と開発を開始、主に推薦システムのアルゴ

miupは東大と共同研究でAIを活用した遠隔医療の普及を目指しています。 そして、それ以外にも自社のクリニックと臨床検査センターの運営をバングラデシュで行っています。 今日は、 「なぜ医療AIスタートアップが自社でクリニックや臨床検査センターを持っているのか？」について説明していきます。 １、miupが目指す社会２、miupが現在行っている事業について３、なぜクリニックや臨床検査センターを運営しているのか １、miupが目指す社会「世界の隅々にまで、 人に、まっすぐな医療を届ける。 それも最短で最速な方法で」 これはmiupが掲げているビジョンです。 医療をほとんど受けることができない人は、途上国を中心になんと40億人以上います。 miupは医療領域に革新を起こし、誰もが医療にアクセスできる世界を作っていきます。 ２、miupが現在行っている事業miupが現在行っている事業を３つに分けて説

2020年12月、自然言語処理や機械学習といったAIに関連する先端技術の調査及び研究を実施し、製品開発に活用することを目的にAI研究部門「LegalForce Research」が新設されました。 ◆2020年12月02日プレスリリース　https://legalforce-corp.com/742/ LegalForce Researchでは現在どのような研究を行っているのか、そしてLegalForceの研究部門が目指すべきものとは。チーフリサーチャーとして立ち上げを行っている小田に、これまでの取り組みや今後の展望について語ってもらいました。 Googleから設立4年のスタートアップへーまずは、経歴や過去されてきた研究について教えてください。私は、もともと大学院での構文解析や機械翻訳の研究と並行して、情報通信研究機構という研究機関で機械翻訳や深層学習の研究やソフトウェアの開発などを行って

はじめまして。Wantedly Visitの推薦基盤チームの一條です。普段はData EngineerやMLOpsなどに取り組んでいます。 Wantedlyではユーザーと企業のマッチングをより良いものにするために募集検索やスカウトでのユーザーの検索を日々改善しています。 しかし、改善が進むにつれて様々な問題が発生してきたので、その問題についてやその対応にどういった取り組みをしたかについて書いていこうと思います。 この記事では2年ほど前に僕が取り組んだ内容について書いています。 改善のフローへの課題意識 Wantedlyの検索周りは基本的にデータサイエンティスト（以下DS）が改善しています。3年ほど前はDSの改善をリリースするためには、自らWantedly Visit全体のコードが入ったレポジトリ（ここではvisit_allと呼ぶことにする）内のコードを変更するフローになっていました。 しか

Wantedly の Matching Squad でデータサイエンティストをしている関根( twitter: @ndnto, github: @hiroto0227 )です。Matching Squadでは主に企業とユーザーの理想的なマッチングを実現することを目的として、検索システム・推薦システムの改善を行っています。 モチベーション去年の秋ごろに RecSys2020 に参加して最新の推薦システムの技術についてキャッチアップをしました。最近の傾向の一つとして、推薦システムはユーザーの関心の高い(適合度の高い)アイテムを推薦するだけではなく、 Diversity (多様性)や Novelty (新規性)を追求することで、ユーザーにより良いアイテムを推薦することがあるように感じました。 Wantedly RecSys 2020 参加レポート① - Wantedly Data チームで Re

Data Scientist 向けに Wantedly の推薦基盤を支える Argo Workflow や Kubernetes などのインフラ、New Relic や Datadog などの SaaS を紹介する速習会をしました！ こんにちは。最近 Infrastructure チームから Matching チームへ異動した笠井（@unblee）です。 Matching チームは Wantedly Visit におけるユーザと企業の理想のマッチングを実現するために推薦システムの改良や、データサイエンスを活用したプロダクト開発に責任を持ち、現在 ML 基盤を作るサブチーム 2人（+内定インターン1人）、Data Scientist 4人が所属しています。 この記事は、チーム内の Data Scientist に対して社内で利用しているインフラ周りの知識、具体的には 利用している SaaS（

皆様こんにちは！コーポレート・リーガルチームの植田です。 先日、当社にて職業安定法に関してグレーゾーン解消制度の申請を行い、規制所管官庁である厚労省から「Wantedlyが開発する推薦技術を用いた募集のパーソナライズ機能の実装が「職業紹介」に該当しない」との回答を得ました。 近年グレーゾーン解消制度を用いて法的論点の明確化を推し進める企業が増えていますが、まだまだ知名度が高いとは言えない制度ですし、申請の背景や具体的な手続きを社内の立場で紹介した事例も少ないので、（ごく簡単にではありますが）今回は当社のケースをご紹介させていただきます。 グレーゾーン解消制度とはグレーゾーン解消制度とは、簡単にいうと、規制の適用が不明瞭な法的論点（新事業活動に関するものに限ります）について、事前に管轄官庁に照会をかけて（経産省が照会の窓口となります）、その適用の有無を回答してもらう制度です。 ルールが整って

Elasticsearch はオープンソースの分散型検索分析エンジンです。いろんな形式のデータを保持することができ、複数のフィールドを指定した検索クエリが簡単に書けたり、文字数の多いデータでも高速に検索ができるといった特徴があります。これらの利点を活かして Wantedly でも検索機能や推薦機能の裏側で利用しています。 この記事では Wantedly の本番環境で運用している Elasticsearch について構成と運用についてのノウハウを紹介します。 背景Wantedly では Elasticsearch を Kubernetes 上で運用しています。以前は EC2 上で AutoScaling Group を利用して直接クラスタを構成し、内製ツール (https://github.com/dtan4/esnctl) によって管理していました。しかし、マイクロサービス化の推進によって

こんにちは！Wantedly でバックエンドエンジニアをしている縣です。 この記事では、先日行われた RecSys2020 での発表の中から個人的に興味を惹かれたものをいくつかご紹介しようと思います。 この記事は Wantedly から RecSys 2020 に参加したメンバーのブログリレーの一環です。これまでの記事は以下から参照ください。 Wantedly RecSys 2020 参加レポート① - Wantedly Data チームで RecSys 2020 にオンライン参加しました | Wantedly Engineer Blog こんにちは、ウォンテッドリーでデータサイエンティスト及びデータを活用したプロダクトのマネージャーを務めている松村です。2020年9月22日から9月26日にかけてオンラインで開催された RecSys 2020 に当社のデータサイエンティスト及び機械学習エン

こんにちは、ウォンテッドリーでデータサイエンティスト及びデータを活用したプロダクトのマネージャーを務めている松村です。2020年9月22日から9月26日にかけてオンラインで開催された RecSys 2020 に参加してきました。 こんにちは、ウォンテッドリーでデータサイエンティスト及びデータを活用したプロダクトのマネージャーを務めている松村です。2020年9月22日から9月26日にかけてオンラインで開催された RecSys 2020 に当社のデータサイエンティスト及び機械学習エンジニア５名で聴講参加及び、そのうちの３名が併設の RecSys Challenge の Workshop において口頭発表を行いました。その参加報告を行いたいと思います。 本記事では概要報告に留まりますが、明日からは参加メンバーが実際に発表を聴講して気にな せっかくなので参加メンバーで面白かったセッションを紹介する

課題意識 Wantedlyでは一部例外はありますが、基本的にはデータ分析はアプリケーションエンジニアが行います。 その上で課題意識としては「データ分析もアプリケーションと同じように行いたい」というのがありました。更にそれにより暗黙知が増えてしまうという現象が起こっていました。 具体的に、データ分析がアプリケーションのようにできない課題感をまとめると次になります。 レビューを頼める仕組みがないクエリが一覧・検索できないクエリの再利用がしづらいクエリ名が社内で一意にならないBIツールなど様々な箇所で色んなテーブルやクエリが参照されてしまう僕のBigQueryの使い方のイメージを共有するために、実際に僕が分析する際のクエリを擬似的に書きたいと思います。テーブル名やカラムなどは架空のものです。これを前提に課題感を一つずつ説明していきます。 WITH people_posts AS ( SELECT

WantedlyのDataチームでデータサイエンティストとして働いてる関根です。先日、推薦システムに関するカンファレンスであるRecSys2020に参加させていただきました。 Wantedly RecSys 2020 参加レポート① - Wantedly Data チームで RecSys 2020 にオンライン参加しました | Wantedly Engineer Blog こんにちは、ウォンテッドリーでデータサイエンティスト及びデータを活用したプロダクトのマネージャーを務めている松村です。2020年9月22日から9月26日にかけてオンラインで開催された RecSys 2020 に当社のデータサイエンティスト及び機械学習エンジニア５名で聴講参加及び、そのうちの３名が併設の RecSys Challenge の Workshop において口頭発表を行いました。その参加報告を行いたいと思います。

ウォンテッドリーでデータサイエンティストとして働いております松村です。現在は、Wantedly Visit におけるユーザと企業の理想のマッチングを実現するために推薦システムの改良や、データサイエンスを活用したプロダクト開発に責任を持つ Matching Squad のチームリーダーをしています。 このたび、社内のデータサイエンティストである、合田 (@jy_msc)、縣 (@agatan_)、松村 (@yu_ya4)でチームを組み取り組んできた RecSys Challenge 2020 というデータ分析コンペが終了しましたのでその結果を報告させていただきます。 最終結果なんと私たち「Team Wantedly」は３位に入賞することができました！🎉🎉 最終結果はこちらから確認できます。 ３ヶ月という長い期間、基本的に平日の業務時間後や休日に取り組むスタイルでとても大変でしたが、このよ