メルカリにおける機械学習による検索のリランキングへの道のり | メルカリエンジニアリング
※本記事は2023年1月1日に公開された記事の翻訳版です。 メルカリのマーケットプレイスにおける商品検索は、お客さまが欲しい物を発見する最も基本的な方法です。この中核となる機能は、テキストマッチングによる情報検索システムによって実現されています。 しかし最近、私たちは自問自答しました。お客さまの検索体験を向上させる、合理的な機械学習ベースのアプローチはあるのだろうか？という疑問が生まれました。メルカリアプリ上のお客さまの行動を、彼らにとってより関連性の高い検索結果についてのヒントとして捉えることはできないでしょうか？学習データにラベルを付け、単体のユーザークリックという行為をもとにした分析の限界を念頭に置きながら、モデルが学習するための、より情報量の多いコンテキストを構築できないでしょうか？ビジネスKPIとの関係を把握するために、どのようにデータラベリングを利用できるでしょうか？ それは、
Data Reliability Engineering をはじめた話 | メルカリエンジニアリング
こんにちは、メルカリUS でData Engineerをしている @hatone です。 メルカリUSのData Engineering Team(DEチーム) では、MLやBI、会計、マーケティングなど、多岐にわたるチームとプロダクトにデータを提供する必要不可欠なパイプラインを担当しています。 今年の7月に Data Reliability Engineering Team (DRE: データ信頼性エンジニアリングチーム) というチームを立ち上げました。日々増え続けるDB上のレコードとそのデータの活用を滞りなく実現するため、Data Engineeringに対しDevOpsとSREの原則を適用することでスケールさせていこうとしています。 Mercari Advent Calendar 2022 の19日目では、チーム各々が安心してデータを利用できるようプロジェクトパイプラインの監視・自動
どのようにPlatformチームの組織変更をしたか | メルカリエンジニアリング
Platform チームの@deeeeeeeetです． Platform チームは2年前にMercariがMicroservicesの移行を始めたときに一緒に立ち上げられたチームです．Platform チームはMicroservicesを動かすための基盤や開発や運用のためのツールセットなど提供しています．立ち上げ時は自分を含めて2-3人で始まったチームですが2年が経ち10人を超えるチームにまで成長しました． チームのメンバーが増えるほど1チームとして動くには限界がきており，またMicroservices化が進めば進むほどチームの負う責任範囲も広くなりCognitive load (認知負荷) も高くなっていました．これらの課題を解決するために組織変更を行い，Platform チームを複数の専門性に特化したチームに分割しました． 本記事ではチームのデザイン，チームが分離しても独立性を保ちつつ
数百GBのデータをMySQLからBigQueryへ同期する | メルカリエンジニアリング
SRE所属の @siroken3 です。最近はもっぱらパートナー会社様とのデータ連携環境構築を主に、時々プロダクションのMySQL環境と分析基盤との連携インフラの構築が多いです。 本記事は、メルカリに出品された過去すべての商品をBigQueryへ同期するにあたって取り組んだ時のお話です。 背景 当社では分析目的などでBigQueryを以前から使用しており、プロダクションのMySQLからBigQueryへデータを同期して分析に活用してきました。特に商品を表すテーブルは重要です。 しかし、後述する課題によりBigQueryにアップロードすることができなかったため、分析用のMySQLDBのスレーブとBigQueryを併用せざるを得ませんでした。とはいえ不便なので以前からBigQueryのみで商品テーブルも分析対象としたい要望がありました。 課題 メルカリでは販売済み商品を物理削除していないため、
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