MLOps

はじめにこんにちは。ML・データ部MLOpsブロックの築山（@2kyym）です。MLOpsブロックでは2022年の上期からArgo CDの導入に着手しました。本記事ではArgo CDの導入を検討... もっと見る

GRIでは、「Hacky Monday」というエンジニア勉強会を開催しており、Streamlitなどを利用してクイックに開発したモックを共有しています。新規プロダクトのアイデア共有やスキルアップ... もっと見る

はじめにこんにちは。ML・データ部/推薦基盤ブロックの佐藤（@rayuron）です。私たちは、ZOZOTOWNのパーソナライズを実現する機械学習を用いた推薦システムを開発・運用しています。また、... もっと見る

▲記事本文はこちらからMLのAWSアーキテクチャをリファクタして、より機械学習開発が行いやすい環境に変更しました。今まで、noteの機械学習開発では、Pythonだけではなく、バックエンドのRu... もっと見る

「noteって機械学習をどう活用しているの？」という疑問に答えるため、活用方法をまとめて公開しました。この記事を読めば、noteのMLチームの全体像を掴むことができます。▼この記事でわかること▼... もっと見る

ストックマーク採用担当高橋です。今回はストックマーク第一号社員として入社され、現在はオープンデータユニットの責任者を務めている谷本さんにお話をお伺いしました。何をやっているのか？――オープンデー... もっと見る

はじめにこんにちは、ML・データ部推薦基盤ブロックの寺崎（@f6wbl6）と佐藤（@rayuron）です。ZOZOTOWNのホーム画面は2021年3月にリニューアルされ、「モジュール」と呼ばれる... もっと見る

スタンバイでは機械学習モデルを用いて改善施策をオフラインで効果検証して、A/Bテストで仮説を確かめることでユーザーの検索体験を継続的に改善しています。本記事ではMLOps導入でAmazon Sa... もっと見る

こんにちは、採用担当の横山です！FLINTERSをもっと知ってもらうために、社員インタビューを行なっていますぜひ最後まで読んでいただけると嬉しいです！本日のインタビューはデータエンジニアの植村さ... もっと見る

はじめにこんにちはZOZOデータサイエンス部MLOpsブロック松岡です。本記事では先日リリースされたGCP（Google Cloud Platform）Cloud Composerの最新バージョ... もっと見る

こんにちは、採用担当の横山です！FLINTERSをもっと知ってもらうために、社員インタビューを行なっていますぜひ最後まで読んでいただけると嬉しいです！本日のインタビューはMLOpsエンジニアの岡... もっと見る

こんにちは、データシステム部推薦基盤ブロックの寺崎（@f6wbl6）です。現在、推薦基盤ブロックではデータサイエンス部MLOpsブロックのメンバーと協力しながらMLOps基盤の構築を進めています... もっと見る

はじめにこんにちは、技術本部 データサイエンス部 MLOpsブロックの鹿山（@Ash_Kayamin）です。みなさんは2021年4月にGCPから「GKE Gateway コントローラによる Ku... もっと見る

こんにちは、技術本部 データシステム部 MLOpsブロックの平田（@TrsNium）です。約2年半ぶりの執筆となる今回の記事では、MLOps向け基盤を「Kubeflow Pipelines」から... もっと見る

こんにちは。Matching チームの笠井（@unblee）です。この記事では、おおよそ1年以上前に私が新卒入社して Infrastructure チームで一番最初に取り組んだ Workflow... もっと見る