オンライン採用イベントの一環として、Stockmark Tech Meetupを開催いたします。 当社のプロダクト開発を牽引しているメンバーたちが日々の気づき・学びを発信します。 今回は特に、当社開発組織についての発信ですので、少しでもご興味お持ちいただけましたら、ぜひお気軽にご参加ください。 選考への参加につきましては、イベント終了後に改めてお伺いいたしますので、イベント参加後に決めていただけます。

【 #03：最先端の技術をビジネス価値につなげる方法① 】 第3弾として「最先端の技術をビジネス価値につなげる方法」と題して、 下記のお話をさせていただく予定です。 時間　　　　　内容 19:30-19:35 　オープニング 19:35-19:50 　LT① ：自然言語処理技術をプロダクト適用するときの苦労と工夫（中尾） 19:50-20:05 　LT② ：大量のビジネス記事データからインサイトが得られるUIを構築している話(仮)（築谷） 20:05-20:25 　QA / ディスカッション（岩瀬・中尾・築谷） 20:25-20:30　 クロージング ▶︎①自然言語処理技術をプロダクト適用するときの苦労と工夫 ストックマークでは、「AIとヒトのポテンシャルを最大化し、顧客価値経営を実現するプラットフォームを提供する」というビジョンの下、自然言語処理の技術をフル活用して、プロダクト開発に取り組んでいます。今回は、「キーワード抽出」の取り組みについて、ユーザー課題を機械学習タスクとして問題設定してプロダクトに組み込む際の苦労や工夫したことを紹介します。 　#機械学習 #自然言語処理 #プロダクトマネジメント ▶︎②大量のビジネス記事データからインサイトが得られるUIを構築している話(仮) Astrategyでは大量のビジネス記事データから情報を検索してくることができますが、一般的な検索サービスのようにある特定の記事を探すだけではなく、全体的な傾向やそこからインサイトを得ることも目的としています。その中でユーザーインタフェース上も様々な工夫をしているので、今回はAstrategyのフロントエンド実装上でのこだわりをいくつかピックアップして共有させていただきます！(仮) 　#フロントエンド #性能改善 #Vue 【関連URL】弊社テックブログ「Vue 2で大きなデータを扱うときの性能改善手法」 https://tech.stockmark.co.jp/blog/vue2_performance_with_bigdata/ ▶︎③Q&A/ディスカッション 2名の発表者に加えて弊社Co-VPoEの岩瀬（@iwashi86）がモデレーターとして参加。 みなさまからいただいたご質問にお答えしながら、徹底的に深掘りしていきます！ ストックマークでは多様なエンジニアを募集しています！ 少しでもご興味おもちでしたら、ぜひ、meetupにご参加いただき、理解を深めていただけたらを思いますので、ぜひ、お気軽にエントリーしてください。 なお、meetupのエントリーにて選考の参加を強制するようなことは、一切ございませんのでご安心ください。 meetup終了後お送りするアンケートにて、お伺いします。