2018年8月21日開催『機械学習工学研究会 現場を交えた勉強会 #1』での発表資料。 機械学習をサービスの現場で実践していく中で、どのような視点で開発・運用を行うべきかを考えます。 https://mlxse.connpass.com/event/97131/

1. 機械学習⼯学研究会 現場を交えた勉強会 #1
データサイエンティストとエンジニア
両者が幸せになれる機械学習基盤を求めて
⽥村 真⼀
㈱リクルートライフスタイル
データエンジニアリング2G
2018 年 8 ⽉ 21 ⽇ (⽕)

2. 私たちについて

3. リクルートのビジネスモデル
https://recruit-holdings.co.jp/who/downloads/

4. リクルートライフスタイル

5. ⽥村 真⼀
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6. データプロダクトを
扱うということ

7. データプロダクトのライフサイクル
予約⼊⼒での
離脱率下げたい
過去ログ使って
LightGBM で分類
モデルを…
GAE で Flask と
Datastore 使って…
新規ユーザに絞れば
CVR が有意に改善！ ⽇次バッチがコケたから
メモリ増やして再実⾏

8. 必要な3つの観点
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9. CET 黎明期

10. CET 発展期 ― 役割の変化
https://recruit-lifestyle.connpass.com/event/74957/

11. これまでの実践例
汎⽤ API

12. データ基盤実践例: 汎⽤ API
API
GKE
Dequeue
Read ReadWritePut Access
Enqueue
Worker
GCE
Storage
S3
Msg. queue
SNS + SQS
Database
Bigtable

13. 達成したこと

14. 汎⽤ API の反省
この API ⼿直しして、もう 1 回
AB テストリベンジしたいんですけど！
退職した 〇〇さんが作った、
誰も詳細が分からないやつだ……

15. 次のチャレンジ
統合機械学習基盤

16. できるようにしたいこと
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17. アーキテクチャ（案）
Fetch
Fetch
Access Access
Storage
GCS
DWH
BigQuery
Batch
GKE
Notebook
GKE
API
GKE
Put
Deploy
Fetch
Cont.Deploy
Cloud Function

18. 透明性と安全性の両⽴
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19. トレードオフをどう実現するか
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https://github.com/cloudpipe/cloudpickle
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20. まとめ

21. 今⽇のまとめ
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22. Weʼre hiring!
https://www.wantedly.com/projects/185933
https://www.wantedly.com/projects/212977
https://engineer.recruit-lifestyle.co.jp/recruiting/