「Codecov」への第三者からの不正アクセスによる当社への影響および一部顧客情報等の流出について
（2022年9月26日追記） 本件に関する、セルフチェックページとお問合せ窓口の提供を終了いたしました。 この度は、お客さまをはじめ多くの関係者の皆様に多大なるご迷惑とご心配をおかけしましたことを、深くお詫び申し上げます。 株式会社メルカリは、当社が利用している外部のコードカバレッジツール※「Codecov」に対する第三者からの不正アクセスにより、当社のソースコードの一部および一部顧客情報（フリマアプリ「メルカリ」で2013年8月5日〜2014年1月20日に実行された売上金の顧客口座への振込みに関連した情報17,085件、2015年11月〜2018年1月の間におけるカスタマーサービス対応に関連した情報217件、2013年5月に実施したイベントに関連した情報6件、「メルカリ」および「メルペイ」の一部取引先等に関する情報7,966件、当社子会社を含む一部従業員に関する情報2,615件）が外部流
機械学習システムの設計パターンを公開します。
メルカリで写真検索とEdge AIチームに所属している澁井（しぶい）です。機械学習のモデルを本番サービスに組み込むための設計やワークフローをパターンにして公開しました。 GithubでOSSとして公開しているので、興味ある方はぜひご笑覧ください！ PRやIssueも受け付けています。私の作ったパターン以外にも、有用なパターンやアンチパターンがあれば共有してみてください！ GitHub：https://github.com/mercari/ml-system-design-pattern GitHub Pages：https://mercari.github.io/ml-system-design-pattern/README_ja.html なぜ機械学習システムのデザインパターンが必要なのか 機械学習モデルが価値を発揮するためには本番サービスや社内システムで利用される必要があります。そのた
メルカリ流！納得感のあるKPIの決め方 | mercan (メルカン)
はじめに こんにちは、データサイエンティストのshmatsudaです。 突然ですがみなさん、KPIはどう決めていますか？ これって結構揉める話題ですよね… ちゃんと作ったつもりでも、思わぬ点を指摘され「納得感がない」と言われてしまうことは良くあることだと思います。 今回はメルカリで「納得感のある」KPIを決めるために工夫したことをお伝え出来ればと思います。 話の背景：USでインストール数が激増 メルカリUSでは7月末にインストールが激増し、アメリカのApp Store 3位になりました。このチャンスを活かすべく、全社をあげてユーザー体験の向上を追求しています。 ところでメルカリは主要な指標としてLTV(Life Time Value)を設定しています。ユーザー激増を受けて、メルカリではLTVをどのように上げるかについてゼロベースで考えることにしました。 LTVを上げよう！・・・その前にKP
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