こんにちは、Gunosy Tech LabのMLチームでマネージャーをしている id:skozawa です。 今日はMLチームで取り組んでいるABテストの設計と運用について紹介したいと思います。 MLチームはプロダクト横断のチームです。メンバーはグノシー、ニュースパス、LUCRAなどのプロダクトチームにも属しながら、開発を進めています。 ABテストについては以前も少し書いたことがあり、基本方針は同じなのですが、横断チーム、ロジック開発だからこそある難しさもあり、そのあたりで少し工夫していることなどを書きたいと思います。 tech.gunosy.io ABテストの設計について ABテスト開始のために、タスク、KPI、拡大判断基準の設計をするようにしています。 タスク設計 仮説を立て、タスクのゴールを設定します。 ここでは、controlとtreatmentの差分を明確にすることと、contr
Snyk IaC + reviewdog + aquaではじめるDevSecOps - Gunosy Tech Blog
はじめに Snyk IaCとは CIでのIaC解析 aquaでSnyk CLIを簡単にインストール＆バージョン管理 reviewdogでコメント形式の指摘を実現 まとめ はじめに こんにちは。技術戦略室SREチームのkoizumiです。 最近は、katoさんからオススメいただいた「スクワットの深さは人間性の深さ」という本を読み、日々スクワットに励んでいます（大嘘）。 さて、こちらの記事は Gunosy Advent Calendar 2022 の9日目になります。 昨日の記事はGunosy Tech Lab 石川さんの「リモートモブプログラミング開発の実践」でした。 本日は「Snyk IaC + reviewdog + aquaではじめるDevSecOps」と題して、CIへSnyk IaCを導入した事例についてご紹介します。 先日、私が執筆したこちらの記事でも、「Shift-Leftによる
","naka5":"<!-- BFF501 PC記事下（中⑤企画）パーツ＝1541 -->","naka6":"<!-- BFF486 PC記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 --><!-- /news/esi/ichikiji/c6/default.htm -->","naka6Sp":"<!-- BFF3053 SP記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 -->","adcreative72":"<!-- BFF920 広告枠）ADCREATIVE-72 こんな特集も -->\n<!-- Ad BGN -->\n<!-- dfptag ＰＣ誘導枠５行 ★ここから -->\n<div class=\"p_infeed_list_wrapper\" id=\"p_infeed_list1\">\n <div class=\"p_infeed_list\">\n <div class=\"
プレスリリース Gunosyの研究論文が推薦システムに関する国際会議「RecSys 2019」にて採択 株式会社Gunosy（本社：東京都港区、代表取締役CEO：竹谷祐哉、以下、Gunosy）は、Gunosy内の「Gunosy Tech Lab（読み：グノシー テック ラボ、以下、同ラボ）」にて、「推薦システムのためのマルチリービング手法の提案」（原題：Greedy Optimized Multileaving for Personalization）の研究結果を発表した論文が、推薦システムに関する国際会議 The ACM Conference Series on Recommender Systems (RecSys 2019)にShort Paperとして採択されたことをお知らせいたします。 RecSysは、推薦システムにおいて最も権威ある国際会議と言われております。第13回目となる2
はじめての三国志が「Gunosy（グノシー）」「ニュースパス – au」「auサービスToday」への配信を開始
はじめての三国志をご覧の皆さんこんにちは、カワウソ編集長です。今回は、はじめての三国志の近況を発表致します。 はじめての三国志はキュレーションアプリ「グノシー」をはじめ、ニュース配信アプリ「ニュースパス – au」と「auサービスToday」にコンテンツの外部配信を開始しました。 監修者 kawauso 編集長（石原 昌光） 「はじめての三国志」にライターとして参画後、歴史に関する深い知識を活かし活動する編集者・ライター。現在は、日本史から世界史まで幅広いジャンルの記事を1万本以上手がける編集長に。故郷沖縄の歴史に関する勉強会を開催するなどして地域を盛り上げる活動にも精力的に取り組んでいる。FM局FMコザやFMうるまにてラジオパーソナリティを務める他、紙媒体やwebメディアでの掲載多数。大手ゲーム事業の企画立案・監修やセミナーの講師を務めるなど活躍中。 コンテンツ制作責任者 おとぼけ（田畑
はじめに SRE 部の茂木です。 こちらの記事は Gunosy Advent Calendar 2021 - Adventar の 21 日目の記事となります。 前回の記事はサンドバーグさんの 改めてドライブレコーダーを作ってみた - Gunosy Tech Blog でした。 かなりマニアックな内容となっていましたね。 さて、2017 年頃から 「SRE」という単語が世の中に出回ってから、数多くの実践が各企業で行われてきました。ですがその業務内容を詳細に公表している企業はそう多くはありません。 私は Gunosy に来てから正式な SRE チームに所属することになりましたが、 常にSRE の定義とは、難しいものがあるなと日々感じています(各社によって責任範囲や求められることがかなり違うため) 。 そこで今回は、 2021 年の Gunosy のSRE チームがどのような活動をしてきたかを
6047 Ｇｕｎｏｓｙ 2022月12月現在 キュレーションアプリ『グノシー』。採算よい『グノシー』の利用者が減少。グノシー広告宣伝投資重く営業益半減と厳しい - ねこぷろ
株の銘柄分析（簡易） 2022年12月16日現在の 6047 Ｇｕｎｏｓｙ についてになります。 2022年5月期の実績より売上成長率を振り返ってみると 売上成長率 直近 0.9％ 売上成長率 3年平均年換算 -14％ 売上成長率 5年平均年換算 7.3％ 成長性の実績をみると 成長は鈍化停滞している と言えます。 Sponsored Link 今後の売上成長率を予測する上で四季報や会社が発表している数字をみてみます。 売上成長率の最新四季報予想値（四季報23年1集）では 前期の確定値 売上高 営業利益 一株益 一株配当金 は 連22.5 8,998 412 5.5 0 となっています。 今期の予想値 売上高 営業利益 一
こちらはGunosyのカレンダー | Advent Calendar 2019 - Qiita7日目の記事です。昨日の記事は id:tmotegi さんによる突撃！隣のキーボード Gunosy 2019 - Gunosy Tech Blogでした。 Merry Christmas! こんにちは、今年3月に入社したLUCRA事業部の平田(slackではhirarin)です。チームではサーバーサイドエンジニアとして日々Goを書いています。 Gunosy入社前はPHPやAWS周辺を中心に触っていました。そのため、Goを業務として書き始めたのは入社してからになります。 この記事は? この記事ではGunosyで新米Gopherとして（だいたい）1年をどのように過ごしていたかを振り返ろうと思います。 これからGoをやっていこう、または教えていこうと思っている人の参考になれば嬉しいです。 業務でのGo
はじめに 他ドメインと比較したニュース記事推薦の特徴 1. ライフサイクルの短さがもたらすコールドスタート問題 2. 深い言語理解の必要性 3. 明示的なフィードバックの利用の難しさ トピック別ニュース記事推薦手法 記事の人気度合い（popularity）の考慮 概要 既存研究 固有表現（Named Entity）の明示的な考慮 概要 知識グラフと知識グラフ埋め込み 既存研究 リッチな言語表現の利用 概要 既存研究 明示的なユーザーフィードバック・post click指標の利用 概要 既存研究 ユーザーの興味をより正確に捉えるアーキテクチャ 概要 既存研究 今後のチャレンジ おわりに はじめに こんにちは、Gunosy Tech Lab (GTL) Media ML チームの大竹です。Gunosyでは「情報を世界中の人に最適に届ける」というミッションのもと、グノシー・ニュースパス・LUCR
はじめに 推薦システムのトップカンファレンスであるACM主催のRecSys2019 が9月15日から9月20日の間にコペンハーゲンで開催されました。 Gunosyから投稿した論文がshort paperとして採択され*1、関、飯塚の2名でポスター発表してきました。 はじめに Recsysについて タイムテーブル 本会議 Are We Really Making Much Progress? A Worrying Analysis of Recent Neural Recommendation Approaches Online Learning to Rank for Sequential Music Recommendation Recommending What Video to Watch Next: A Multitask Ranking System Relaxed Softma
時代はリクルーティングからタレントアクイジションへ ～採用ブランディングからタレントプール構築へ転職潜在層への効果的な活用方法とは～
ワークフロー基盤としてのEKSクラスター運用のポイントとEKS on Fargate検証 - Gunosy Tech Blog
本記事は、Gunosy Advent Calendar 2019 17日目の記事です。 昨日の記事は、中村さんによる Pythonしか知らない新卒がGunosyに入るとこうなる - Gunosy Tech Blog でした。 はじめに ワークフロー基盤について システム概要 その日はいきなり訪れた 原因究明 対策 反省点 まとめ EKS on Fargateについて 検証のポイント 検証内容 まとめ 最後に はじめに はじめましてこんにちは、Gunosy Tech Lab1 Data Reliability & MLOps Group2の大関（@mageyuki）と申します。 弊チームでは、 Gunosyにおける統合データ基盤 集約したデータを活用した機械学習基盤 Gunosyの社是である「数字は神よりも正しい」を根底から支える、重要な2つの基盤の開発運用を行っています。 私は主にAWS上
広告技術部の yamayu です。 ホグワーツレガシーが気になっているのですがまだ手を出せていません。 映画はファンタビ以外は全部見ており、原作は 7 巻の上巻まで読んでいるため楽しめそうとは思っています。 さて、弊社ではこれまで CI/CD ツールとして CircleCI をメインに利用していたのですが、最近は GitHub Actions でも同等の機能が提供されるようになりつつあり、また GitHub の他の機能との連携が容易である等の理由から徐々に切り替えていくような動きがあります。 広告技術部で管理しているリポジトリも少しずつ GitHub Actions への移行を進めており、その中で CI/CD のプロセスの見直しを行いました。 結果として、CI の実行時間を大幅に短縮することができたので、今回はそのことについて書いていきます。 長い重い多いテスト テストの並列化 マルチノー
はじめに こんにちは！Gunosy Tech Lab の石川（@takaishikawa42）です。 この記事は Gunosy Advent Calendar 2019、12日目の記事です。 昨日の記事は id:mgi さんによるグノシーにおける AWS Transit Gateway 活用事例 でした。 12月11日・12日の2日間の日程で六本木の Google Japan のオフィスで開催された Kaggle Days Tokyo に参加してきたので、本記事ではそのレポートを書きたいと思います。普段趣味で Kaggle を楽しんでいる身として Kaggle Days が東京で開催されることを知り、前のめりで参加してきました。 当日の様子は Twitter のハッシュタグ #kaggledaystokyo で呟かれており、togetter でもまとめられています。*1 はじめに Kagg
研究開発チームインターンの北田 (shunk031) です。アメリカのアラスカにて行われたKDD2019に参加・発表してきました。 www.kdd.org KDD2019 のチュートリアルやワークショップ、キーノートの中でFairness (公平性) および Explainability (説明性) にフォーカスした以下のものを聴講したので概要をまとめたいと思います。 チュートリアル Fairness-Aware Machine Learning: Practical Challenges and Lessons Learned Explainable AI in Industry ワークショップ Explainable AI/ML (XAI) for Accountability, Fairness, and Transparency キーノート Do Simpler Models Ex
少しだけ自己紹介させてください初めまして、タカシマです！ Twitterではずっとアドという名前で活動していました。 広告代理店に1年2ヶ月ほど勤め、2019年の11月からイントレプレナーとしてEC会社の代表取締役として動いています。 広告代理店ではチームリーダーとして記事作成やマネジメントを行いながら、数名のチームメンバーとGunosyなどのアド媒体をメインに運用していました。よろしくお願いします(^^) はじめにこのNoteは広告運用でGunosyの売上を伸ばすために行った方法を書いています。何を意識して何を行いスケールしたのか。主にリサーチ,クリエイティブ,運用についてまとめています。 その3つ以外にも、案件選定や記事など運用に携わることはありますが、そこに関しては正直Gunosyだから…と特別なことはしていません。 なので案件選定と記事に関しては簡単にまとめて、リサーチとクリエイテ
本記事は、Gunosy Advent Calendar 2020 8日目の記事です。 前回の続きとなります。 tech.gunosy.io 今回は後編として、実際にEKSクラスター構築の途中からアプリをデプロイする環境を整える流れをご案内し、最後に運用管理フェーズで必要となるであろうオススメ監視設定についてご案内します。 クラスター構築・後編（kube-system） アプリのデプロイ編 Helm Skaffold 監視運用編 アラート設定 cloudawach datadog dashboard さいごに クラスター構築・後編（kube-system） さて、EKSクラスターとASGも用意できたので、ここから作り込みを行っていきます。 まずはkube-system環境を整えていきましょう。 用途に応じて必須なものとそうでないものがあります。それぞれ表でまとめます。 対象 要否 メモ cl
こんにちは。 LLM事業部のUTです。 概要 promptfoo の紹介 起動 CI での評価 GitHub Action まとめ 概要 OpenAI による ChatGPT 登場の衝撃から1年ほど経ちましたが、 LLM を活用する企業はものすごく増えました。 OpenAI だけでなく、大手クラウドや Hugging Face などを通して各企業も提供しています。 遊びで使う分にはどの LLM を使うかは適当で良いかと思いますが、プロダクトとして提供する場合利用を想定しているシーンに対して、最適なモデルを選びたいと思うのは必然でしょう。 また LLM を利用してレスポンスを受けるに当たり、最も重要なのがプロンプトです。 様々な研究結果にもある通り、プロンプトの書き方一つで出力結果が大きく変わります。 欲しいアウトプットを出すプロンプトを探すには、プロンプトを複数作り比較する必要があります。
はじめにこんにちは、Gunosy Tech Lab 研究開発チームでマネージャーを務めていた関 喜史です。 Gunosyの共同創業者でもあります。 最近のVTuberにハマり始めていきます。推しは星街すいせいですが、最近は毎日にじさんじ甲子園を追いかけています。 この度2021年8月末日でGunosyを退職して、新たなチャレンジをしていくことになりました。 この記事では、私が退職するにあたり、Gunosyでやってきたことを特に研究開発チーム作りを中心に紹介し、今回会社を離れることになった経緯や、今後の研究開発組織の展望にを述べます。 Gunosyでやってきたことまずは私のGunosyでやってきたことを簡単に紹介したいと思います。 創業当初は以下のように推薦システムとデータ分析を中心に仕事をしていました。 2011年、修士1年の夏休みに同級生の福島・吉田と開発を開始、主に推薦システムのアルゴ
はじめに こんにちは、Gunosy Tech LabのBIチームに所属しているクボタです。 Gunosyではアプリ内のロジックやUI等の変更において数値ベースでの意思決定を行なっています。 例えば新たなキャンペーンでのCVR増加やUI変更によるA/Bテストでのクリック数増加の効果検証などで統計的に裏打された手法を用いることで正しく意思決定を行うことを目指しています。 data.gunosy.io 本記事ではそのような状況で必要となるサンプルサイズの設計や統計的仮説検定のお話をさせていただきます。 はじめに 検定手法の選択 統計的仮説検定の手順 比較する指標の選定 帰無仮説 と対立仮説 の決定 検定統計量の選定 有意水準の決定 検出力の決定 効果量の決定 サンプルサイズの計算 ノンパラメトリック検定 多重比較 おわりに 参考文献 検定手法の選択 数値による意思決定を行う際に検定はよく利用され
タイトルのとおりですが、2019年10月31日に株式会社マイクロアドを退職して、2019年11月1日に株式会社Gunosyに入社しました。 転職して1ヶ月が経ち退職（転職）エントリとしては今更感がありますが、転職時の考えを文書化しておいていつでも振り返られるようにしておくための自己満に近い内容です。 なぜ転職するのか マイクロアドで何をしてたのか そしてなぜ転職か 機械学習システムにおける一部のコンポーネントしか出来るようになっていない 社内での評価と一般的な評価が一致していないのではないか キャリアのロールモデルがいない 結局のところ なぜGunosyなのか 実際転職してどうだったか おわりに なぜ転職するのか マイクロアドで何をしてたのか マイクロアドには、2018年3月に入社しました。元々新卒で2017年4月に就職した際にあまりの世間知らず故に、電話とメールとエクセルと印鑑貰い業と飲
グノシーでGPT-3を活用した「動画AI要約記事」開発 2月24日よりβ版を提供決定 ユーザーと価値ある動画コンテンツとのマッチング機会を最適化｜株式会社Gunosy
プレスリリース グノシーでGPT-3を活用した「動画AI要約記事」開発 2月24日よりβ版を提供決定 ユーザーと価値ある動画コンテンツとのマッチング機会を最適化 株式会社Gunosy（本社：東京都渋谷区、代表取締役社長：竹谷祐哉、以下 Gunosy）は、情報キュレーションアプリ「グノシー」にて、動画コンテンツの要約文を自動生成し記事化する、「動画AI要約記事」の開発を行い、2023年2月24日（金）よりβ版（テスト版）の提供を決定したことをお知らせいたします。 本機能は、グノシーのアプリケーションをインストール後、タブ検索にて「注目動画AI要約（β版）」を選択頂くと、どなたでもご覧頂くことが可能となる予定です。この機会にぜひお試しください。 ■動画AI要約記事概要 動画コンテンツを数行程度の文章に自動要約し記事化いたします。要約文章から元動画を見たい場合は、記事内のリンクから動画へ遷移し閲
Gunosyで活躍中の id:skozawa を訪問 | はてな卒業生訪問企画 [#8] - Hatena Developer Blog
こんにちは、CTOの id:motemen です。 Hatena Developer Blogの連載企画「卒業生訪問インタビュー」では、創業からはてなの開発に関わってきた取締役の id:onishi、CTOの id:motemen、エンジニアリングマネージャーの id:onkが、いま会いたい元はてなスタッフを訪問してお話を伺っていきます。 id:motemenが担当する第8回のゲストは、株式会社Gunosyのテクノロジー本部データサイエンス部で部長を務める id:skozawaさんこと、小澤俊介さんです。 2012年にはてなに新卒として入社後、「はてなブックマーク」「はてなブログ」などのプロダクトの開発を担当されてきました。2017年に株式会社Gunosyに転職して、「グノシー」「ニュースパス」「LUCRA」などの記事配信アルゴリズム開発に携わります。 2022年に「Gunosy Tech
![Gunosyで活躍中の id:skozawa を訪問 | はてな卒業生訪問企画 [#8] - Hatena Developer Blog](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/89d42c8d11c6a7a5d290b9b1440b5ebac450c65d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fh%2Fhatenatech%2F20240112%2F20240112143632.jpg)
dbt snapshot から学ぶ Slowly Changing Dimension - Gunosyデータ分析ブログ
こんにちは、Gunosy Tech Lab DR&MLOps チームの楠です。 この記事は Gunosy Advent Calendar 2022 の 11 日目の記事です。 昨日の記事は UT@mocyuto さんの『RailsのフロントをReactへリファクタしたとき、スキーマをOpenAPIベースの自動生成にした話』でした。 この記事では、ELT パイプラインにおける Transformation ツールである dbt の snapshot という機能について紹介した後、snapshot の手法を一般化したディメンションモデリングにおける概念である Slowly Changing Dimension を包括的に紹介します。 はじめに dbt とは？ dbt についての参考資料 dbt snapshot とは？ どんなときに使える？ dbt snapshot のまとめ dbt snap
はじめに こんにちは、今年の4月に新卒として入社しグノシー事業部に配属されました齊藤です。 自分は現在グノシー事業部でグノシー（アプリ）の分析を専任しています。データ分析部の方はニュースパスやオトクル等複数のアプリを横断的に分析、ロジック開発を担当しています。 今回は各アプリの分析担当がどんなことをやっているのか、2ヶ月間どのような事を学んだかを新卒エンジニアの立場から紹介していこうと思います。もう働き始めてから2ヶ月経ったのか・・・ 分析 分析とだけ書くとやたら広い意味になりますが、主にプロモ指標などを作成、集計し部署の人が見やすい形に整えたり、キャンペーンや特集タブに関する集計、UI変更時のA/Bテスト*1などを行っています。RedashでSQLクエリを書いて可視化したり、以下の記事のようにGASでSlackへの通知を作ったりすることもあります。 data.gunosy.io 分析業務
こんにちは。Gunosy TechLab MediaMLチーム所属の桾澤 (@gumigumi4f) です。 この記事では、弊社で配信しているニュースアプリであるグノシーのパーソナライズアルゴリズムを刷新した話について書きたいと思います。 アーキテクチャの部分まで含めて記事にしてしまうと非常にブログが長くなってしまうので、本記事ではリアルタイム性の高い重要なニュース記事についてどのようにレコメンドするかについて注目して述べます。 アーキテクチャの部分についてはブログ後編のアーキテクチャ編にて書きたいと思います。 後編はこちら data.gunosy.io ニュースアプリのパーソナライズ グノシーにおける旧来のパーソナライズアルゴリズムとその課題 グノシーの新しいパーソナライズアルゴリズム オフライン実験とA/Bテスト おわりに ニュースアプリのパーソナライズ グノシーというニュースアプリで
こんにちは。データサイエンス部の石川です。 弊社では広告配信の最適化のために CTR・CVR*1 を推定する機械学習モデルを開発していて、定期的な学習とモデルの更新を行っています。 このようなシステムにおいて、学習済みモデルが推論システムで問題なく動作することを保証するために、デプロイされるモデルの挙動を検証する仕組みが必要です。 特に、学習時と推論時で同一の広告リクエストに対して同じ推論値を出力するかを確認する仕組みを「差分検知」と呼んでいます。 この記事では、弊社の広告システムにおける機械学習モデルの差分検知について紹介します。 背景 課題 解決策 PyO3 の実装 まとめ 背景 弊社の CTR・CVR を推定する機械学習システムでは、ワークフローエンジンが定期的にモデルの学習を実行し、その後学習済みモデルを S3 にアップロードします。 広告スコアリングサーバは S3 上のモデル変更
本記事は、Gunosy Advent Calendar 2020 11 日目の記事です。 前回は Shohei Hida さんの「Argo RolloutsによるKubernetesでのCanary Deploy」でした tech.gunosy.io はじめに はじめまして．20 卒で GTL 所属の山本です． 入社して半年以上が経ち，出社は輪読用の本を取りに行った 1 回ですが，先輩方に助けて頂きながら弊社での開発にも徐々に慣れてきました． 今回は入社後，個人的に最も振り回されたツールである Terraform について紹介していきたいと思います． Terraform は今やインフラ管理をするデファクトと言えるツールであり，気づいたら導入されていたという人も多いのではないでしょうか． Terraform の場合 document が非常に充実していることや，既存実装も流用しやすいという特
はじめに こんにちは、19卒でGunosy Tech LabのBIチームの齊藤です。 data.gunosy.io この記事はGunosy Advent Calender 2019の4日目の記事です。昨日の記事は高橋さん(@tkhs0604)によるプロダクトマネージャーカンファレンス2019 参加レポート でした。 はじめに 背景 ベイズ統計 例: 継続率 事後分布のプロット 継続率以外の指標は？ おわりに 背景 GunosyではUI・ロジックの変更等を行う際にA/Bテストにより効果検証を行っています。 data.gunosy.io 上記のブログの通り、従来の（頻度論に基づく）仮説検定ではA/Bテストを開始する前に有意水準、検出力、効果量を定めてサンプルサイズを求めなければなりません。またサンプルサイズを定めても必要なサイズを満たすのに何日かかるかも不透明であり、施策の実行→A/Bテスト→
はじめに こんにちは！DR&MLOps グループの阿部です。 Gunosyには社内警察と呼ばれる人がおり、たとえばデータ可視化の際に円グラフを使うと正しい使い方を教えてくれる、母数という言葉の使い方を正してくれる、方々がいます。 今回はAthenaで課金額の高いクエリを投げるとSlackで警告してくれる、Athena課金警察というボットを紹介します。 そういえばこんな記事もありました。 data.gunosy.io さあ、高額課金者を晒し上げにしてやりましょう！ 目次 はじめに 目次 どうやってやるか Lambdaの中身 結果 悩み まとめ どうやってやるか 最近 CloudWatch Events で Athenaの Query State 監視に対応したようです。 aws.amazon.com 今回はその機能を使い、Query State に変化があったときに Lambda を呼び出し
こんにちは。Android アプリ開発担当の nagayama（@nagayan_dev）です。 今回私が担当している「auサービスToday」で マルチモジュール化対応 を行ったので、その対応内容とその結果についてお話しできたらと思います。 背景 マルチモジュールの設計 過去の対応からの改善点 マルチモジュール化の効果 対応前後によるビルド速度 良かった点 改善点 / もっとこうしたかった点 まとめ 背景 「auサービスToday」ではマルチモジュール化を行っておらず、1 つのモジュールでアプリ開発を行っていました。以前 Jetpack Compose の導入 を行いましたが、開発を進めていると レイアウトプレビューの時間が膨大にかかる ことに気がつきました。 引き続き調査を行ったところ、Compose ファイルを別モジュールにするとプレビューが早くなる。という噂を聞きつけました。試しに
はじめに みなさんこんにちは、研究開発チームの関です。 先週末はでんぱ組の幕張2daysでしたね。なにを言っても陳腐になってしまうのですが本当に素晴らしい2日間でした。 色々素晴らしいことがあったのですが、推しが作った衣装をきた推しが最高に可愛かったのと、アンコールでのみりんちゃんサプライズのときの推しのドSなMCが最高に良かったです。 さてこの記事は情報検索アドベントカレンダーの9日目です。 昨日はh-nagoさんのqiita.comでした。 本日の記事ですが、私の推し研究者であるMounia lalmas氏をご紹介したいと思います。 みなさんにも推し研究者いますよね。 彼女は現在SpotifyのResearch Directorです。もともとは米ヤフーで研究をされており、2017年からSpotifyに移られたようです。 ウェブサービスにおけるユーザエンゲージメントに関する研究を数多く行
こんにちは。データサイエンス部の石川です。 先日 Go で書かれていた広告スコアリングサーバを Rust でリプレイスし、その後レイテンシの改善に取り組みました。 この記事では具体的にどのような実装の変更によって Rust サーバのレイテンシを改善したかについて紹介したいと思います。 広告スコアリングサーバのリプレイスに関する詳しい背景については以下の記事をご覧ください。 tech.gunosy.io 背景 広告スコアリングサーバとは 広告スコアリングサーバに高速化が必要な理由 課題 レイテンシ改善施策 1. 有効期限付きキャッシュの導入 2. Array を Vec に 3. Redis コネクションの設定 4. CPU バウンドな処理を Tokio のブロッキングスレッドに移す Tokio の並列実行とブロッキング処理について 5. RwLock を ShardedLock に 6.
こんにちは、QAエンジニアのakinkです。 こちらは Gunosy Advent Calendar 2019、9日目の記事です。昨日の記事は azihsoynさんのAppSync + Nuxt.js(SSR)によるリアルタイム野球詳細ページについてでした。 qiita.com はじめに GunosyのQA組織は部長以下5名のメンバーで構成されており、1プロダクトにつき1~2名が専任で担当する体制となっています。 QA組織としては独立していますが、実態はプロダクトチームの一員として企画段階からリリース後の分析MTGまでプロダクトライフサイクルのほぼ全てに関わっています。 そんなチームで働いて思うGunosyの特徴は、 「リリースによって獲得する価値の追求・ユーザー体験の変革・ビジネスの拡大」といった広い意味でのQualityを突き詰める姿勢が全員に求められている点です。 この記事では、チー
こんにちは、Gunosy Tech Labの片木（@jkatagi）です。 今回は私が現在取り組んでいるクーポン分析について紹介します。 Gunosyにおけるクーポン クーポンの性質 クーポンの分析 クーポンタブでのユーザー行動 クーポンの時間依存性 ユーザー属性別のクーポンCTR上位 位置情報の可能性 おわりに Gunosyにおけるクーポン Gunosyでは2018年8月からグノシー（アプリ）でクーポンタブをリリースし、同年12月から本格提供を開始しました。 gunosy.co.jp また2019年5月には掲載ブランドが100を突破しました。 gunosy.co.jp リリースから約１年経った現在では、毎日約200前後のクーポンが配信されています。 その一方で掲載クーポン数が増えるにつれ、ユーザーに最適なクーポンを届ける必要性がでてきました。 クーポンの性質 クーポンの並び替えはランキン
こんにちは、4月に入社しました広告技術部のyamaYuです。今回は21卒新卒ブログの第三弾ということで、私が入社して広告技術部に配属されてからどんなことをやってきたかを紹介します。第一弾、第二弾の記事は ↓ から読めますのでこちらも是非見てみてください！ data.gunosy.io data.gunosy.io Gunosyに入る前は何をしていたのか 広告技術部とは これまで触ってきた技術 Go Kubernetes Terraform その他 どんな感じで仕事をしてくのか OJT コードレビュー 1on1 これから Gunosyに入る前は何をしていたのか はじめに私自身のバックグラウンドについて少し書いておきます。 CS系の学科の修士卒で、自然言語処理の研究をしていました。 深層学習を使ってニュースの見出しを自動生成する研究で、Pythonで深層学習のモデルやテキスト処理を実装したり、
![新卒が臨む、広告配信の裏側 [新卒エンジニアブログvol.3] - Gunosy Tech Blog](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/e27e7fa9ccbd09d87d047c127d0b26dcc0447ffa/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fy%2FyamaYu%2F20211002%2F20211002150102.png)
プライム上場の急成長スタートアップはどんなSaaSを使ってる？：Gunosy編：あの企業が使うバックオフィスSaaS（1/3 ページ） バックオフィス業務へのSaaSの導入が活発化している。外資系ベンダーだけでなく、国産ベンダーも市場に参入し、ユーザーは多くの選択肢の中から最適なものを選ぶ環境が整ってきた。こうしたSaaSを積極的に活用しているのは、しがらみの少ないスタートアップ企業だろう。今回は「グノシー」や「ニュースパス」などのニュースアプリの提供で知られるGunosyに聞いた。 メディアだけではないGunosyの3つの事業 2012年12月創業のGunosy。15年4月に東証マザーズに上場し、17年12月には東証一部に市場変更と、目覚ましい成長を遂げてきた。22年4月からの東証の市場区分見直しにあたっては、プライム市場に移行し、グローバル投資家との建設的な対話を基本とする企業としての
生データを最速で取り込むチャレンジ ~LayerXデータ基盤成長物語 part1~ / Building a data infrastructure that captures raw data at the fastest
はじめに アンケートにおける注意点 「何のためにこの質問をするのか」を明確にする できる限りバイアスを排除する 質問文はわかりやすく、誤解のないように よく使う統計手法 母比率に関する検定 適合度の検定 独立性の検定 マン・ホイットニーのU検定（ウィルコクソンの順位和検定） おわりに はじめに おはようございます。BIチームの齊藤です。 サンタさんには善玉コレステロールと来年1月末の某ライブのチケットをお願いしようと思います。マジで頼む。 こちらの記事は Gunosy Advent Calendar 2021 の18日目の記事です。 昨日の記事は同じくBIチームの田辺さんの「オンラインホワイトボードを使った振り返りで数値意識が向上した話」でした。Good Article！ さて、みなさんは仕事でアンケートをとったことはありますか？ Webサービスでユーザー行動を分析する際には、各種の行動ロ
はじめに DRE Team の hyamamoto です． 皆さん，Spark は利用されていますか？ Gunosy では Digdag + Athena によるデータ整形が増えてきており，徐々に Spark の利用は減ってきています． 思い返すと，昨年入社後の OJT も Spark から Digdag + Athena への書き換えタスクでした． 一方で，決して多くはないものの，この構成ではカバーし切れない処理もあり，そういったものに関しては Spark を用いています． 話は少し飛びますが，DRE Team では Digdag や派生するバッチ処理を実行するための Kubernetes Cluster を EKS 上に構成しています． また，一部のタスクは Kubernetes の Job として Digdag から投げることで，リソースをスケールさせつつ様々な処理が可能となっていま
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