Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Sign up for free
Menu
Search
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Pricing
Search
Sign in
Sign up for free
オンラインテストしようと思った その日に開始できる環境を目指して
Search
Hazumi Ichijo
July 12, 2023
Programming
1.2k
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
オンラインテストしようと思った その日に開始できる環境を目指して
https://mlops.connpass.com/event/286716/
Hazumi Ichijo
July 12, 2023
More Decks by Hazumi Ichijo
See All by Hazumi Ichijo
RailsとRidgepoleの マイグレを120倍早くする
hazumirr
0
490
CIを整備してメンテナンスを生成AIに任せる
hazumirr
0
1.5k
病院の情報フローを理解して、 予約〜会計の見え方が変わった話
hazumirr
1
2k
Rubyのコード削除したい時 僕がやること
hazumirr
0
300
テーブル駆動テストと状態
hazumirr
5
2.2k
推薦によるプロダクト改善とマイクロサービスが噛み合った話
hazumirr
2
4.9k
ChatGPTで僕が知っていることまとめ
hazumirr
3
3.2k
プロダクトチームとどう 協業し分析環境を改善するか
hazumirr
2
1.7k
bqv速習会
hazumirr
6
7.3k
Other Decks in Programming
See All in Programming
作れるエンジニアから、価値を届けるエンジニアへ
ryunakayama
1
230
선언형 햅틱 라이브러리 진동을 소개합니다
l2hyunwoo
1
300
作って学ぶSpring BootのAuto Configuration / JJUG Night Seminar 2026-10-19
rshindo
0
220
社内AIエージェント「Askワンバン」における コストチューニングの取り組み
t0yohei
0
160
AI時代のTerminal環境を UNIX哲学で設計・運用する
yasunori0418
1
340
flutter_test のその先へ — Flutter アプリの LLM 機能に「評価」という品質保証を
kosukesaigusa
0
200
現場と育てるRailsモデリング 〜Spreadsheetから始めたモデル設計〜
siroemk
2
1.2k
地方こそサーバーレス — 10年続けた、顔が見えるチームで確かな基盤を / Serverless Matters Most in Regional Areas — 10 Years of Building Reliable Foundations with Close-Knit Teams
seike460
PRO
1
110
Augmenting AI with the Power of Jakarta EE
ivargrimstad
0
120
高橋メソッドでCVE解説シリーズ 〜CVE-2026-112816〜
hakkadaikon
0
220
AI時代のIaC入門 〜なぜインフラをコードで管理したいのか?〜 / Introduction to IaC in the AI Era
akihisaikeda
6
1.4k
PumaからFalconに移行したRailsアプリケーションでの実践
falcon8823
0
350
Featured
See All Featured
Responsive Adventures: Dirty Tricks From The Dark Corners of Front-End
smashingmag
254
23k
SEO for Brand Visibility & Recognition
aleyda
0
4.9k
Practical Orchestrator
shlominoach
192
12k
The Power of CSS Pseudo Elements
geoffreycrofte
82
6.6k
Neural Spatial Audio Processing for Sound Field Analysis and Control
skoyamalab
0
610
Getting science done with accelerated Python computing platforms
jacobtomlinson
2
570
How to Build an AI Search Optimization Roadmap - Criteria and Steps to Take #SEOIRL
aleyda
1
2.2k
Dominate Local Search Results - an insider guide to GBP, reviews, and Local SEO
greggifford
PRO
0
400
エンジニアに許された特別な時間の終わり
watany
109
250k
How to optimise 3,500 product descriptions for ecommerce in one day using ChatGPT
katarinadahlin
PRO
3
3.9k
Ecommerce SEO: The Keys for Success Now & Beyond - #SERPConf2024
aleyda
1
2.2k
Chasing Engaging Ingredients in Design
codingconduct
0
390
Transcript
© 2023 Wantedly, Inc. オンラインテストしようと思った その日に開始できる環境を目指して MLOps LT大会 2023/7月 Jul.
12 2023 - Hazumi Ichijo
自己紹介 © 2023 Wantedly, Inc. 一條 端澄 @hazumirr/@rerost 略歴: 2018~
: ウォンテッドリー株式会社 • 2018/04~ 推薦基盤チーム エンジニア • 2021/09~ 推薦チーム プロジェクトマネージャー • 2022/06~ 推薦チーム リーダー 趣味: テトリス・旅行
© 2023 Wantedly, Inc. プロダクトについて © 2023 Wantedly, Inc. WHAT|
個人向けサービス / 法人向けサービス 会社に遊びに行こう 「カジュアル面談」という仕事探しの新基準 • 人とチームを「想い」でマッチング • 「話を聞きに行く」体験を通じてフラットな出会いを創出 進化を続けるUIと基盤 • コンテンツが映えるモダンでシンプルな UI表現 • より本質的なマッチングを可能にする推薦アルゴリズム
推薦チームについて • データサイエンティスト(DS) • 4人 • 役割: ユーザーと企業のマッチングアルゴリズムの開発 • スキル
◦ 機械学習 ◦ データ分析 • 推薦基盤 • 2人 • 役割: 既存のシステムとDSの橋渡し • スキル ◦ バックエンド・インフラ ◦ データ分析基盤(Looker, BigQuery, etc…) © 2023 Wantedly, Inc.
推薦チームについて 1. プロダクトインパクト • 2022年度は推薦によって主要KPIが+20%改善 2. オンラインテストの頻度 • 最近では、毎月1~3つのテストが開始される 3.
機械学習での推論方法 • 主にバッチ © 2023 Wantedly, Inc.
推薦基盤チームがプロダクト利用者に提供する価値 • アルゴリズム改善の速度 ◦ リードタイム ◦ 頻度 • 壊れにくい推薦 •
良いアルゴリズムをより広く早く提供する ◦ 例: メール送信、デバイス(Web, iOS, Android, …) © 2023 Wantedly, Inc.
推薦基盤チームがプロダクト利用者に提供する価値 • アルゴリズム改善の速度 ◦ リードタイム ◦ 頻度 • 壊れにくい推薦 •
良いアルゴリズムをより広く早く提供する ◦ 例: メール送信、デバイス(Web, iOS, Android, …) © 2023 Wantedly, Inc.
仕組み © 2023 Wantedly, Inc. 推論 & 結果 を保存 推論結果を
使い推薦 募集一覧 API Push通知 メール送信 etc..
旧リリースフロー © 2023 Wantedly, Inc. 作成 初回のデー タを生成 モニタリング ワークフ
ローの設定 実装 リリース DS 推薦 基盤
旧リリースフロー © 2023 Wantedly, Inc. 作成 初回のデー タを生成 モニタリング ワークフ
ローの設定 実装 リリース 1時間 2~3日 半日 ジョブの待ち時間 DS 推薦 基盤
旧リリースフロー © 2023 Wantedly, Inc. 作成 初回のデー タを生成 モニタリング ワークフ
ローの設定 実装 リリース 1時間 2~3日 半日 ジョブの待ち時間 人をまたぐコストも高い DS 推薦 基盤
ボトルネック 1. ワークフローの設定 • DBのデータや他の推論結果との依存関係の記述 • Argo Workflowの設定(マニフェスト手書き) 2. 実装
• 意図を汲み取り実装 • 実装しないといけない箇所がいくつかあり壊さないようにする 3. コミュニケーション • ミスコミュニケーションによる手戻りのリスク • 同じことをしたくとも人に合わせて別々の言葉を使う必要あり • リソース確保 © 2023 Wantedly, Inc.
改善 1. ワークフローの設定 • DBのデータや他の推論結果との依存関係の記述 • Argo Workflowの設定(マニフェスト手書き) 2. 実装
• 意図を汲み取り実装 • 実装しないといけない箇所がいくつかあり壊さないようにする 3. コミュニケーション • ミスコミュニケーションによる手戻りのリスク • 同じことをしたくとも人に合わせて別々の言葉を使う必要あり • リソース確保 © 2023 Wantedly, Inc.
改善 ワークフローの設定 © 2023 Wantedly, Inc. name: sample option: team:
recommendation jobs: - name: jobA command: "echo A" option: repo: repo - name: jobB command: "echo B" dependencies: [jobA] option: repo: repo https://github.com/rerost/dagg • DBのデータや他の推論結果との依存 関係の記述 • Argo Workflowの設定(マニフェスト 手書き) => 依存関係と実行方法のみに集中
© 2023 Wantedly, Inc. 作成 初回のデー タを生成 モニタリング ワークフ ローの設定
実装 リリース 1時間 2~3日 半日 改善 ワークフローの設定
© 2023 Wantedly, Inc. 作成 初回のデー タを生成 モニタリング ワークフ ローの設定
実装 リリース 15分 2~3日 半日 改善 ワークフローの設定
改善 1. ワークフローの設定 • DBのデータや他の推論結果との依存関係の記述 • Argo Workflowの設定(マニフェスト手書き) 2. 実装
• 意図を汲み取り実装 • 実装しないといけない箇所がいくつかあり壊さないようにする 3. コミュニケーション • ミスコミュニケーションによる手戻りのリスク • 同じことをしたくとも人に合わせて別々の言葉を使う必要あり • リソース確保 © 2023 Wantedly, Inc.
© 2023 Wantedly, Inc. 作成 初回のデー タを生成 モニタリング ワークフ ローの設定
実装 リリース 15分 2~3日 半日 改善 実装
改善 実装 before © 2023 Wantedly, Inc. • BQに吐かれた推論結果を同期 •
ヒアリングした情報を元に必要な条件で 新しいアルゴリズムが利用されるように 設定
改善 実装 After © 2023 Wantedly, Inc. 以下の設定を書き自動生成するだけに • 推論結果の保存先
• どういう条件で表示する ◦ オンラインテスト? ▪ AB? ▪ Interleaving? ◦ 表示条件 ▪ 強いアルゴリズムが出尽くした ら? ▪ 新規 or 既存ユーザー? ▪ …
改善 実装 © 2023 Wantedly, Inc. https://www.wantedly.com/companies/wantedly/post_articles/309759
© 2023 Wantedly, Inc. 作成 初回のデー タを生成 モニタリング ワークフ ローの設定
実装 リリース 15分 2~3日 半日 改善 実装
© 2023 Wantedly, Inc. 作成 初回のデー タを生成 モニタリング ワークフ ローの設定
実装 リリース 15分 30分 半日 改善 実装
改善 1. ワークフローの設定 • DBのデータや他の推論結果との依存関係の記述 • Argo Workflowの設定(マニフェスト手書き) 2. 実装
• 意図を汲み取り実装 • 実装しないといけない箇所がいくつかあり壊さないようにする 3. コミュニケーション • ミスコミュニケーションによる手戻りのリスク • 同じことをしたくとも人に合わせて別々の言葉を使う必要あり • リソース確保 © 2023 Wantedly, Inc.
改善 コミュニケーション 手順は簡潔になったので、残りは人手でチェックしていたことをCIへ • デプロイ前のチェック • マニフェストのバリデーション • 初回データの同期 •
etc… バックエンドの専門知識が必要ない状態に © 2023 Wantedly, Inc.
© 2023 Wantedly, Inc. 作成 初回のデー タを生成 モニタリング ワークフ ローの設定
実装 リリース 15分 30分 半日 改善 実装
© 2023 Wantedly, Inc. 作成 初回のデー タを生成 モニタリング ワークフ ローの設定
実装 リリース 15分 30分 改善 実装 半日 DS
結果 1. オンラインテスト開始までのリードタイムの向上 • 2~3日 => 半日 2. 実装と設定が分離されたことで、システムの改善がしやすくなる •
例: ◦ 壊れにくい推薦の実現 ◦ 良いアルゴリズムをより広く早く提供しやすいように © 2023 Wantedly, Inc.
© 2023 Wantedly, Inc.