LINE Machine Learning Dept, Data Science Center

2021年7月1日に開催した「LINE Machine Learning室 採用説明会」にて
使用したMachine Learning室の紹介資料です。
https://line.connpass.com/event/215668/

Transcript

1. MACHINE LEARNING DEPT.,
   DATA SCIENCE CENTER
   HARUKAKIKUCHI
   2021/07/01
   

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2. OVERVIEW
   

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3. On top of LINE Messenger Platform
   2 BUSINESS DOMAINS
   コア事業 戦略事業
   広告
   コンテンツ, etc.
   Fintech
   コマース
   AI
   

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4. OUR FOCUSED AREAS
   コア事業 戦略事業
   広告
   コンテンツ, etc.
   Fintech
   コマース
   AI
   「大量のデータが日々生成される」事業領域に注力
   （音声, NLP, OCR, 画像など、特定ドメインに特化した専門組織も存在）
   

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5. As a messenger platform
   LINE USER BASE
   Global MAU
   189
   million
   (as of 2021/03)
   Top-4 MAU
   (Japan, Taiwan, Thailand, Indonesia)
   169
   million
   (as of 2021/03)
   DAU/MAU
   (Japan, Taiwan, Thailand, Indonesia)
   80
   percent
   (as of 2020/10)
   

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6. Information Universe (IU)
   SCALE - LINE’S DATA PLATFORM
   CTO Keynote - LINE Developer Day 2020
   https://speakerdeck.com/line_devday2020/cto-keynote-line-developer-day-2020?slide=24
   

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7. As a foundation of building ML App., ML System, and ML Platform
   LINE’S DATA PLATFORM
   LINEではどのようにサービス横断でのデータ活用を実現しているのか - LINE Developer Day 2020
   https://speakerdeck.com/line_devday2020/how-does-line-implement-cross-service-data-utilization?slide=11
   

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8. PROJECT EXAMPLES
   

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9. サービス横断系ML - SMART CHANNEL
   • トークリスト上部にコンテンツ・広告を表示
   • 2段構成で、ML室は下記の両方を提供
   1. 個別サービスのコンテンツ向けターゲティングロジック
   （様々な組織が供給）
   2. 最終的にコンテンツ or 広告を1つ選定
   LINEではどのようにサービス横断でのデータ活用を実現しているのか - LINE Developer Day 2020
   https://speakerdeck.com/line_devday2020/how-does-line-implement-cross-service-data-utilization?slide=21
   100 individual targeting logics for 1.
   600k+ uniq. items / day
   1B+ imps. / day
   

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10. サービス横断系ML - FEATURE STORE
    • 事業横断でML向けのデータを整備し、社内の他ML組織に提供
    • 表現学習により、密ベクトル化したデータなども作成
    LINEではどのようにサービス横断でのデータ活用を実現しているのか - LINE Developer Day 2020
    https://speakerdeck.com/line_devday2020/how-does-line-implement-cross-service-data-utilization?slide=16
    45 data types
    3.6K dim.
    960M users
    45 data types
    60M+ dim.
    960M users
    

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11. STRUCTURES
    ROLES, PROJECT FORMATIONS, AND ORGANIZATION
    

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12. Around ML Dept.
    COLLABORATORS
    Service Planners
    Service Developers
    Data Scientists
    Machine Learning
    Department
    Platform
    Developers
    

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13. In ML Dept.
    ML DEPT. ROLES
    ML
    Engineers
    (Engineering-oriented)
    Server-side
    Engineers
    ML
    Engineers
    (Service-oriented)
    Product
    Managers
    Service Planners
    Service Developers
    Data Scientists
    Platform
    Developers
    Project
    Managers
    DevOps
    Engineers
    

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14. Multiple Roles in a Project
    PROJECT FORMATION
    サービス向けの
    MLエンジン開発
    ML
    (system)
    ML
    (solution)
    PjM,
    PdM
    Srv.-side
    DevOps
    ML
    (system)
    PjM,
    PdM
    Srv.-side
    DevOps
    ML
    (system)
    ML
    (solution)
    PjM,
    PdM
    MLモデルの
    汎用化など
    MLの周辺システム開発
    （A/Bテストシステム開発, etc.）
    汎用の
    MLシステム開発〜横展開
    Srv.-side
    DevOps
    ML
    (solution)
    PjM,
    PdM
    

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15. As of Jul. 1st, 2021
    TEAMS IN ML DEPT.
    • 2021/7/1現在で約30+名がML室に所属
    

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16. Mainly covered in today’s event
    OPEN POSITIONS
    ML Engineer
    ML Engineer
    (Ad)
    ML Product
    Manager
    ML Project
    Manager
    ML Server-side
    Engineer
    DevOps
    Engineer
    https://linecorp.com/ja/
    career/position/589
    https://linecorp.com/ja/
    career/position/3106
    https://linecorp.com/ja/
    career/position/1598
    https://linecorp.com/ja/
    career/position/1043
    https://linecorp.com/ja/
    career/position/1408
    https://linecorp.com/ja/
    career/position/2255
    機械学習、コンピュー
    ターサイエンス、数学の
    専門的な知識
    事業/ビジネスを理解した
    上で、分析・提案ができ
    ること
    データの探索、特徴量の
    変換、モデルの導出、シ
    ステムの実装、パフォー
    マンス評価の一通りの行
    程を Terabyte〜Petabyte
    規模の大規模データで実
    施できるスキル
    分散処理システム
    （Hadoop, Spark, MPI,
    etc.）の知識・経験
    データ構造やアルゴリズ
    ムなどのコンピュータサ
    イエンスの基礎知識
    Python / Java / Scala /
    Go / Rust / C++ などの
    プログラム言語での開発
    経験（どれか 1 つ以上)
    機械学習エンジニアと協
    働して業務を遂行するた
    めの、機械学習に関する
    基本的知識
    機械学習技術を用いた
    サービスの開発、または
    開発管理の経験
    事業/ビジネス・機械学習
    技術を理解した上で、基
    礎的な分析〜企画・提案
    ができる能力
    サービスの開発者やビジ
    ネス部門等の関係者と連
    携し、スムーズに業務を
    進めるためのコミュニ
    ケーション能力
    コンピュータサイエンス
    専攻 and/or ソフトウェ
    ア開発の経験
    プロジェクトマネー
    ジャーやそれに準ずる職
    務経験
    サービスの開発者やビジ
    ネス部門等の関係者と連
    携し、スムーズに業務を
    進めるためのコミュニ
    ケーション能力
    コンピューターサイエン
    スに関する全般的な知識
    何らかのサービス・プロ
    ジェクトにおけるAPIやシ
    ステムの開発、および運
    用経験
    分散処理システム
    （Hadoop, Spark, etc.）
    上でのデータ加工、シス
    テムの実装、パフォーマ
    ンス評価などの行程を
    Terabyte〜Petabyte規模
    の大規模データで実施で
    きるスキル
    コンピューターサイエン
    スに関する全般的な知識
    Python/Java/Scala/Go/
    Rust/C/C++ 等のプログ
    ラミング言語のうち、一
    つ以上の言語でコードを
    書けること
    CI/CDパイプラインの開
    発・運用経験
    分散処理（Hadoop、
    Sparkなど）に関する開
    発・運用経験
    

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17. ML Engineer
    ML Engineer
    (Ad)
    ML Product
    Manager
    ML Project
    Manager
    ML Server-side
    Engineer
    DevOps
    Engineer
    https://linecorp.com/ja/
    career/position/589
    https://linecorp.com/ja/
    career/position/3106
    https://linecorp.com/ja/
    career/position/1598
    https://linecorp.com/ja/
    career/position/1043
    https://linecorp.com/ja/
    career/position/1408
    https://linecorp.com/ja/
    career/position/2255
    機械学習、コンピュー
    ターサイエンス、数学の
    専門的な知識
    事業/ビジネスを理解した
    上で、分析・提案ができ
    ること
    データの探索、特徴量の
    変換、モデルの導出、シ
    ステムの実装、パフォー
    マンス評価の一通りの行
    程を Terabyte〜Petabyte
    規模の大規模データで実
    施できるスキル
    分散処理システム
    （Hadoop, Spark, MPI,
    etc.）の知識・経験
    データ構造やアルゴリズ
    ムなどのコンピュータサ
    イエンスの基礎知識
    Python / Java / Scala /
    Go / Rust / C++ などの
    プログラム言語での開発
    経験（どれか 1 つ以上)
    機械学習エンジニアと協
    働して業務を遂行するた
    めの、機械学習に関する
    基本的知識
    機械学習技術を用いた
    サービスの開発、または
    開発管理の経験
    事業/ビジネス・機械学習
    技術を理解した上で、基
    礎的な分析〜企画・提案
    ができる能力
    サービスの開発者やビジ
    ネス部門等の関係者と連
    携し、スムーズに業務を
    進めるためのコミュニ
    ケーション能力
    コンピュータサイエンス
    専攻 and/or ソフトウェ
    ア開発の経験
    プロジェクトマネー
    ジャーやそれに準ずる職
    務経験
    サービスの開発者やビジ
    ネス部門等の関係者と連
    携し、スムーズに業務を
    進めるためのコミュニ
    ケーション能力
    コンピューターサイエン
    スに関する全般的な知識
    何らかのサービス・プロ
    ジェクトにおけるAPIやシ
    ステムの開発、および運
    用経験
    分散処理システム
    （Hadoop, Spark, etc.）
    上でのデータ加工、シス
    テムの実装、パフォーマ
    ンス評価などの行程を
    Terabyte〜Petabyte規模
    の大規模データで実施で
    きるスキル
    コンピューターサイエン
    スに関する全般的な知識
    Python/Java/Scala/Go/
    Rust/C/C++ 等のプログ
    ラミング言語のうち、一
    つ以上の言語でコードを
    書けること
    CI/CDパイプラインの開
    発・運用経験
    分散処理（Hadoop、
    Sparkなど）に関する開
    発・運用経験
    Mainly covered in today’s event
    OPEN POSITIONS
    本日の採用説明会では割愛
    

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18. THANK YOU
    

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