Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
メルペイMLチームにおけるスクラム開発 / merpay-1
Search
M3 Engineering
September 05, 2018
Technology
1
4.2k
メルペイMLチームにおけるスクラム開発 / merpay-1
2018/9/5 に開催された「merpay×M3 機械学習 NIGHT」の発表資料です。
https://mercari.connpass.com/event/97213/
#merpay_ml
M3 Engineering
September 05, 2018
Tweet
Share
More Decks by M3 Engineering
See All by M3 Engineering
エムスリー全チーム紹介資料 / Introduction of M3 All Teams
m3_engineering
5
370k
エムスリーマネジメントチーム紹介資料 / Introduction of M3 Management Team
m3_engineering
3
5.9k
エムスリーエビデンス創出プロダクトチーム紹介資料 / Introduction of M3 Create Evidence Team
m3_engineering
2
8.1k
ギークの理想が7つ集まるエムスリーで夢を叶えよう - エムスリー株式会社
m3_engineering
1
18k
エムスリー基盤チーム紹介資料 / Introduction of M3 Platform Team
m3_engineering
3
16k
エムスリーMR君ファミリー開発チーム紹介資料 / Introduction of M3 MRkun Family Dev Team
m3_engineering
4
21k
エムスリーマルチデバイスチーム紹介資料 / Introduction of M3 Multi Device Team
m3_engineering
4
22k
エムスリーQAチーム紹介資料 / Introduction of M3 QA Team
m3_engineering
2
19k
エムスリー SREチーム紹介資料 / Introduction of M3 SRE Team
m3_engineering
2
18k
Other Decks in Technology
See All in Technology
OpenCensusと歩んだ7年間
bgpat
0
330
AWSが好きすぎて、41歳でエンジニアになり、AAIを経由してAWSパートナー企業に入った話
yama3133
2
230
ゼロコード計装導入後のカスタム計装でさらに可観測性を高めよう
sansantech
PRO
1
700
Spec Driven Development入門/spec_driven_development_for_learners
hanhan1978
0
610
激動の時代を爆速リチーミングで乗り越えろ
sansantech
PRO
1
250
SREのキャリアから経営に近づく - Enterprise Risk Managementを基に -
shonansurvivors
1
730
可観測性は開発環境から、開発環境にもオブザーバビリティ導入のススメ
layerx
PRO
4
2.7k
組織全員で向き合うAI Readyなデータ利活用
gappy50
5
2.1k
書籍『実践 Apache Iceberg』の歩き方
ishikawa_satoru
0
470
パフォーマンスチューニングのために普段からできること/Performance Tuning: Daily Practices
fujiwara3
2
200
MCP サーバーの基礎から実践レベルの知識まで
azukiazusa1
13
5.3k
re:Invent 2025の見どころと便利アイテムをご紹介 / Highlights and Useful Items for re:Invent 2025
yuj1osm
0
680
Featured
See All Featured
Done Done
chrislema
186
16k
GraphQLの誤解/rethinking-graphql
sonatard
73
11k
The Myth of the Modular Monolith - Day 2 Keynote - Rails World 2024
eileencodes
26
3.2k
CoffeeScript is Beautiful & I Never Want to Write Plain JavaScript Again
sstephenson
162
15k
How to Create Impact in a Changing Tech Landscape [PerfNow 2023]
tammyeverts
55
3k
Fireside Chat
paigeccino
41
3.7k
The Illustrated Children's Guide to Kubernetes
chrisshort
51
51k
Practical Orchestrator
shlominoach
190
11k
Leading Effective Engineering Teams in the AI Era
addyosmani
8
720
Optimising Largest Contentful Paint
csswizardry
37
3.5k
Six Lessons from altMBA
skipperchong
29
4k
Git: the NoSQL Database
bkeepers
PRO
431
66k
Transcript
@dama_yu merpay ✕ M3 機械学習 NIGHT 2018 / 09 /
05 メルペイ チーム おけるスクラム開発
4 本日 LT × 3 by メルペイ つい 01 アウトライン
自己紹介 02 メルペイ Machine Learning Team 紹介 03 チームへ スクラム開発 導入 04 ま め 05
5 本日 × 3 by メルペイ • メルペイMLチーム おけるスクラム開発 @dama_yu
• メルペイ ML Ops @sugar1023 • 守りたいデータがある @hmj
6 自己紹介 • 児玉 悠 @dama_yu ◦ 気軽 フォローし ください!
• Software Engineer, Machine Learning @メルペイ ◦ チーム 主 ML基盤開発やスクラムマスターを担当 • 経歴 2016/5〜6: MLエンジニアインターン@メルカリ 2017/3: 京都大学大学院情報学研究科 修士課程修了 2017/4: メルカリ入社 2018/4: メルペイ出向 • 最近嬉しかったこ 、先月末 華金 一人 行った下北沢 お好み焼きがうまく焼けたこ (← Twitter 画像あり)
7 achine earning eam @メルペイ • メルペイ社内 課題を Data Science
解決する組織 • 注力課題 ◦ 信用スコア ◦ 不正検知 (予定) ◦ レコメンド (予定) • メンバー @hidek (EM) @kj3104 (EM補佐) @dama_yu @sugar1023 @hmj (Tech Lead) @sfujiwara @tori
チーム テックブログ書きました
機械学習基盤 (テックブログより引用) 詳細 次 by @sugar1023 !
10 信用スコア roject • メルペイ ミッション 「信用を創 し 、 めらか
社会を創る」 • Project 詳細 事業上 都合 割愛 • クレジットスコアリングモデル 一般的 応用 ◦ ローン、後払い • 中国 ZHIMA CREDIT ◦ シェアバイク デポジット免除、VISA取得簡易化
11 2017/11月 2018/7月 メルペイ設立 メルペイ チーム誕生! 2018/1月 信用スコア 立ち上げ 2018/4月
信用スコア 担当 エンジニアが メルカリからメルペイ 出向し、専任 エンジニア メルペイ出向 チーム立ち上げま 経緯
12 チームへ スクラム開発 導入 • チームが抱え いた課題 ◦ 立ち上げ期 MLタスク運用ルール
限界 ◦ ML開発 属人性問題 ◦ メンバー増加 マネジメント 重要性↑ • これらを解決するため スクラム開発を導入 • カンバン、振り返り ツール JIRA, Confuluence
13 チーム おけるスクラム開発 概要 • 基本 2週間 スプリント ◦ 2
week → 1 week → 2 week 変遷 Week 1 Week 2 - Retrospective - Sprint Planning (Win Session) (Win Session) Planning Poker
14 特有 スクラム開発導入 難しさ • ML開発タスク モデリング or 基盤開発 ◦
モデリング 不確定要素 高 • モデリングタスクを二分割 ◦ EDA (探索型データ分析) ◦ 特徴量 モデルへ 組み込み Story Point (タスク 分量)
15 スクラム開発を導入し よかったこ • いつ何をやれ よいか、が明確 • 定期的 振り返り より、
チーム 問題点 リカバリーが い • チーム全体、各個人 タスク消化 度 可視化
16 ま め • メルペイ MLチームを立ち上げました • 信用スコア、不正検知、レコメンド等を やっ いきます
• MLチーム スクラム開発を導入し 、 いい感じ まわっ ます • 基盤や分析フロー つい 、 Next LT by @sugar1023 !