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

Transcript

1. @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
   

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2. 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
   

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3. 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
   

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4. 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)
   

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5. 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
   

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6. チーム テックブログ書きました
   

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7. 機械学習基盤 (テックブログより引用)
   詳細 次 by @sugar1023 ！
   

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8. 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
   

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9. 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
   

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10. 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
    

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11. 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
    

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12. 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)
    

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13. 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
    

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14. 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 ！
    

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