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MLOps導入とGPT活用ができる ML組織になってきた話ファインディ株式会社データソリューションチーム笹野翔太

2  自己紹介　笹野翔太（Sasano Shota）  • 2022/07 ファインディ入社 CTO直下データソリューションチーム所属 ◦ 機械学習エンジニア
• 主な職務 ◦ 既存アルゴリズムアップデート ◦ MLOps導入 ◦ アルゴリズムに関する新規施策の PoC ▪ GPT活用 ◦ etc… • 最近の悩み：寝るのが下手くそ @Edyyyon  sasanoshouta 

3  ファインディのサービス  3  挑戦するエンジニアのプラットフォームをつくる  転職フリーランスのマッチング組織パフォーマンスの可視化転職 (グローバル展開)

データソリューションチーム紹介 4 

5  データソリューションチームのミッション  データ分析・機械学習アルゴリズムによりサービスの価値を向上させる  • スキル偏差値 ◦ GitHubを解析してスキルを定量化 • ユーザの年収予測 •
各種レコメンデーション • MLOps導入 • GPT活用 etc … GitHubの解析ロジックを用いてエンジニアスキルを偏差値化し、マッチング精度を向上

6  データソリューションチームのミッション  データ分析・機械学習アルゴリズムによりサービスの価値を向上させる  • スキル偏差値 ◦ GitHubを解析してスキルを定量化 • ユーザの年収予測 •
各種レコメンデーション • MLOps導入 • GPT活用 etc … GitHubの解析ロジックを用いてエンジニアスキルを偏差値化し、マッチング精度を向上

1⃣ MLOps導入 7 

8  1⃣ MLOps導入：全体像  • 通称「おすすめ順」という、求人×ユーザーのマッチスコアを計算し、レコメンドする機械学習モデルを運用している求人情報  ユーザー情報  ×  マッチスコア 

9  1⃣ MLOps導入：変更点  • 運用がイケてなかったので、MLOpsを導入した ◦ モデルの学習が不定期かつ notebook上で都度再学習を走らせてファイルを S3にアップロード •
Vertex AIでモデルの自動学習パイプラインを構築 • ついでにGithub ActionsでCIを構築し、定期実行化パイプライン起動  プルリク作成CI起動   ・最新モデルアーキテクト保存   ・metrics書き込み  プルリク  最新バージョンモデルコミット  

常に一定の精度を保ったまま運用できる状態に🎉 10 

2⃣ GPT活用 11 

12  2⃣ GPT活用：キャリアまとめつくりました  • 2023/03 「ChatGPTキャリアまとめ」リリース ◦ ChatGPTに自分の経歴をまとめて貰って、名前をつけて貰おう

13  2⃣ GPT活用：詳しくはLT資料で！  • リリース後にLT参加 👆 2023/03/23 @ChatGPT選手権 LT大会資料 

GPT活用については他にも社内で進めています 14 

その他にも 15 

16  紹介しきれない取り組み  • dbt導入によるデータの冪等性担保 ◦ 事業部で追う指標の数値を共通化できるように ✅ • データ基盤構築・運用 ◦
弊社インフラチームと協力しながら着手中

少しずつやりたい事ができるチームに 17 

社の方針もあり、弊チームに追い風🌬 18 

チームの特徴：やった事が成果になりやすい 19 

まだまだ伸びしろも 20 

以下伸びしろ  • 既存アルゴリズムのアップデート ◦ 人が足りない • 実施された施策の効果検証の土台醸成 ◦ 人が足りない •
現在進捗中のデータ基盤構築・運用 ◦ 人が足りない • 新機能開発 ◦ 人が足りない 21 

興味を持っていただいた方一緒に開発しましょう！ 22 

採用強化中です！  23  👈 募集要項はこちら 

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MLOps導入とGPT活用ができる ML組織になってきた話ファインディ株式会社データソリューションチーム笹野翔太

2  自己紹介　笹野翔太（Sasano Shota）  • 2022/07 ファインディ入社 CTO直下データソリューションチーム所属 ◦ 機械学習エンジニア

3  ファインディのサービス  3  挑戦するエンジニアのプラットフォームをつくる  転職フリーランスのマッチング組織パフォーマンスの可視化転職 (グローバル展開)

データソリューションチーム紹介 4

5  データソリューションチームのミッション  データ分析・機械学習アルゴリズムによりサービスの価値を向上させる  • スキル偏差値 ◦ GitHubを解析してスキルを定量化 • ユーザの年収予測 •

6  データソリューションチームのミッション  データ分析・機械学習アルゴリズムによりサービスの価値を向上させる  • スキル偏差値 ◦ GitHubを解析してスキルを定量化 • ユーザの年収予測 •

1⃣ MLOps導入 7

8  1⃣ MLOps導入：全体像  • 通称「おすすめ順」という、求人×ユーザーのマッチスコアを計算し、レコメンドする機械学習モデルを運用している求人情報  ユーザー情報  ×  マッチスコア

9  1⃣ MLOps導入：変更点  • 運用がイケてなかったので、MLOpsを導入した ◦ モデルの学習が不定期かつ notebook上で都度再学習を走らせてファイルを S3にアップロード •

常に一定の精度を保ったまま運用できる状態に🎉 10

2⃣ GPT活用 11

12  2⃣ GPT活用：キャリアまとめつくりました  • 2023/03 「ChatGPTキャリアまとめ」リリース ◦ ChatGPTに自分の経歴をまとめて貰って、名前をつけて貰おう

13  2⃣ GPT活用：詳しくはLT資料で！  • リリース後にLT参加 👆 2023/03/23 @ChatGPT選手権 LT大会資料

GPT活用については他にも社内で進めています 14

その他にも 15

16  紹介しきれない取り組み  • dbt導入によるデータの冪等性担保 ◦ 事業部で追う指標の数値を共通化できるように ✅ • データ基盤構築・運用 ◦

少しずつやりたい事ができるチームに 17

社の方針もあり、弊チームに追い風🌬 18

チームの特徴：やった事が成果になりやすい 19

まだまだ伸びしろも 20

以下伸びしろ  • 既存アルゴリズムのアップデート ◦ 人が足りない • 実施された施策の効果検証の土台醸成 ◦ 人が足りない •

興味を持っていただいた方一緒に開発しましょう！ 22

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