このnoteでは、事業立ち上げ期の高速な開発とデータ品質の間に発生するトレードオフに、限られたリソースで対処するために取り組んだ内容について紹介します。はじめまして。Ubie Discoveryで機械学習エンジニアをやっている望月(@smochi_pub)です。Ubieに一人目のデータ人材として入社して、BI的なデータ整備・活用から予測アルゴリズムの開発まで幅広く担当してきました。続きをみる

高速な開発とデータ品質のトレードオフを超えるためにできること

Ubie Advent Calendar 2020 の12日目の投稿です。Ubieではデータサイエンスチームに所属して、機械学習エンジニアをやっている望月 (@smochi_pub) です。創業初期に入社し、スタートアップのカルチャーが事業にあわせて変化、進化していく様を目の当たりにしてきました。その効用の大きさを当事者として強く感じてきたため、主にカルチャーに関する施策を行うチームにも所属してます。今回は後者のチームで携わったカルチャーガイドブックの作成と、その過程で考えたことについてご紹介していきます。続きをみる

スタートアップにおける資産としてのカルチャー形成のすすめ

紹介論文Are We Evaluating Rigorously? Benchmarking Recommendation for Reproducible Evaluation and Fair…

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高速な開発とデータ品質のトレードオフを超えるためにできること

スタートアップにおける資産としてのカルチャー形成のすすめ

推薦システムのベンチマークに関する論文(Recsys2020)を読んだメモ

RecSys 2019 ベストペーパーを読んだメモ