エムスリーエンジニアリンググループ AI・機械学習チームで機械学習エンジニアをしている農見(@rookzeno) です。 機械学習コンペにたまに参加していて、仕事では主にレコメンド周りを担当しています。
エムスリーのAI・機械学習チームでは技術共有会を毎週で行っています。ここで開発してるプロダクトに使われている技術紹介や論文紹介を行なっています。自分が担当してないプロダクトは知らないことが多いのでドメイン知識や技術共に学ぶことの多い会となってます。
最近、技術共有会の特別企画としてRecsys 2022ワイワイ祭を開催しました。各々が1つのセッションを選び、そのセッション内で気になった論文をいくつか発表する祭です。今回はAI・機械学習チームメンバーが担当したセッションごとに、推し論文の紹介をしていきます。去年のSIGIR'21推し論文を紹介するぜ！と同じ形式です
続きを読むこれは エムスリー Advent Calendar 2022 17 日目の記事です。
こんにちは、基盤開発チームの高島（id:rst76）です。 有名なボクサー、モハメド・アリの言葉に "It isn’t the mountains ahead to climb that wear you out; it’s the pebble in your shoe." というものがあるそうです。山に登るから疲れるのではなく靴の中に小石があるから疲れるんだ、という意味ですね。今日はそんな小石を取り除いた話をしたいと思います。
こんにちは、AI・機械学習チームの浮田 (id:uKita) です。この記事は エムスリー Advent Calendar 2022 の16日目の記事です。
私達のチームでは、推薦システムなどWebサービスの他に、臨床現場で使われるAIの開発にも取り組んでいます。ちょうど最近、この領域で行っていたプロジェクトが論文誌に掲載され、プレスリリースとして公開されたので、このプロジェクトについて前半で紹介します。後半では、これまで様々な医療データを扱ってきた中で筆者が実感した技術的な難しさについて紹介します。
続きを読むこんにちは！ エムスリーエンジニアリンググループ、 SRE チームの平岡(@uhtter)です。 こちらは エムスリー Advent Calendar 2022 の15日目の記事になります。
SRE が担当するの重要なタスクの1つに、インシデント対応があります。 インシデント対応では、システム・サービスの可用性・継続性を損なう問題（インシデント）が発生した際、それをアラートとして受け取り、問題を解消してすみやかにサービスが継続できる状態に復旧します。 SRE 本 でも、 SRE として配属された新人がまず目指すべきは「オンコール業務（≒インシデント対応）をこなせるようになること」と示唆されていますし、それをサポートする組織的なプロセスやトレーニングの方法が数多く紹介されています。 それらを踏まえても、インシデント対応の重要性については改めて問うべくもないでしょう。
エムスリーでは、2000年の創業以来、様々なサービスを長期に渡って開発・運用してきました。 私（平岡）が入社したのは 2018 年で、エムスリーの 20 年超の歴史の中では短い期間ではありますが、その中で経験してきたことを踏まえまして、 エムスリーのサービスで問題が発生した際のインシデント対応がどのように変化してきたかの変遷と、今後の展望について述べたいと思います。
こんにちは、エムスリー 製薬企業向けプラットフォームチームの後藤です。
この記事は エムスリー Advent Calendar 2022 の 13 日目の記事です。
エムスリーではコードレビューが文化として根付いており、各チームで活発に実施されています。 本記事では、日々のレビュアーの貢献に感謝を伝えるためにチームで実施した取り組みをご紹介します。
続きを読むこの記事はエムスリー Advent Calendar 2022 12日目の記事です。
エンジニアの星川 (id:oboenikui) です。以前はAndroidアプリを書いてましたが、現在はサーバーサイドKotlinを書いています。
Kotlinといえば、Kotlin Festが12/10にありましたがご覧になったでしょうか？ 弊社はひよこスポンサーで協賛しており、また私自身は運営スタッフとして参加しました。 まだご覧になっていない方は、アーカイブをぜひご覧ください。
閑話休題、Kotlinを開発しているJetBrains社が、最近Pythonの人気ライブラリやツールを意識したKotlinライブラリをいくつか開発していることはご存知でしょうか？
GitHubのKotlinオーガナイゼーション配下で公開されているものだけでも、以下のライブラリやツールが見つかります。
本記事では、この中でも特に今積極的に開発されているKotlin Dataframeを使ってみて、pandasとの機能比較に触れつつ基本的な操作について理解を深めていきます。
なお2022/12/12現在alpha版のため、ご使用の際はご注意ください。私はまだ業務では使ったことはありません。
