michika.m@データアナリスト
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レバレジーズ株式会社データアナリスト/プレイングマネージャー的な動きをしています/情報理工学(修士)
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レバレジーズのデータ組織の紹介資料が新しくなったのでシェア！ 弊社ではデータアナリスト・データサイエンティストなど複数職種で一緒に働くメンバーを募集中なので、どんな業務をしているか是非覗いてみてください！！
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弊社のテックブログ更新！ 今週は毛色を変えてスパルタンに挑んだ男たちの話です(技術の話は一切ない & 私は出ていません笑) 沖縄でスパルタンに出場してきました！ - レバレジーズ データAIブログ
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はじめに こんにちは、データ戦略室のブライソンです。2025年11月15日に沖縄でスパルタンという過酷なレースが開催されました。そのレースに、レバレジーズのエンジニアたちと参加してきました。本記事では、レバレジーズのエンジニア・データAI組織における、職種の垣根を超えたチームワークと、共に挑戦を楽しむ企業文化に焦点を当…
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ゲーム研究者が提唱したプレイヤーの心理タイプの区分を使って、AI利活用推進に向いている人が組織フェーズごとに特定できるという主張、めっちゃ面白い！ 初期フェーズはエクスプローラー(とにかく好奇心が強い新しい物好きタイプ)が向いてるの、納得感がある
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「テックブログとか動画とか見てます〜」的な声が1年くらい前と比べるとちょっとずつ増えてきているので、続けてて良かったという感覚はあるよね。長期戦なので効果は地味だけれども。
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この間カジュアル面談した方がデータアナリストの業務紹介動画を見てくれていて大変嬉しかったのだけれど、僕自身のことは認識していなかったみたいなので、もっと存在感を出していかねばと感じた水曜の夜
youtuberの実績を解禁しました笑 データアナリストの生態が知れる唯一無二の動画なので覗いてみてください 【密着】レバレジーズ急成長を支えるデータ専門組織「データ戦略室」の1日 https://t.co/cAXUKBHqgo
@YouTubeより
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TwitterもChatGPTも死んでると思ったらcloudflareの障害だったのね。意外と早く復活して一安心
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VSCodeからcolabに繋げる拡張機能、Python Interactive Window（.pyでJupyterっぽく書けるやつ）も使えるじゃん🎉🎉🎉 これでcolab使う時も完全にJupyter Notebookから卒業できる！！！最高すぎる🥳
VSCodeからcolabに直接繋げられるようになるらしい 昔は頑張ってcolabにsshするとかやっていたので、これはありがたい （.pyでjupyterっぽくかけるPython Interactive Windowにも対応してくれるとありがたいんですが、、、）
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データエンジニアの面接で聞かれる「データパイプラインの設計方法」や「技術選定の方法」などの質問はこの本を実践できていればある程度回答できるはず. 普段から技術の背景や特徴をキャッチアップしつつ、実務でどのように経験するかが重要. まず経験することが難しいが... https://t.co/u6ZGWaR42P
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★大規模プロジェクトを複数手掛ける著者2名が執筆！ ★500ページ超のボリュームで包括的に解説！ 近年、データ活用の重要性が高まる一方で、適切な技術を選んで効果的に活かすことは容易ではありません。データ基盤の構築手段は多様化しているため、どの技術をどのように組み合わせるべきか迷う場面も多いでしょう。 本書は、ビジネスの成長に不可欠な「データプラットフォーム」の構築と活用について解説する一冊で...
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キャディのデータ基盤の話、良い やっぱり使ってもらってなんぼの精神大事ですね ・まずはデータに関するニーズを調べる ・誰も使わないものを作るのが一番生産性が低い ・想像で作ったものはたいてい使われない ・網羅的に聞くよりも、日常的に使用するものを優先的に探る https://t.co/uauOoxnTYQ
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本資料は Tech Play イベント『データ基盤運用の工数削減に効いた俺的ベストプラクティス データマネジメントの勘所』での登壇資料です。 https://techplay.jp/event/940296 データ基盤を構築する際、多くの人が最初にdbt、BigQuery、troccoといったツ…
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確かにlangchainのPromptTemplateは f-stringでええやんとは思ったなぁ 賛否ありそうだけど興味深い記事 LangChainに入門すべきでない3つの理由｜philoludum
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LangChainは、本が出たり、入門記事がネットたくさんあったり、一見すごそうなフレームワークに見えますが、クソです。 どうも調べてみると2023年後半頃から悪い評判が出ています。この記事一番よくまとまっていますが、要するに過度な抽象化と複雑なコードベースのせいでカスタマイズが非常に困難ということです。したがって、プロダクション環境でLangChainを採用すべきでないことはよくわかります。...
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最近起業した同年代の友人からたまーに相談を受けるんだけど、自分には中々できない意思決定だからすごいなぁと刺激を受ける
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メルカリのアナリストshin_iさんによるブログ記事投稿されました！AI/MLの進化によってデータ専門職の役割がどのように変化しているか紹介されています！ぜひご一読ください。 https://t.co/MvoRekrTWN
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こんにちは、MercariのData Analystのshin_iです。 データ分析の世界では、単なる数字の集計や典型的なレポート作成は、AIに代替される時代が来ています。では、データ専門職に本当に求められるスキルとは何でしょうか？メルカリでは、この問いに真摯に向き合っています。 先日公開されたMercari Analytics Blogの記事でもお伝えした通り、メルカリのデータ分析領域では...
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横浜美術館の佐藤雅彦展に行ってきた。 ロジカルな思考で独創的なアウトプットを作る過程が知れて面白かった。 あとピタゴラスイッチの「アルゴリズム体操」が、運動の規則が決まっていることに由来する命名だと知ったのがアハ体験(子供の頃はアルゴリズムって言葉の意味を知らなかったので)
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ユーザーの嗜好が時間変化した場合も、直近の嗜好をプロンプトに組み込むことによって、モデルを再学習せずに傾向の変化を反映させることができる ※シーケンシャルモデルでも対応可能だが、シーケンシャルモデルはユーザーの行動を学習するのに対して、LLMは少ない事例で柔軟な推薦ができる
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オフラインテストにおけるrecall@Kに対して、上述の確率を用いた補正項を加えることによって、オンラインテスト実施時の精度が改善する事例もあるみたい
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レコメンドで暗黙的評価値を使う場合はデータのノイズが大きくなるが、これをLLMで補正するアプローチも研究されている 例: ユーザーuがアイテムvを評価しているが、それぞれの属性のテキストから、uがvを好んでいる確率を算出して →算出した確率を評価値に乗じることで、精度が改善される
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LLMを使うとアイテムのテキスト記述（タイトル、説明、レビュー、ジャンルなど）のみから推薦ができるので、コールドスタート問題・行列のスパース性の問題は解決できる。 アイテムとユーザーのテキスト情報をベクトル化して活用する方法も取れる
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