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人気順 10 users 50 users 100 users 500 users 1000 usersカナダで転職して、プロダクトマネージャーからソフトウェアエンジニアに戻った。 | takuti.me
Tweet 修士課程修了から4年半の間働いたトレジャーデータ (Treasure Data; TD) を8月13日(金)に退職した。インターンから数えるとちょうど5年のお付き合いになる。 ソフトウェアエンジニアとして入社 (2017-2019) 修士課程で機械学習が専門ではない指導教員の下で機械学習を学ぶために Hivemall, Digdag, 自然言語処理... 続きを読む
いい加減、プロダクトマネージャーという職業に幻想を抱くのはやめよう。 | takuti.me
Tweet プロダクトマネージャー (PM) としてのこれまでの私的な経験を踏まえて、『プロダクトマネジメントのすべて 事業戦略・IT開発・UXデザイン・マーケティングからチーム・組織運営まで』を読んで思ったことをつらつらと。 プロダクトマネージャーは本当に“魅力的な職業”か “完璧な世界”など存在しない 良かった点 「... 続きを読む
トレジャーデータ株式会社を退職して Treasure Data (Canada) に入社しました | takuti.me
Tweet 大学院を修了してから4年強の間勤めたトレジャーデータ株式会社を28歳の誕生日(2月25日)付で退職して、翌日から所属がカナダ支社の Treasure Data (Canada)1(以下、TD Canada)になった。 仕事内容や給与はほぼ変わらないけれど2、日本法人に籍を置いたままの赴任とは異なり、日本法人を退職→住民票を抜いて移... 続きを読む
なぜUI/UXデザイナーの仕事は批判の的になるのか?その謎を解明すべく我々は(以下略) | takuti.me
Tweet 他人の仕事の難しさ・勘どころを正しく想像できる者に、私はなりたい。 もちろん専門外の話であればそれを100パーセント理解するのは難しいし、知った気になって軽々しく口を出すのも違う。でもその仕事に向き合う人の“気持ち“を知る努力はできるはずだ。その努力なくして「あのチームは仕事が遅い」「なんでこの... 続きを読む
Hivemall, Digdag, 自然言語処理, 機械学習などについて話しました #tdtech | takuti.me
2月19日に開催された PLAZMA: TD Tech Talk 2018 Internal Day で、Treasure Dataがユーザに提供している機械学習・自然言語処理の機能の実体をお話しました。 録画もあがっているようです: PLAZMA TD Internal Day: TD Tech Talk 2018 - YouTube 「業務またはプライベートで機械学習に触れている方」という問い... 続きを読む
Amazonの推薦システムの20年 | takuti.me
IEEE Internet Computing の2017年5・6月号に " Two Decades of Recommender Systems at Amazon.com " という記事が掲載された。 2003年に同誌に掲載されたレポート " Amazon.com Recommendations: Item-to-Item Collaborative Filtering " が Test of... 続きを読む
修士課程で機械学習が専門ではない指導教員の下で機械学習を学ぶために | takuti.me
会津大学から東大情報理工へ進学 して早2年、この春無事に修士号をゲットした。めでたい。 この2年間はこれまでの人生で最も濃く、楽しい時間だった。関わったすべてのみなさんに感謝したい。積もる話は山ほどあるけど、ここでは研究活動でこの2年間を振り返ってみる。 修士課程で僕が置かれた状況は標題の通りで、この分野の人気が高まっている昨今、卒業論文や修士論文のテーマ設定に際して同じような境遇のひとは少なくな... 続きを読む
MacのローカルにHivemallを導入してアイテム推薦をするまで | takuti.me
昨年、Hive向けの機械学習ライブラリ Hivemall が Apache Software Foundationのincubatorプロジェクトになった 。 Treasure Dataがオフィシャルでサポートしている ということもあり、名前くらいは聞いたことがあるという人も多いと思う。 とはいえ、やれHadoopだHiveだとスケールの大きな話をされると、手元でちょっと試すなんて気分にはならない... 続きを読む
ストリームデータ解析の世界 | takuti.me
【機械学習アドベントカレンダー2015 8日目】 ストリームデータ解析 という分野がある。ある生成元から絶えずデータが到来する環境で、いかにそれらを捌くかという話。「時間計算量はほぼ線形であって欲しいし、空間計算量も小さく抑えつつ精度を担保したいよね」ということを考える世界。個人的に最近はそのあたりの情報を追いかけていたので、整理も兼ねてその世界を俯瞰したい。 すごいリンク集 はじめに、この分野で... 続きを読む