スタディサプリ Product Team Blog

株式会社リクルートが開発するスタディサプリのプロダクトチームのブログです

CQRS なレコメンドシステムをGCP で構築した話

こんにちは、データエンジニアの @masaki925 です。 今年の春リニューアルされたスタディサプリの中学講座にて、レコメンドシステムを新規構築しました。 そのアーキテクチャが、当初意図していなかったものの、結果的にはCQRS (Command Query Responsibilit…

Poetry, Docker, Build, and Run

データエンジニアの@masaki925 です。 私が所属するデータ組織では、スタディサプリ本体に対して検索やレコメンドなどのデータプロダクトをマイクロサービスとして提供しており、その多くはPython がメイン言語です。 またデータ基盤としてBigQuery をはじめ…

Kubeflow Pipeline の魅力を最大限に引き出すにはやっぱりコンポーネント化スキルが必要

レコメンドシステムのJenkins 部分をAI Platform Pipeline (以下AIP Pipeline) に置き換えた話です。 最初に導入するにあたっての迷いどころや躓きどころ、反省点など、1事例として紹介できればと思います。

サイエンティストとエンジニアでつくるML ワークフロー

MLOps には、その成熟度に応じて3つのレベルがあると言われています。 私の所属するチームでは現在ここのレベルを上げるべく取り組んでいますが、その中でデータサイエンティスト(以下、DS) とデータエンジニア(以下、Dev) の協業って難しいよな〜と思う事例…

Quipper 社内留学体験記

こんにちは、@masaki925 です。 今年の4月からQuipper のデータプロダクト開発グループ(以下、データチーム) にジョインしており、今回が初投稿となります。 今回は、とあるプロジェクトにおいて私が体験した約1ヶ月間の社内留学についてご紹介します。 なお…