こんにちは！ウォンテッドリーでテックリードをしている合田です。

ウォンテッドリーは 第16回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム DEIM2024 にゴールドスポンサーとして協賛します。2020年から始まり今年で5回目の協賛であり、毎年、推薦システムに関する技術報告や企業ブース出展を行ってきました。以下が、これまでのDEIM参加ブログになります。

• DEIM2020のスポンサートークとして相互推薦システムの応用事例を発表しました
• DEIM2021に協賛し、技術報告会にてデータサイエンティストの松村が発表しました
• DEIM2022 に協賛企業として参加し、データサイエンティストの松村・合田が技術報告を行いました
• Wantedly は DEIM2023 に協賛企業として参加し、技術報告を行いました

今年はデータサイエンティスト2名（合田、林）が現地に参加します。参加される皆様との交流を楽しみにしています！

DEIM2024 の概要

開催期間：2/28(水) ~ 3/1(金)、3/4(月) ~ 3/5(火)

オンライン会場： DEIM2024 オンライン会議ポータル（1日目〜3日目）

オフライン会場：兵庫県姫路市 アクリエひめじ（4日目、5日目）

DEIMは、日本国内で毎年開催される、データ工学と情報マネジメントに関する研究を発表・議論する学会です。データベース技術、情報検索技術、データマイニング、機械学習などの分野に関する研究成果や企業の技術報告の発表、チュートリアルやインタラクティブ発表などの研究交流が行われており、研究者や企業の技術者にとって貴重な情報交換の場となっています。

今年は去年と同じく、一般発表（1日目〜3日目）がオンラインで、4日目と5日目はオフライン会場に集まってチュートリアルやポスター発表を中心としたネットワーキングイベントを行う、「直列ハイブリッド形式」での開催が予定されています。

ゴールドスポンサーとして協賛します

https://confit.atlas.jp/guide/event/deim2024/top

ウォンテッドリーはDEIM2024のゴールドスポンサーとして協賛させていただきます。

協賛を続ける背景として、継続的にコミュニティへ貢献したいという想いがあります。これまでアカデミアや技術コミュニティから得た多くの知見をもとに、プロダクトでの成果につなげてきました。今後も、ユーザーにさらなる価値を提供するため、学会やイベントを通じて「技術で解決できること」のレベルを上げていくことが重要であり、そのためにはコミュニティの成長が欠かせません。協賛や技術報告を通じて、産学連携を支援し、コミュニティの発展に貢献してきたいと考えています。

技術報告

日時：3/1(金) 15:15~15:40 (T3-C : 情報検索・情報推薦・ソーシャルメディア)

タイトル：『会社訪問アプリ「Wantedly Visit」における新規ユーザーの行動量に基づいた推薦方策の選択』

発表者：林 悠大

https://confit.atlas.jp/guide/event/deim2024/subject/T3-C-8-05/tables

【発表者の林さんのコメント】3日目の情報探索支援のセッションにて、ウォンテッドリーにおける新規ユーザーに対する推薦方策の選択について技術報告いたします。サービス利用開始直後のユーザーは既存ユーザーと比べてこれまでの行動ログの蓄積がなく、よいコンテンツを推薦するのが難しいユーザー群です。一方で、新規ユーザーは募集を探して応募したいという意欲が高い層でもあり、良い体験を提供することがその後の継続したサービス利用にとっても非常に重要になります。今回の報告では、ユーザーの行動量に応じてコンテンツベース推薦と行動ベース推薦の切り替えを行うことで新規ユーザーの体験を向上させた事例についてご紹介します。是非ご聴講ください。

企業ブース展示

日時：3/4(月) ~ 3/5(火)

場所：アクリエひめじ 1階

オフライン会場では、企業ブースを出展します。ウォンテッドリーのデータサイエンティストたちが推薦システムの開発事例や開発プロセス、データ組織・推薦チームの構成など、ウォンテッドリーに関する様々なトピックについてお話いたします。弊社の取り組みに興味がある方は、ぜひブースにお立ち寄りください！

Wantedly TECHBOOK EXTRA Machine Learning 2024 Edition

今回ブースに訪れていただいた方には、ウォンテッドリーの推薦システムについて書かれたTECHBOOKをプレゼントさせていただきます。

目次
第1章 ウォンテッドリーにおける推薦システム開発の流れ
第2章 Wantedly Visit の 2-Stage 推薦システムを改善し、多様な募集をおすすめできるようにした話
第3章 機械学習ジョブの高速化による開発効率の向上
第4章 推薦施策のリリースフローの効率化

最後に

DEIM2024に参加するみなさまと交流できることを心から楽しみにしています。また、みなさまがウォンテッドリーの推薦システムの取り組みやサービスに興味を持っていただけることを願っています。それでは会場でお会いしましょう！