Yoshinori Kawasaki

Masayuki Izumi

Hidenobu Sakai

Teppei Shintani

Takuya Yoshikawa

Atsushi Tanaka

ウォンテッドリー株式会社, インフラエンジニア

Masatoshi Kubode

ウォンテッドリー株式会社, Mobile Tech Lead

Yuya Matsumura

【論文紹介】Language in Our Time: An Empirical Analysis of Hashtags

【論文紹介】Latent Factor Models and Aggregation Operators for Collaborative Filtering in Reciprocal Recommender Systems

“Satisfaction with Failure”  or  “Unsatisfied Success” - “検索の成功”と“ユーザの満足”の関係 -

はじめての情報推薦

【論文紹介】ImRec: Learning Reciprocal Preferences Using Images / recsys2020-imrec

解像度を上げると「データ分析」はもっと幸せになる 現役データサイエンティストが教える、データ分析の4つの要素

4. 白金鉱業/dgtalk/d3m 主催者で語る「なんで勉強会運営やってるの？」

RecSys2022論文読み会（オンライン） 開催

RecSys2021論文読み会（オンライン） 開催

Reciprocal Recommender Systems（相互推薦システム）の紹介

Data Driven Developer Meetup (D3M)

Data Gateway Talk

RecSys2019論文読み会 開催

RecSys2020論文読み会（オンライン） 開催

株式会社LayerX, 機械学習・データ部 機械学習グループ マネージャー

株式会社LayerX / 機械学習・データ部 機械学習グループ マネージャー

Shuhei Tsubakihara

Tsuruda Takuya

Makoto Tanji

Mizuki Takeuchi

Yoshifumi Yamaguchi

Google LLC, Google Cloud Developer Relations - Senior Developer Relations Engineer

Takamichi Omori

株式会社LayerX, バクラク事業部

Kazuki Yajima

Masahiro Ino

Hayashi Yudai

Shuhei Goda

Google Cloud Certified Professional Data Engineer

Booking.com WSDM WebTour 2021 Challenge: 6th

RecSys Challenge 2020: 3rd (prize winning)

大阪府知事賞

Awards and Certifications

"私の企業のココがすごい!! ~開発や研究など，テック企業でのリアルな働き方を知ろう~"

【LabTech Talk vol.60】「機械学習」という技術で価値を創出する技術〜プロダクト開発に機械学習を応用する際に考えること〜 登壇

機械学習・データサイエンティストの学習方法から学ぶエンジニアのキャリア戦略vol.2 登壇

【CADDi × LayerX× MNTSQ】 10年後を変える機械学習エンジニアのキャリアと組織とは？ 登壇

技育祭【秋】2022 勉強会 登壇

DEIM2022 ナイトセッション DBSJ学生企画 「Tech企業のリアルを徹底比較！！」 登壇

Just Idea

Arcoss, Inc.

Accomplishments / Portfolio

生成AI・LLM時代における 機械学習エンジニアとしてのキャリア戦略・開発戦略 / my-career-and-develop

新卒1年目に勢いで技術コミュニティを立ち上げたことで得たもの

LayerXにおけるAI・機械学習技術の活用事例とその裏側

LLM時代におけるAI-OCR機能の開発戦略

情報の海をハックするカギは「捨てる」こと。LayerX松村氏に学ぶ、価値ある情報を取りこぼさないコツ

【論文紹介】DocTr: Document Transformer for Structured Information Extraction in Documents

AIの民主化が進む時代におけるバクラクのAI-OCR機能の開発戦略 #LayerXテックアドカレ - LayerX エンジニアブログ

LLMを活用した爆速アウトプットのすゝめ

機械学習エンジニアとして積んだビジネス経験LayerX松村さんが語る「波乗り型」のキャリアデザイン＜後編＞

【論文紹介】gSASRec_Reducing Overconfidence in Sequential Recommendation Trained with Negative Sampling 

「機械学習」という技術で価値を創出する技術 〜プロダクト開発に機械学習を応用する際に考えること〜

機械学習エンジニアとして積んだビジネス経験LayerX松村さんが語る「波乗り型」のキャリアデザイン＜前編＞ | 記事一覧 | 採用市場研究所

Vertex AI PaLM APIを触ってみる

バクラクのAI-OCR機能の体験を支える良質なデータセット作成の仕組み / data-centric-ai-bakuraku-dataset

LayerX Machine Learning勉強会

LayerXにおける機械学習を活用したOCR機能の改善に関する取り組み / layerx-jsai-2023

「LLM」を活用したプロダクト開発に必要な能力とは何か　“機械学習の民主化”でますます注目される「MLPdM」の重要性

【新】AIの未来を知る「テーマ別プロピッカー」10名が就任

事業会社における 機械学習・推薦システム技術の活用事例と必要な能力

LLMの普及による機械学習の民主化とMLPdMの重要性

JSAI2023（第37回 人工知能学会全国大会）にプラチナスポンサーとして協賛いたします - LayerX エンジニアブログ

マネージャーであることを言い訳にせず、手を動かし続ける｜yu-ya4｜note

NLP2023（言語処理学会第29回年次大会）にゴールドスポンサーとして協賛いたします - LayerX エンジニアブログ

LayerXにおける ChatGPTを活用したPoC事例

LayerXにおける機械学習を活用した請求書OCR機能に関する取り組み

DEIM2023（第15回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム）にプラチナスポンサーとして協賛いたします - LayerX エンジニアブログ

Document AI を使った請求書読み取り機能の検証 - LayerX エンジニアブログ

"Bet Technology" にあぐらをかかず、機械学習エンジニアとしての責任を果たす｜yu-ya4｜note

「機械学習」という技術で価値を創出する技術 / techniques-to-create-values-with-ml-layerx

松村優也さんが推薦システム・機械学習領域の技術顧問に就任しました | Wantedly Engineer Blog

機械学習でハタラクをバクラクにするために LayerX に入社しました #LayerX｜yu-ya4｜note

事業会社における推薦システム開発事例

ウォンテッドリーにおける推薦システム開発事例

ジョブマッチングサービスにおける推薦システムの活用

Wantedly RecSys 2021 参加レポート① - Wantedly データサイエンスチームで RecSys 2021 にオンライン参加しました

Wantedly RecSys 2021 参加レポート⑤ - 推薦システムにおける"探索"の価値

会社訪問アプリ「Wantedly Visit」のデータで見る相互推薦システム

Weighted Averaging of Various LSTM Models for Next Destination Recommendation

Wantedly RecSys 2020 参加レポート④ - 推薦システムにおける「Similarity / 類似性」とは ~ Netflix における事例 ~

 WANTEDLY TECH BOOK 9：Wantedly執筆部

Wantedly RecSys 2020 参加レポート① - Wantedly Data チームで RecSys 2020 にオンライン参加しました

RecSys Challenge 2020 Workshop: A Stacking Ensemble Model for Prediction of Multi-type Tweet Engagements

A Stacking Ensemble Model for Prediction of Multi-type Tweet Engagements

「Team Wantedly」 が RecSys Challenge 2020 で３位に入賞しました

WWW2020 論文紹介

会社訪問アプリ「Wantedly Visit」における相互推薦システムの応用事例

「データ分析」の解像度を上げたい

社内での円滑なデータ分析のために

データ活用の際にハマってしまって辛かったこと

理想のマッチングを実現しようと データサイエンティストがもがいてるって話

AWS Recommendation Engine Seminar 参加レポート（前半）

Wantedly 新人研修「BigQuery データ分析ノック」を実施した話