Yoshinori Kawasaki

Masayuki Izumi

Toshinao Sasaki

フリーランス, ジャーナリスト・作家

Hidenobu Sakai

Teppei Shintani

株式会社タイミー, バックエンド テックリード

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

Booking.com WSDM WebTour 2021 Challenge: 6th

RecSys Challenge 2020: 3rd (prize winning)

大阪府知事賞

Yuya Matsumura

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？」

RecSys2023論文読み会（オフライン+オンライン）

RecSys2024論文読み会

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

【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

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

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 / Director of AI and Machine Learning, Bakuraku Division

Shuhei Tsubakihara

Tsuruda Takuya

Makoto Tanji

Mizuki Takeuchi

ウォンテッドリー株式会社, Dev Hiring

Takamichi Omori

株式会社LayerX, 機械学習・データ部 AI-UXプロダクト開発グループ

Kazuki Yajima

Masahiro Inou

Shuhei Goda

Google Cloud Certified Professional Data Engineer

Awards and Certifications

「AIのプロ」× 「財務・経理のプロ」が語る 〜業務自動化はどこまでできる？〜

DEIM2025 産学連携委員長

"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

AIの誤りが許されない業務システムにおいて“信頼されるAI” を目指す / building-trusted-ai-systems

【LayerX】AI・機械学習部が描く、業務の自動運転への道筋｜LayerX

LayerX TeckBook 1：LayerX執筆部

Langfuse の Datasets 機能を利用したAIエージェント機能の性能評価のためのデータセット構築 - LayerX エンジニアブログ

Langfuse の Experiment Runner SDK を利用した AIエージェント機能の性能評価と実験管理 - LayerX エンジニアブログ

LayerX Lunch Live! Platform×AI Agent時代のバクラク技術組織 (2025/10/02 12:05〜)

生成AI時代におけるAI・機械学習技術を用いたプロダクト開発の深化と進化 /evolving-ai-ml-products-in-genai-era

2025.7.24 MiCS: Mr.Yuya Matsumura, Mr. Yusuke Shibui / MiCS(みちのく情報伝達学セミナー)：松村優也氏, 澁井雄介氏ご講演

JSAI2025 (第39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

LayerX バクラクの目指す『業務の完全自動運転』

バックオフィス向け toB SaaS バクラクにおけるレコメンド技術活用

マネージャーだからこそ、自らの手でBet AIし続ける｜yu-ya4

LayerXにおけるAI活用事例とその裏側（2025年2月） バクラクの目指す “業務の自動運転” の例

NLP2025（言語処理学会第31回年次大会）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

DEIM2025（第17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します - LayerX エンジニアブログ

LLM活用の現在とこれから：LayerXにおける事例とともに 2025/1 ver.

LayerX 3事業部合同 エンジニア向け採用説明会資料（2025年1月版）

LayerXがコンピュータビジョン分野の研究コミュニティに協賛した背景 - cvpaper.challenge Conference winter 2024に協賛しました -  - LayerX エンジニアブログ

バクラクにおけるAI-UXな取り組み 2024年8月 ver.

今LayerXのバクラク事業部 機械学習グループに入るべき理由(2024年版) - LayerX エンジニアブログ

「ML Career Night #1｜生成AI時代の機械学習エンジニアのキャリア戦略」 イベントレポート ｜TECH HIRE MEDIA

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

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

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

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

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

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

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

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＞

「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〜

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

Vertex AI PaLM APIを触ってみる

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

LayerX Machine Learning勉強会

「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

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

【新】AIの未来を知る「テーマ別プロピッカー」10名が就任

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

LLMの普及による機械学習の民主化とMLPdMの重要性

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

LayerXにおける ChatGPTを活用したPoC事例

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

【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？というイベントを開催しました｜hideto.masuoka

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

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

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

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 ~

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

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

 WANTEDLY TECH BOOK 9：Wantedly執筆部

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

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

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

データ活用の際にハマってしまって辛かったこと

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