先日、機械学習のエンジニアを募集する広告を出したところ、複数の人から「旦那に頼めばいいじゃん」と言われた（知り合い以外の方のために説明すると、私の夫は工学の博士号を取っているソフトウェアエンジニアである）。 確かにスキルマッチング的にはドンピシャではあるのだけど、夫とは実際に半年ほど働いてみて、すぐに一緒に働くのは無理だと断念した。少なくとも、今のスタートアップのフェーズでは、彼の能力や経験を生かしきれないと思ったからだ。 スタートアップに必要なのは「雑でもいいから速い人」先に少しだけ夫のバックグランドを話すと、彼は20代後半まで大学の研究室で働いており、その後私と出会ったVR系のベンチャー企業に転職し、30代前半でソーシャルゲームの会社に2回目の転職をした。職歴としては、そのソーシャルゲーム会社での経験が最も長いと思う。 ソーシャルゲームの会社では、ゲームの開発ではなく、不正なユーザーを
はじめに こんにちは、データ分析部の森本です。主な業務は記事配信アルゴリズムの改善とログ基盤の整備です。 Gunosyでは、ユーザーへより良い記事を提供するためにアクセスログをストリーム処理し、集計結果を記事配信アルゴリズムに活用しています。 ストリームログ基盤にはSpark Streamingを利用していますが、現在Kinesis Analyticsへ移行中です。 この記事ではKinesis Analyticsへ移行する理由や運用上のTips等についてお話します。 Spark Streamingを利用したストリームログ基盤構成 現在のストリームログ基盤はSpark Streamingで集計を行い、結果をRDSに保存しています。 なぜSpark StreamingからKinesis Analyticsへ移行するのか サーバーコストと運用コストの削減を目的としています。 サーバーコストについ
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