ビズリーチのグループ経営体制化に伴い、BizReach TechBlog 改め、Visional Engineering Blog として再開します。再開の背景、デザインにおけるコンセプト、そして、これから公開予定の記事について、少しお話しします。 ※ グループ経営体制化についてはこちらのプレスリリースをご参照ください。

9月13日(金)〜9月14日(土)に開催されたBIT VALLEY 2019 に、ビズリーチはダイヤモンドスポンサーとして協賛しました。 BIT VALLEY 2019の参加者は学生が大半を占めており、さらに地方からも多数参加されていて、普段関わることが出来ない学生と接点を持て、とても有意義な時間を過ごさせていただきました。

6月27日(木)〜6月29日(土)に開催されるScalaMatsuri2019 に、ビズリーチは大名スポンサーとして協賛いたします。 当日はアンケートにご回答いただけると、 オリジナル限定扇子***「暗黙」「型安全」「不変」*** のいずれかをプレゼントいたします。(先着300名)

6月4日(火)〜6月7日(金)に開催される人工知能学会全国大会（JSAI2019） に、ビズリーチはスポンサーとして協賛いたします。 また、6月5日(木)17:40〜18:00に、ビズリーチのAI室メンバーが一般セッションに登壇致します。 セッション概要 タイトル 変分ニューラルネットワークによる推薦システムの構築

こんにちは！ ビズリーチのAI室でデータサイエンティストとして働いている dimensional_homegoer(異次元の帰宅者)です。この二つ名は大学院時代に隣のイケメンが付けてくれました。 みなさんはAI室というとどんな業務を想定されますか?今はディープラーニング全盛の時代ですし、ビズリーチは大量の自然言語情報を持っていることもあるので、ディープラーニングで自然言語処理とか如何にもやってそう、といったイメージを持たれているかもしれません(僕も入社前はそうでした)。 実際、過去記事で少し紹介された職務内容からの給与推定のように、教師データが揃っている比較的綺麗な予測タスクの際には、そういった王道的なアプローチもとります。

はじめに こんにちは HRMOS評価 チームのエンジニアの本間です！ HRMOS評価チーム18人で二泊三日の開発合宿に行ってきたのですが、控えめに言って最高でしたのでレポートを書いていきます！ 背景 HRMOS評価は立ち上げて間もないプロダクトです。 ここ半年でかなりの人数増加をしました。(2018年10月 8人 -> 2019年04月 20人)なんと半年で12人増です！ 普段から積極的にコミュニケーションを取っていますが、急激な人数増加に伴い 「実はあんま喋ったことないメンバーがいるなぁ」 「人数の増加にアプリ(特にインフラ)が耐えられなくなってきたなぁ」 などの悩みが出てきました。 そこでチームビルディングと日常業務では行いづらい多面的なカイゼン活動を行うために、開発合宿を実施しました！(勿論平日業務時間中です！)

こんにちは、BizReach で DBRE チームをやらせてもらっている あわっちです。 今回は DBRE としてデータマイグレーションをサポートした際のサービスとの関わり方と手法について、令和最初の Tech Blog として紹介します。 DBRE というよりも、 DBA という要素が強いかもしれませんが、サービスサポートも私たちの重要な役割の１つです。 前回のDBRE(Database Reliability Engineering) の活動 〜 Backup Platform 編 〜とは少し違って泥臭いオペレーションのお話になりますが、お付き合いいただければと思います。

こんにちは、BizReach で DBRE チームをやらせてもらっている あわっちです。 先日 孤高にきらめく執行役員 園田より、 DBRE(Database Reliability Engineering)チーム始めました が掲載されましたが 結局具体的には何をしているの？ という声にお応えする為、私たちがどんな思想で活動を決めているのか、また具体的に何をどんな技術で何をやっているのか、をお伝えさせていただきます。

ビズリーチでは横断組織としてDBRE（Database Reliability Engineering）チームを発足しました。この記事ではチーム発足の意図と日本ではあまり聞き慣れないDBREについて紹介したいと思います。 DBREとは？ Database Reliability Engineering (DBRE) 日本語にすると「データベース信頼性エンジニアリング」となります。

はじめに 皆さん、こんにちは。AI室に所属している王忠聖です。 今回は日本最大の言語処理の研究成果発表の場である、言語処理学会第25回年次大会(以下、NLP2019)に参加しましたので、参加レポートを投稿させていただきます。 NLP2019は研究者、エンジニア、学生、その他1300人以上の方が参加し、言語処理の将来についてや、企業の最新のAIテクノロジーアプリケーションを紹介する場です。 その中でビズリーチは、ブースでの展示とセッションで参加しました。

HRMOS事業部プロダクト開発部の清水(@kaonash_)です。 現在サーバーサイドKotlinを使って新規事業のプロダクト開発を行っています。 業務ではSpring Bootで開発をしていますが、個人的に活動をする中でJetBrains製のWebフレームワークであるKtorに触る機会があったため、その知見を少し共有させてもらおうと思います。

Foreword Hi, everyone, I’m Wang from the BizReach AI Technology Group. I gave a poster presentation about ML & NLP in GTC China 2018 last year. This work is about salary prediction of job posts. All training is provided by Stanby, a job search engine. Research Salary Prediction The goal of salary prediction is to guess the annual salary of a vacant position from job description, using millions of job posting data. While this information it is vital for job seekers, it is often considered extremely and confidential from the employers’ perspectives. In our work, we used a complex deep learning model to achieve highly accurate predictions of salaries and deployed the model forStanby ™. I believe this model will also be utilized in other service in the future.