こんにちは！ 即戦力人材と企業をつなぐ転職サイト「ビズリーチ」でデータサイエンティストをしている林勝悟といいます。 2024年5月に第38回人工知能学会全国大会(以下、JSAI2024)が静岡県浜松市で開催され、全国の大学や企業の研究者が一堂に会し、AIに関する研究発表が行われました。 Visionalグループは当学会に協賛し、株式会社ビズリーチから業務の一環として開発したマーケティングAIに関する研究発表やスポンサー展示を行いました。 本稿では弊社の研究発表や興味深かった研究について紹介いたします。

Visionalグループ 株式会社ビズリーチのAI組織は2016年の発足以降、特にデータサイエンス(DS)・機械学習(ML)における専門性の高い豊富な知識を持つ仲間が集まっています。近年では東京大学マーケットデザインセンターとの共同研究など研究開発も進めながら、AI技術のプロダクトへの実装も急速に進めており、株式会社ビズリーチのビジョン/ミッションの実現に向けお客様への価値提供を高めています。 今回は、「言語処理学会第30回年次大会(NLP2024)」での論文発表に向け、これまでの当社のAI技術に関わる内容をまとめました。

Google Cloud Next ‘23 という Google のカンファレンスがアメリカ・サンフランシスコで開催され、グーグル・クラウド・ジャパン合同会社様からのご好意で株式会社ビズリーチから複数名のメンバーを招待いただき出席しました。以下、このカンファレンスの内容について概要を紹介します。

ユーザーの行動履歴から、その興味に応じたアイテムを推薦したいとき、最も魅力的な手法の一つに行列分解があります。中でも、 iALS (implicit Alternating Least Square の略) と呼ばれるモデルは、スケーラブルでかつ精度面でも強力な、ほとんど唯一のモデルです。

今回は、AIグループの研究の一環として、転職サービス界隈で徐々に浸透してきている年収推定サービスを参考に、ビズリーチ（サービス）のデータを使って、会員様のレジュメから年収を推定する というテーマに取り組んだ話をします！（2020年8月現在、社内でPOC実施中） ※AIグループは、AIを活用した将来のプロダクト開発に向けて、様々な研究テーマに取り組む社内の研究開発機関です。 ※この取り組みは、短期的な実用化を目指したものではなく、研究開発という位置づけで行っているものです。

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 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。

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.

はじめに はじめまして、今年新卒エンジニアとして入社したAI室のコニーです。 9月中旬に開催された GTC Japan 2018 で、研究成果を発表する機会をいただき、ポスター発表をしました。 研究のテーマは、求人検索エンジン「スタンバイ」にあるAIエンジンの一つ、職種推定モデルの改善です。 今回、GTCで発表した研究内容と参加レポートを紹介します。