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レコメンドシステムの構築

Kento Ohgi

- Engineer/programmer

About my work experience

spark, python, AWS EMR, AWS EC2, node.js, mongoDB, redisを用いて自社サービスのレコメンドシステムを開発した。

上記の技術の中だとpythonとec2しか触ったことがない状態だったがなんとか形にすることができた。 平均二乗誤差等を用いてモデルの評価を行うと実運用できるレベルのものはできなかったが、モデルを作り、予測を行い、それらをwebサービスから取り出しやすいように整形してRedisに格納することができた。

Difficulties I faced

今回作成したレコメンドシステムがデプロイできなかった原因として1次情報を集めることをせず日本語記事やQiitaの記事等の2時情報を頻繁に参照したことによるロスが積み重なり、最終的に時間内にデプロイできるレベルまでの物は完成させられなかった。

What I learned

新しい技術を身につける術を身に着けた。 一次情報を得るために英語を学ぶ必要があると強く感じた。 また、自分が知らない技術を触るのは楽しいと強く感じることができたのでこれからも知らないものを触っていきたい

株式会社TORICO -
すべてのIDEにVimプラグインを導入してから開発を始める人間です。 夏のインターンによりJetbrains社の虜になりました。 Slackを全面的に推しています。 # 技術的な経験 - DjangoやRuby on Railsといったweb Frameworkを使用してプロダクトを開発した経験 - RoRを用いてプロダクトを作り、EC2,nginx,unicornなどを用いて公開した経験 - githubやbacklogをを用いたPRやコードレビューといったチームでの開発の経験 - githubのKANBAN Project管理を好んで使用しており、個人のProjectでも使...
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