Sansan事業部プロダクト開発部の加藤です。関西支店のチームMAIDOに所属しています。
チームMAIDOでは、月曜～金曜の1週間スプリントを採用しており、毎週金曜日に翌週のプランニングを行います。
プランニングでは、そのスプリントでやるストーリーをタスクに分解し、それぞれのタスクの時間見積もりを行います。そして、タスクの見積もり時間の合計が翌週使える時間に収まっていることを確認します。
時間見積もりをやり始めたばかりの頃は、およそ1日1人5時間で計算して使える時間を割り出していました。しかし実際にスプリントを始めてみると、会議の時間を計算に入れ忘れていたりして、思ったより時間が足りないということがありました。
カレンダーを見て会議の時間だけ引き算してもいいのですが、意外と手間で、ざっくり計算すると実際に作業可能な時間よりも長く見積もったりしてしまいます。面倒なことは自動化したいので、GAS (Google Apps Script) でGoogleカレンダーAPIを使って作業可能な時間を取得するスクリプトを作成し、Googleスプレッドシートに表示してみました。
続きを読む人事部 高橋洸 です。
2/22(金) に当社京都オフィス Sansan Innovation Lab (以下 SIL) でレガシーシステム改善に関する勉強会「Legacy Meetup Kyoto」を開催しました。
私は SIL 初潜入。「良さ」に圧倒されました。ぜひ来てください。
それではさっそく、発表内容に移っていきましょう。
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Sansan DSOC 研究員の吉村です。最近は憩いの場を求めて、休日に都内の図書館をまわるのが趣味になっています。先輩にこの話をしたところ、国会図書館をオススメされたので、近々行ってみようと思っている今日この頃です。
さて、今回は実データを分析する時に頻繁に出現し、予測が難しい 不均衡データ学習 (Learning from Imbalanced Data) 問題について調べました。下記では、不均衡データ学習の概要とその対処法についてまとめました。
不均衡データ とは、目的変数の分布に大きな偏りがあるデータのことを指します。これだけでは分かり難いと思うので、簡単な二値分類における不均衡データの場合を例にとって説明します(以降、本記事においては特に断らない限り、二値分類における不均衡データ学習を想定して説明)。 細胞が癌化したか否かを予測するタスク (以降、癌化予測タスクと呼ぶ) を考えます。各細胞が癌化しているか否かをアノテーションをした結果、癌化している細胞の数 (つまり、正例 データ数) が232件、癌化していない細胞の数 (つまり、負例データ数) が9,768件だったとします。この時、正例が全体のたった2.3%程度しかない一方で、負例は全体の97.7%近くを占めます。このように、一方のラベルに対して、もう片方のラベルが極端に多い、または、少ないデータのことを不均衡データと呼びます。
Eight事業部でEight Android版の開発を担当している山本です。 2月7日〜8日に開催されたDroidKaigi2019に「multi-module Androidアプリケーション」というタイトルで登壇させていただきました。
スライドはこちら。
当日の発表動画はこちらです。
DroidKaigi 2019 - multi-module Android アプリケーション / Jumpei Yamamoto [JA]
どうも、re:Invent参加報告レポートが書き上がっていない id:matetsu です。
2/23(土)に開催されたJAWS DAYS 2019。今年もSansan株式会社はランチサポータとして協力させていただきました。
ランチサポータと言えばランチセッション。JAWS DAYSのランチセッションと言えば私。というのは言い過ぎですが、2016年から毎年ランチセッションで発表させていただいています。
というわけで、今年もスタッフとしてお手伝いをしつつ発表をしてきました。
こんにちはEight事業部でiOSアプリエンジニアをやっている haptaro です。
まさか自分がインドに行くなんて、、、
Eightは2017年11月に満を持してインド展開を開始しました。
僕が新卒で入社した年の夏ですね。
めっちゃ懐かしい、、、ローカライズ粛々と頑張ってたなー。
あれから現在まで約1年間海外チームが0から市場を開拓、マーケティング施策を行ってきました。
インドのスマホ事情はシェア率の9割がAndroid。
すでにAndroidアプリエンジニアを含む海外チームは現地に足を運び、Eight Androidを中心に改善をしていたわけですが、データを見てみるとiOSもそこそこ使われていることがわかり、iOSメンバーも実際に行って調査してこよう！ ということで今回の出張が決行されました。
出張の目的は、通信周りの課題の洗い出しとその解決策の提案、現地エンジニアの採用、現地の協力会社さんとの親睦やインドの文化を知ることです。
今回は海外チームの一人と僕の上司と僕の3人でムンバイとプネーという都市に行ってきました。
インドには海外チームの数人が生活しているので現地合流。
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