LIVESENSE ENGINEER BLOG

リブセンスエンジニアの活動や注目していることを発信しています

レビューの心得 〜あるチームの一例〜

はじめに レビューに対する考え方 参考資料 Google Engineering Practices Documentation 30分でわかるFour Keysの基礎と重要性 DevOps 測定: 仕掛り制限 考え方 レビュイー レビュワー おわりに はじめに テクノロジカルマーケティング部データプラットフォ…

ChatGPT APIを使うためのWebUI(BetterChatGPT)を社内公開した話

これは LIVESENSE madeブログ 4月のお題 の参加記事です。 データプラットフォームグループの富士谷です。 ChatGPTのAPIの提供とポリシーの改変から、はや1ヶ月半くらい経ちました。弊社でも、ChatGPT(OpenAI API)を使った機能を開発し、転職会議や面接支…

Software Design「データベース速攻入門」に「SQL50本ノック」が掲載されました

リブセンスでデータエンジニアをしている富士谷です。 Software Designのデータベースに関連する特集記事を再構成した「データベース速攻入門 ~モデリングからSQLの書き方まで」が、2023年3月に発売されました。 gihyo.jp リブセンスがSoftware Design 2017…

動画の目次作成のためのカーネル密度推定を用いた文字起こしからのキーワード抽出

データプラットフォームグループの富士谷です。普段は弊社の機械学習基盤であるLivesense Brainの運用・開発を行っています。 機械学習基盤とは実際のところ、機械学習に関わる複雑な処理にも耐えられるバッチ処理・Webアプリケーション実行環境であり、Live…

vegetaを使ったgoaの負荷テストとプロファイリング

データプラットフォームグループの富士谷です。主には、機械学習基盤Livesense Brainの開発や運用を行っています。 Goaで作ったAPIに対して、vegetaを使って、実際のアクセスを模倣した負荷テストと、net/http/pprofによるプロファイリングを最近行いました…

バージョニングの見直しとタグ・リリース作成の自動化

データプラットフォームグループ Livesense Brain チームの富士谷です。 機械学習基盤 Livesense Brain の開発・運用を行っています。 ここでは、Livesense Brain で開発するシステムのバージョニングの見直しと、 GitHub Actions を使ったタグ・リリース作…