Two-Towerモデルを用いた推薦の技術検証

こんにちは。ウォンテッドリーでデータサイエンティストをしている角川(@nogawanogawa)です。この記事では、Two-Towerモデルについて技術検証した話についてご紹介したいと思います。Two-Towerモデル協調フィルタリングとコールドスタート問題Two-Towerモデルによるコンテンツ特徴量の活用準備疑似データセット作成行列分解によるベースライン実装特徴量とモデル定義対称学習実験nDCGでの評価コールドスタートユーザーに関する評価まとめTwo-Towerモデル協調フィルタリングとコールドスタート問題推薦の一般的なアルゴリズムには協調フィルタリングが挙げられます。これは既知の(...

『Tidy First?』の実践でコードレビュー完了までのリードタイムが短縮された話

はじめにこんにちは。ウォンテッドリーのバックエンドエンジニアの西野です。本記事では、開発チームの課題であったコードレビューの遅延を解消するために実施した取り組みを紹介します。10月初旬、チームのバックエンドエンジニア間で「コードレビュー完了までの待ち時間が長い」ことが問題になりました。レビュー依頼から完了（Approve）までに1日以上かかるケースが多く、時には次の作業に着手できずにスケジュールが遅れることもありました。この状況を改善するために、私たちはレビュープロセスの見直しに着手しました。なぜコードレビュー完了までに時間がかかるのかバックエンドメンバー間で議論した結果、レビューが滞る...

BigQueryのSQLいろいろ (5) NULL・その他の型

BigQueryのSQLについて、ドキュメントを読んだり実験したりしながら挙動を解き明かしていこうと思います。第5回はNULLについて紹介します。ここまでで扱わなかったその他の型についても触れます。今回扱う型NULLBOOLEANGEOGRAPHYNULL値NULL値はSQLではおなじみの値です。BigQueryでは、全ての型に出現の余地があります。NULLの保存テーブルではNULLの保存に制約があります。カラム型が ARRAY の場合は、 REPEATED モードとして扱われるため、 NULL は空配列と同一視されます。それ以外の場合は、カラムは OPTIONAL モードか REQUI...

ATS界のポルシェを目指している話

こんにちは、Wantedly代表の仲です。ここ3年ほど、ハンズオンでWantedly Hireという採用管理システム（Applicant Tracking System = ATS）の新規事業を率いてきたのですが、個人的には「ATS界のポルシェ」を目指しています。なぜポルシェATSは業務システムなので、基本的には機能の差別化のみに目がいきがちで、機能差分 = いいプロダクト、と思われがちです。一方で「機能」はコモディティ化が激しく、それだけでひとはモノを選ぶわけではない。ここ1年は、生成AIの進化によって、機能を作ること自体のハードルは下がり続けています。では人は何を選ぶのか。人が選ぶの...

新機能「タイムライン」をリリースしました

「シゴト探し」から「自律的にキャリアを考える」ためのアプリへ①ストーリーのパーソナライズ表示②同じ最終学歴の人の活躍状況の表示③Poll（ポール）参考情報｜個人のキャリア自律をサポートする「Wantedly Assessment」スキル診断性格診断「シゴト探し」から「自律的にキャリアを考える」ためのアプリへ新機能「タイムライン」は、個々人に合ったキャリアの情報を届け、他のユーザーとの交流の機会を増やすことで、定期的にキャリアについて考えるきっかけを提供するものです。タイムラインは、アプリ内に新設する「タイムラインタブ」で利用できます。段階的なアップデートを予定しており、今回は「キャリアに...

【徹底比較】noteとWantedly、採用広報ツールとしてどう使い分ける？ PVで終わらせず“深く届き、出会う”ための戦略

今や、採用広報活動でnoteなどで記事発信することは一般的に。記事は、想いや物語を自由に発信し、企業ブランドを築くのに非常に適しています。一方で、「社員インタビューの記事を公開しているけれど、そもそも採用広報の記事ってどこまで採用活動に影響与えるんだろうは...」 という声を聞くことも。この記事では採用広報活動、中でも記事発信の採用への効果をお伝えしながら、主要どころな採用広報ツールとしての「note」と「Wantedly」の比較も行なっていきます。転職者の40%が、「記事が転職の決め手」と回答。データから見る、記事の威力。まずは採用課題や採用広報に関して、ウォンテッドリーが採用担当者や...

あなたの2025年を「5枚」で教えてください。お題企画「#5枚で振り返る2025年」でストーリーを募集します！

早いもので、2025年も残りわずかと。この機会に、今年一年、仕事や会社で起きた出来事を振り返ってみませんか？ ルールは一つだけ。「5枚」の写真や画像を使って振り返ること。ということで、今回は「#5枚で振り返る2025年」のテーマでWantedlyのストーリーを募集します！ピックアップされたストーリーはWantedlyのご利用企業に紹介いたしますWantedlyのストーリーを使って「5枚で振り返る2025年」のタグをつけ、投稿をいただいた記事の中から、いくつかピックアップしてWantedlyご利用企業向けのメルマガや公式SNSにてでご紹介させていただく可能性があります。皆様からのご投稿お待...

Devin の Playbooks を活用したリポジトリメンテナンスの効率化

こんにちは。ウォンテッドリーでデータサイエンティストをしている林 (@python_walker)です。この記事では、AI エージェント Devin の機能である Playbooks を活用し、データサイエンティストチームが管理するマイクロサービスで使用している Python バージョンの更新作業を効率化し、作業コストの削減を実現した取り組みについて紹介します。チームの抱えていた課題これまでの Python アップデートの手順Devin Playbooks を利用した効率化Playbooks とは何かなぜ Playbooks を選んだかPlaybooks の活用法結果解決した課題まだ残っ...

新機能「プロフィール自動生成」をリリースしました

プロフィール作成をもっと手軽にたったの4ステップでプロフィールが完成①プロフィールページ内の専用ボタンをクリック②履歴書もしくは職務経歴書をアップロードする③プレビュー画面で内容を確認、編集④プロフィールを公開ご参考｜プロフィールをより魅力的にするためのコツプロフィール作成をもっと手軽に新機能「プロフィール自動生成」は、履歴書や職務経歴書のPDFデータをWantedlyにアップロードすると、AIが記載の情報の中から必要な情報を抽出し、Wantedlyプロフィールを生成するものです。プロフィールの内容が充実していると、自身がやりたいことや、価値観にマッチする企業からスカウトを受け取りやすく...

BigQueryのSQLいろいろ (4) ARRAY型・STRUCT型

BigQueryのSQLについて、ドキュメントを読んだり実験したりしながら挙動を解き明かしていこうと思います。第4回はARRAYとSTRUCTについて紹介します。今回扱う型ARRAYSTRUCTARRAY型ARRAY型は決まった要素型をもつ可変長の配列です。たとえば ARRAY<INT64> は整数の配列を意味します。これだけで済むなら話は簡単なのですが、ARRAY型の意味論を考えるにあたっては以下の制約が重要になります。ARRAYのネストARRAYとNULLの関係ARRAYのネストARRAYをARRAYの要素型にすることはできません。したがって、 ARRAY<ARRAY<INT64>>...

Human-in-the-Loop な AI エージェントを作るためのソフトウェア設計

こんにちは、ウォンテッドリーでソフトウェアエンジニアをしている市古（@sora_ichigo_x）です。現在は Visit Sourcing Agent Squad でスカウトの新機能「AIエージェントモード」の開発を担当しています。はじめに何を、なぜ作るのかどうやって AI に候補者リストを作成させるかAI が候補者リストを作成する際の問題点ヒューマン・イン・ザ・ループ（Human-in-the-Loop, HITL）ソーシング計画をどう作るかさいごにはじめに「AIエージェントモード」は 2025年11月にリリースされたスカウトの新機能で、候補者探しの一部を AI で自動化することがで...

DBの「詰まり」をハードウェアで解決する —— 開発者の「インフラ視点」

ウォンテッドリーの Infra Squad に所属している巨畠です。ある日、社内のURLロギングサービスのDBでレイテンシが急増する事象に遭遇しました。 レイテンシの悪化と聞くと（アプリケーション開発の場合は特に）「重いクエリがあるのかな？」「インデックスが効いていない？」と実装を疑ってしまいますが、今回の問題はそこではありませんでした。この記事では、どうやって問題となっている状況を理解したのか、そしてなぜ「ハードウェア（インフラ設定）で解決する」判断をしたのかについて共有したいと思います。アプリケーション開発者の方々に向けて、課題の理解・解決のための「インフラ視点」を提供できれば幸いで...

挑戦しやすい環境には理由がある。マネージャーたちが語る、ビジネスチームのカルチャー

個人の成長を支援しながら、事業成長へつなげるにはどうすべきか。その問いに、正面から向き合い続けているマネージャーたちがいる。セールスやカスタマーサクセスといった顧客接点を担うチームを統括する大迫と、事業の土台を支えるオペレーションチームを束ねる小島だ。それぞれ違う領域でチームをまとめながら、共通して「自律的に成果を生み続けるチーム」を目指している。今回のインタビューでは、彼らのマネジメント哲学に触れながら、いまウォンテッドリーで共に働く魅力を語ってもらった。登場人物Ground Tribe Senior Squad Leader / Visit Tribe Business Develo...

毎日の習慣で、デザインアウトプットを強くする

小さな習慣が思考を支えるコーヒーを淹れて、机は三割だけ片づける。完璧にはしない。散らかっていても仕事は進むし、アイデアはたいてい、動いている手から生まれる。ここに書くのは、僕が毎日まわしている「観察→収集→編集」の導線だ。かっこいい理論ではなく、思考を呼び戻すための習慣と、アウトプットを強くするための仕組みをまとめた。目を温めるところから一日を始める良いものに触れない日は、判断が鈍る。僕は毎日話題になっているデザインをつまみ食いする。特に話題がないときは、デザイン投資に熱い会社の記事やアウトプットなどを週1以上パトロールするのが基本。検索は「spotify icon rebranding...

vLLM+Structured Outputを使ったテキストのラベリング高速化

こんにちは。ウォンテッドリーでデータサイエンティストをしている角川(@nogawanogawa)です。この記事では、自然文で書かれたデータに対してローカルLLMを用いてテキストデータのラベリングを行う事例についてご紹介したいと思います。テキストのラベリングLLMを用いたテキスト分類LLMを使うメリットローカルLLMを使うメリットvLLMを用いた推論高速化Structured Outputを用いたラベル構造の整理実験モデル・データセットローカルLLMを使用してStructured Outputを利用する場合vLLMを使用してStructured Outputを利用する場合出力と実行速度まと...