松村 優也
ウォンテッドリー株式会社 / Visit Matching Squad Leader
東京都
松村 優也
ウォンテッドリー株式会社 / Visit Matching Squad Leader
東京都
プロフィール
つながり 181
松村 優也
ウォンテッドリー株式会社 / Visit Matching Squad Leader
緩やかな死は嫌だ。
Wantedly Visit におけるコア体験「マッチング」に責任を持つチームのリーダーを務めています。このチームでは、データサイエンスを活かしたプロダクト開発や、推薦・検索システムの開発を行っています。 自身の役割としては、主にマッチングを提供するプロダクト・機能全般に対するプロダクトマネジメントやプロジェクトマネジメント、メンバーのピープルマネジメント等のマネジメント全般です。また、１人のエンジニア・データサイエンティストとして、設計やコードレビュー、データ分析等も行います。 学生時代は京都大学大学院情報学研究科にて，情報検索や情報推薦についての研究に携わっていました。ある場所に寄せられたユーザのレビュー情報に基づき，行動名を入力することでそれが行える場所を検索可能にするというような研究を行っていました。 学部生の頃は大阪のベンチャー企業にて Web 開発の長期インターンを行っていました。その後，自分がインターン先を探すのに大変苦労した経験などから，地方のエンジニア学生が東京の学生に比べて様々な機会損失を被っていることに問題意識を持ち，それを解決するために起業しました。京都大学のエンジニア志望学生に対して，プログラミング教育，開発アルバイトの提供，インターン先の紹介，企業と接点を持つイベントの開催，などといろいろな活動をしていました。 人の人生をより良い方向に変えられるような仕事がしたいという思いにマッチしたことと，働いているエンジニアのレベルの高さに惹かれ，2018年4月に新卒でウォンテッドリー株式会社に入社。 ユーザについて考えている時が一番辛くも楽しいです。
未来
未来
情報検索や情報推薦の分野に強い興味・関心があり、これらの分野の技術を活かしたプロダクト開発を行っていきたいです。 自身はデータサイエンスを活かしたプロダクトマネージャーとしてプロジェクトに関わっていきたいと思っています。一方で、１人のデータサイエンティストとしての能力もまだまだ伸ばしていきたいため、プレイングマネージャー寄りの環境でしばらくはやっていきたいと思っています。 また、業務で手を動かすことが少なってきた分、Kaggle のようなデータ分析コンペティションへの挑戦も行っていきます。 Web 開発、特にサーバサイド開発も好きですので、何らかの形では関わっていけたらと思っています。
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現在
ウォンテッドリー株式会社
Visit Matching Squad Leader現在
2019年9月 -
Wantedly Visit におけるコア体験「マッチング」に責任を持つチームのリーダーを務めています。このチームでは、データサイエンスを活かしたプロダクト開発や、推薦・検索システムの開発を行っています。 自身の役割としては、主にマッチングを提供するプロダクト・機能全般に対するプロダクトマネジメントやプロジェクトマネジメント、メンバーのピープルマネジメント等のマネジメント全般です。また、１人のエンジニア・データサイエンティストとして、設計やコードレビュー、データ分析等も行います。
【論文紹介】ImRec: Learning Reciprocal Preferences Using Images / recsys2020-imrec
2020年10月
2020年10月
RecSys2020論文読み会（オンライン）
- 2020年10月
Wantedly RecSys 2020 参加レポート④ - 推薦システムにおける「Similarity / 類似性」とは ~ Netflix における事例 ~
2020年10月
2020年10月
WANTEDLY TECH BOOK 9：Wantedly執筆部
2020年9月
2020年9月
RecSys Challenge 2020 Workshop: A Stacking Ensemble Model for Prediction of Multi-type Tweet Engagements
2020年9月
2020年9月
Wantedly RecSys 2020 参加レポート① - Wantedly Data チームで RecSys 2020 にオンライン参加しました
2020年9月
2020年9月
A Stacking Ensemble Model for Prediction of Multi-type Tweet Engagements
The RecSys Challenge 2020 is a competition with a task of predicting four types of user engagements on Twitter: Like, Reply, Retweet and Retweet with comment. In this paper, we describe Team Wantedly’s approach to this challenge, which won the third place. We found that the targets are highly correlated and it is important to use every engagement to predict the other engagements. Therefore, we choose to stack LightGBM models to use this co-occurrences effectively in the large dataset. Our final scores are as follows: 1.5266 (Retweet PR-AUC), 30.06 (Retweet RCE), 0.1918 (Reply PR-AUC), 20.44 (Reply RCE), 0.7716 (Like PR-AUC), 24.76 (Like RCE), 0.0724 (Retweet with comment PR-AUC), 14.86 (Reply RCE). Our code is available at https://github.com/wantedly/recsys2020-challenge. Shuhei Goda, Naomichi Agata, and Yuya Matsumura. 2020. A Stacking Ensemble Model for Prediction of Multi-Type Tweet Engagements. In Proceedings of the Recommender Systems Challenge 2020. 6-10.
2020年9月
2020年9月
「Team Wantedly」 が RecSys Challenge 2020 で３位に入賞しました
2020年6月
2020年6月
RecSys Challenge 2020: 3rd (prize winning)
2020年6月
WWW2020 論文紹介
2020年4月
2020年4月
解像度を上げると「データ分析」はもっと幸せになる 現役データサイエンティストが教える、データ分析の4つの要素
2020年4月
2020年4月
会社訪問アプリ「Wantedly Visit」における相互推薦システムの応用事例
2020年3月
2020年3月
「データ分析」の解像度を上げたい
2020年1月
2020年1月
Reciprocal Recommender Systems（相互推薦システム）の紹介
2019年12月
2019年12月
社内での円滑なデータ分析のために
2019年11月
2019年11月
RecSys2019論文読み会
- 2019年10月
【論文紹介】Latent Factor Models and Aggregation Operators for Collaborative Filtering in Reciprocal Recommender Systems
2019年10月
2019年10月
4. 白金鉱業/dgtalk/d3m 主催者で語る「なんで勉強会運営やってるの？」
「勉強会の運営」をテーマにお話しました。
2019年9月
2019年9月
Data Gateway Talk
2019年4月 -
データサイエンティスト
2018年4月
Wantedly Visit において、検索や推薦周りのシステムに責任を持っています。 各種アルゴリズムの改善、推薦システムのパーソナライズ化、推薦・検索システムへの機械学習の導入、一連の開発フローの確立などを行ってきました。 また、自分が入社したタイミングで誕生した推薦チームのプレゼンスを向上するための社外発信も積極的に行いました。
理想のマッチングを実現しようと データサイエンティストがもがいてるって話
2019年7月
2019年7月
データ活用の際にハマってしまって辛かったこと
2019年7月
2019年7月
【論文紹介】Language in Our Time: An Empirical Analysis of Hashtags
2019年5月
2019年5月
Wantedly 新人研修「BigQuery データ分析ノック」を実施した話
2019年5月
2019年5月
はじめての情報推薦
2019年4月
2019年4月
ランキングアルゴリズムにおける効率的なオンライン評価手法
2019年2月
2019年2月
BigQuery ML を使ってみた話 (long ver.)
2018年12月
2018年12月
“Satisfaction with Failure” or “Unsatisfied Success” - “検索の成功”と“ユーザの満足”の関係 -
2018年11月
2018年11月
Data Driven Developer Meetup (D3M)
2018年9月 -
BigQuery ML を使ってみた話
2018年9月
2018年9月
BigQuery as a Recommendation System
2018年9月
2018年9月
爆速改善 Interleaving
2018年7月
2018年7月
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2019年10月
株式会社アルコス
代表取締役
2016年3月 - 2019年10月
- 学生のプログラミング教育 - 外注案件を受けての開発 - 学生へリモートインターン先の紹介 - 就活イベント等の開催 - ちょっと自社サービスの開発
Just Idea
2017年12月 - 2019年10月
Arcoss, Inc.
2015年12月 - 2019年8月
AWS Recommendation Engine Seminar 参加レポート（前半）
2019年7月
2019年7月
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2018年3月
京都大学大学院
情報学研究科
- 2018年
M1の終わりに教授が退官し，研究室をたらい回しにされる． 情報検索や情報推薦あたりの研究に携わっていた．
【論文紹介】Robust Factorization Machines for User Response Prediction
2018年12月
2018年12月
【論文紹介】Applying Deep Learning To Airbnb Search
2018年12月
2018年12月
【論文紹介】"Satisfaction with Failure" or "Unsatisfied Success"
2018年12月
2018年12月
京都大学
工学部 情報学科
- 2016年
京大ならどこでもいいと思っていたが，願書を提出する際になんとなく情報学科に出願．「これからはITっしょ！」というレベルの軽い気持ちで人生が大きく変わる．
大阪桐蔭高等学校
- 2012年
一応首席で卒業した気がする．記憶はない．
大阪府知事賞
2012年1月
スキルと特徴
めっちゃ飲む
インスタ映え
Python
推薦システム
酒
実はタメ、DeepLeaning、エモい
出版と執筆
【論文紹介】ImRec: Learning Reciprocal Preferences Using Images / recsys2020-imrec
2020年10月
Wantedly RecSys 2020 参加レポート④ - 推薦システムにおける「Similarity / 類似性」とは ~ Netflix における事例 ~
2020年10月
WANTEDLY TECH BOOK 9：Wantedly執筆部
2020年9月
RecSys Challenge 2020 Workshop: A Stacking Ensemble Model for Prediction of Multi-type Tweet Engagements
2020年9月
Wantedly RecSys 2020 参加レポート① - Wantedly Data チームで RecSys 2020 にオンライン参加しました
2020年9月
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実績
RecSys2020論文読み会（オンライン）
- 2020年10月
RecSys2019論文読み会
- 2019年10月
Just Idea
2017年12月 - 2019年10月
Arcoss, Inc.
2015年12月 - 2019年8月
Data Gateway Talk
2019年4月 -
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受賞と資格
RecSys Challenge 2020: 3rd (prize winning)
2020年6月
大阪府知事賞
2012年1月
言語
英語 - 日常会話, 日本語 - ネイティブ
