このイベントについて

ブレインパッドは分析の会社という印象が強いのでしょうか。実はシステムインテグレーションを行うデータエンジニアリングユニットと呼ばれる部署があり、データに関わるシステム開発をしています。 本勉強会では、そんなデータエンジニアリングユニットの現場のエンジニアが実際に取り組んでいるプロジェクトや技術的チャレンジをリアルにお伝えします。

対象参加者 ※申し込み前に必ずお読みください

・データエンジニアリング、機械学習エンジニアリングにまつわる話題に関心があるデータ系職種の方 ・データエンジニアリング、機械学習エンジニアリングに関心がある学生

当日のタイムライン

スピーカー＆発表内容

吉田 裕史 / BrainPad, Platform Engineer

プロフィール

2021年に中途で株式会社ブレインパッドに入社。入社後は、主に金融系のお客様に対し、クラウドサービスを利用したデータ基盤の導入をご支援しています。システム導入の提案から導入後の運用保守まで一貫して担当し、お客様のデータ活用を促進します。

発表①：Python実行環境：データ分析を支えるVM/コンテナ/サーバーレス比較

お客様のデータ活用を推進する立場として、お客様の環境にデータ基盤を導入し、次の活用ステップの一つとして、データを加工や分析するためのPythonの実行環境をご準備します。

Pythonはその実行の容易さから、クラウド環境でも様々な実行環境を選択できますが、選択肢が多いがゆえに、最適な実行環境の判断が求められます。今回は、クラウド環境におけるPythonの実行環境を改めて整理し、仮想マシン、コンテナ、サーバレスのメリット・デメリットや選定ポイントをご紹介します。

佐藤 瑞起 / BrainPad, Machine Learning Engineer

プロフィール

2023年にブレインパッドへ新卒入社。入社後は、最適化技術を活用したシステム開発や、大規模言語モデル（LLM）の導入支援などを担当。現在は、機械学習を中心としたソフトウェア設計やMLOpsに関心を持ち、関連技術の習得と実践に取り組んでいる。

発表②：ML開発で役立つ依存注入の基本

機械学習の開発が進むと、コードの再利用やテストが難しくなる場面が増えてきます。 本発表では、依存注入（Dependency Injection, DI）の基本をやさしく解説します。 Pythonを用いた具体例を交えながら、MLコードの設計改善のヒントを紹介します。 設計に慣れていない方でも、明日から使える実践的な視点を持ち帰っていただけます。

個人情報の取り扱いについて

当イベントを通じて取得した個人情報等の取り扱いは、 株式会社ブレインパッドのプライバシーポリシー に従って取り扱います。 ご同意の上、ご参加ください。