5月20日（土）に西新宿で開催されるJJUG CCC 2017 Spring、これまでもスポンサーとしてサポートさせていただいていましたが、今回はプラチナスポンサーとして参加させていただくことになりました。
セッションでは弊社の若者が以下の2つのセッションでお話させていただきます。
Scala製機械学習基盤PredictionIOとSparkによるレコメンドシステム @haginot
SparkやMLlib、HDFS、Elasticsearchなど、注目を集めるオープンソースをベースとした機械学習サーバApache PredictionIOの概論と、同システムを使ったレコメンドシステム開発で得られた知見を共有するセッションです。Apache PredictionIOは様々な機械学習の手法をテンプレートに記述するだけで、Sparkをベースに学習タスクの分散処理が可能になります。それだけでなく、学習モデルから予測値を返したり、新たなイベントデータをリアルタイムに受けつけるAPIサーバまでを統合的に提供するプラットフォーム技術です。
本セッションでは、機械学習のインフラデザインとしても参考になるPredictionIOのアーキテクチャや、日本最大級の求人検索エンジンのログデータから、ユーザに最適な求人を推薦するレコメンドシステムの開発を通じて、学習ロジックのつくり方、学習モデルの評価と改善、Spark MLlibのチューニングやハマりどころなど実践導入のなかでのノウハウや苦労をお話します。Webシステムに機械学習を導入する際にPredictionIOを使うメリットをお伝えできればと思いますので、ぜひご参加ください。
Scalaによるサービス開発現場での継続的リファクタリングの実践 @iwamatsu0430
昨年から新規サービスとして開発に着手したプロジェクトですが、短いサイクルの連続で改善を繰り返してきたため開発開始から1年以上が経過した現在、技術的負債が開発効率に及ぼす影響も無視できないものになってきました。チーム内でリファクタリングの必要性は認識されていたものの、機能開発を止めるわけにはいかない状況の中、私たちは開発と並行して継続的にリファクタリングを行う道を選択しました。
このセッションでは実際にサービス開発の現場でどのようにリファクタリングを推進したのか、またプロダクト・コード上の問題点や解決方法の整理、チーム内での合意形成、リファクタリングのスコープ設定や進行方法など具体的なノウハウについてお話しさせていただきます。
PredictionIOはApache Software FoundationでIncubation中ですが、最近自分のチームでも取り組んでいるものです。うまくいけば当日にはよい成果を発表できるかもしれません。また、リファクタリングのセッションもScalaと銘打ってはいますが、自社サービスの開発現場でどのようにリファクタリングを行っているのかをお話しさせていただくとのことですのでScalaをご存じなくてもお楽しみいただけると思います。
Scalaのセッションでは@aa7thさんの「JavaエンジニアのためのScala入門」もありますし、他のJVM言語ではFrege（Haskell on JVM）やClojureのセッションもあるようです。もちろんSpring BootやJVM関連のセッションも目白押しです。JJUG CCCは参加無料ですので当日お時間のある方は是非ご参加いただければと思います。
