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

津久井 佑樹 / BrainPad, Platform Engineer

プロフィール

2020年にブレインパッドへ新卒入社。入社後は DWH (Data WareHouse) や ETL (Extract Transform Load) 開発、LLM (Large Language Models) チャットボットアプリケーション導入などの複数の顧客案件に従事し設計・開発を行う。

発表①：Terraform による LLM チャットボット用 Google Cloud インフラ構築

LLM 需要の高まりと共に活用・導入案件も増加しています。ここで各案件に迅速かつ低コストで対応し他の案件にも展開できることが望ましいです。本発表では LLM チャットボットアプリケーションの導入を例に、Terraform を用いた Google Cloud インフラの構築方法を紹介します。

脱属人化とデプロイ手順の簡素化を行い複数案件への迅速な展開を実現するために、Google Cloud インフラの複雑な設定をモジュールとして隠蔽し、案件固有の変数を少数のファイルに集約したことが特徴の Terraform 構成例を共有します。

竹下 大地 / BrainPad, Machine Learning Engineer

プロフィール

2023年に分析アプリケーション開発エンジニアとしてブレインパッドに新卒入社。入社後は開発メンバーとして、配送最適化アプリ開発プロジェクトや材料探索アプリ開発プロジェクトに従事し、主にフロントエンド・バックエンドの開発を行う。

発表②：AWSでGPUを利用するML処理の実行環境の選び方

AWSのコンピュートサービスには多くの選択肢がありますが、GPUを利用する場合には特有の制約や注意点があります。

本発表では、社内研修においてGPUを用いた機械学習処理を実装した際の検討内容をもとに、Amazon ECS、AWS Lambda、Amazon EC2、Amazon SageMaker、AWS Batch をGPU利用の観点から比較し、それぞれの特徴と適用シーンについてご紹介します。

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。