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

村田 匡 / BrainPad, Data Engineer

プロフィール

2025年、ブレインパッドに中途入社。前職での機械学習・データ分析の経験を活かし、現在は主に小売業界の顧客を対象に、データ分析基盤の構築を担当している。他の案件では統計をベースにした分析プロジェクトも並行して担当している。

発表①：Databricksことはじめ

主要クラウド（AWS、GCP、Azure など）上で動作するデータプラットフォーム「Databricks」をご紹介します。Databricks は、大量データの高速処理をはじめ、データの一元管理、データ加工、BI を用いた分析、さらには機械学習までを一気通貫で扱える点が特長です。

ブレインパッドでは Databricks を活用したデータ分析基盤の構築に取り組んでおり、データパイプラインの自動化を中心に、機械学習の活用を前提としたデータ管理・分析基盤の整備を進めています。

本発表では、Databricks の概要や主要な機能をいくつか紹介しつつ、検証や利用を通じて得られた知見を共有します。

井出 大介 / BrainPad, Machine Learning Engineer

プロフィール

新卒でデータサイエンティストとしてのキャリアを開始し、現在は機械学習エンジニア。画像/自然言語/信号/時系列などの様々なデータ活用経験を有する。生成AIブーム以降は、AIエージェントに関する検証フェーズから本番開発・運用までを一気通貫で支援する案件を数多く担当している。

発表②：AIエージェント開発プロジェクトのメソッドを体系化してみる

これまで担当してきたAIエージェント開発プロジェクトにおいて、様々なユースケースに応じた要件定義から多様なアプローチを実践してきました。 本発表では、 データ準備、エージェント設計、チューニング、評価などの各工程における「選択肢」と「使い分けの基準」を整理し、ユースケースに応じて最適なアプローチ選定を行うための指針となるよう、開発プロセスの全体像を網羅的に解説します。

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。