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GoConference 2019 Autumnに3名登壇！
| GoConference 2019 Autumn（https://gocon.jp） October 28th, 2019 Midori Community Center, Sumida-ku, Tokyo |
みなさんこんにちは！
10月28日（月）に開催される「GoConference」に、当社より岩村、芝田、冨岡の3名が登壇いたします！
「GoConference」は、半年に1回行われるプログラミング言語Goに関する日本最大のカンファレンスで、毎回盛り上がりを見せています。参加チケットもすぐにソールドアウトに！
Go言語は、サイバーエージェントグループ全体の様々なプロダクト開発に使われており、当社にとって欠かせない技術となっています。
8月には、Go言語の勉強会として「BackendEngineer’s Go同miniConf」をmerpayと開催し、Goを用いた開発環境やその背景、どのようにプロダクト作りしてきたかをお伝えするなど活動をしています。
今回登壇する３名ですが、
AI Labの芝田は、go-promptやkube-promptといったGitHubで多くのスターを集めた端末制御ライブラリの開発者として知られています！
岩村は社内外の勉強会運営や登壇、Gopher’sランチの開催など、Go言語の普及活動に取組んでいます。
また、AbemaTVの富岡はGo/Kubernetesを利用し、実際にAbemaTVにおける広告配信システムの開発・運用をしております。
今回「GoConference」に登壇する3名！
皆さんに登壇内容に加えて、ぜひ皆さんに聞いてほしいポイントなどを聞きました！
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芝田 将
AI事業本部 AI Lab Research Engineer
2017年に新卒でサイバーエージェントへ入社後、AbemaTV 配信チームにて動画配信システムの開発・運用を担当。その後AI Lab Machine Learningチームに異動し研究開発に従事。共訳書 エキスパートPythonプログラミング改訂2版。go-prompt, kube-prompt開発者。
■登壇内容
10:50~11:30 Long Session (40 min) ROOM A
「Goptuna: Distributed Bayesian Optimization Framework.」
機械学習モデルのハイパーパラメータ探索を軸に研究が続けられてきたベイズ最適化は、入力とその評価値さえ設計できればあらゆるものが効率的に最適化できるため、近年は映像コーデックのエンコードパラメーターやJITコンパイラのパラメーターなど機械学習以外の分野にもその活用が広がっています。
本セッションでは、代表的なベイズ最適化手法を紹介した後、筆者が開発・公開しているGoptunaというGoのベイズ最適化ライブラリの使い方を応用事例とともに紹介します。みなさんが経験則をもとに設定しているあらゆるパラメーターが、ベイズ最適化によって、より効率的なものに変わっていくきっかけになればと思います。
富岡 将吾
AbemaTV Backend Engineer
2019年に新卒でサイバーエージェントへ入社後、株式会社AbemaTV、AAA(Abema Ad Accosiations)開発局にバックエンドエンジニアとして配属。Go/Kubernetesを利用し、AbemaTVにおける広告配信システムの開発・運用に従事。
Dockerをはじめとするコンテナ環境は開発者にとって非常に有用な技術です。また、コンテナ環境のオーケストレーションを行ってくれるKubernetesもスケーラビリティ、再現性の高いシステムを構築する上で重要な役割を担っています。
ただ、Docker、Kubernetesはそれなりの技術知識が求められるため、アプリケーション開発を行うエンジニアにとって学習コストが高いことも事実としてあると思っています。この発表を通してDocker,KubernetesをつかってGoのアプリケーション開発を行う人の助けになればと思います。
岩村 洸弥
AI事業本部 AIクリエイティブDiv. Creator Support Engineer
2019年4月に新卒入社後、AI事業本部にて、クリエイティブ評価システムのバックエンド・フロントエンド開発に従事。その傍ら、Gopherの育成、社内外の勉強会運営・登壇、Gopher’sランチ開催などGo言語の普及活動を行う。
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