Engineering

Bootstrap5 alpha1 vs beta1

みなさん、こんにちは。
UIT室DEV8チームで、フロントエンド開発を担当しているイジュヨンと申します。

LINE では Bootstrap4 をベースとした管理画面向けの koromo と Bootstrap5 をベースとした社内プロダクト向けの UIT Toolkit “Astro” を開発しています。

今回は alpha1 と beta1(alpha2, alpha3含め) の差についてざっくり紹介します。

UIT Front-end Tooling Survey 2020

こんにちわ。フロントエンド開発センター(UIT) 岡崎です。

UITでは毎年、フロントエンド周辺のツールに関する社内向けアンケート『UIT Front-end Tooling Survey』を行っています。Ashley Nolanさんが実施しているFront-end Tooling Surveyをベースにアレンジしたものです。2018年から実施して今回で3回目、2020年の結果を2019年と比較する形で紹介します。

LINEの新卒採用試験ズバリ問題解説~アルゴリズム問題編~

LINEのAI技術「LINE CLOVA」の開発を担当している橋本です。

2014年からLINEの新卒採用のコーディングテストの監修をしています。新卒採用イベントで、「どういった点を評価していますか?」や「なにをすれば合格できますか?」といった質問がよくあります。一言でこの質問に答えることは難しいのですが、この記事を読んでどんなコードがよいコードだと考えているかわかってもらえたらなぁとおもいます。ということで、今回はコーディングテストのアルゴリズム問題について解説をしていきたいと思います。

新卒エンジニアの仕事〜2020年入社のデータサイエンティスト編〜

こんにちは、2020年春に新卒としてLINE株式会社に入社した小坪琢人です。主にLINE Pay、LINEウォレット関連のデータ分析を行うチームに所属しています。

学生時代は時系列データ (株価や気温変化など)に関する解析手法について研究を行っていました。研究以外では企業・学会が主催するコンペティションやR言語の勉強会に参加していました。このような活動を通じて、データサイエンティストという職業に興味を持ちました。学部時代に就職活動をしていたときは、そもそもデータサイエンティストという職業すら知らなかったので、その点でも大学院に行く価値があったと思います。

就職活動はデータ分析チームがある事業会社かつR言語が使用できるという軸で行いました。LINEのデータサイエンスチームはRやpythonの得意な方、あるいは両方を業務に合わせて使用することができます。LINEには「OASIS」というデータ分析ツールがあり、SQLでデータを抽出→ Rやpythonで集計・分析という一般的なフローを誰でも簡単に行うことができます。

全体研修・エンジニア研修を終えて、興味を持っていた LINE Payに関する分析チームに配属しました。
この記事では、6月末にチームに配属されてからの自分の取り組みやデータサイエンティストの仕事についてお話ししていきたいと思います。

Introduce Data Platform Department

こんにちは、Data Platform室の湯川です。
今回は社内のデータ分析基盤を提供しているData Platform室の紹介をカジュアルにしたいと思います。

どんな人がいるのか、どんな技術を使っているかなどを紹介するのですが、Data Platform室のメンバー(エンジニア)を対象にアンケートを取ったのでその結果について僕の印象をコメントする形で進めたいと思います。

LINEの新しいセルフサービス型バッチデータ収集システム「Frey」の導入

こんにちは、Data Platform室Data Engineering 1チームの徐です。

Data Platform室では、大規模なHadoopクラスタを運用し、データ収集、分析、活用するためのプラットフォームを提供しています。Data Engineering 1チームのミッションの一つは、様々なストレージからのdata ingestionシステムを構築、運用することです。

本記事では、バッチ処理でデータ収集を行うシステムの概要を説明した後に、LINEのセルフサービスツールであるFreyをご紹介します。

【インターンレポート】「LINE証券」LINE公式アカウントでの値動きランキング自動配信

2020年の8月から9月にかけて技術職 就業型コースのインターンシップに参加した遠藤皓義です。現在は慶應義塾大学の経済学部3年に在籍していて、コーポレートファイナンスやミクロ経済学を勉強しています。

今回のインターンを通して私が取り組んだ内容をご紹介させて頂きます。

WFHで減ったチームのコミュニケーションを「Communication Dev」で解決してみた

こんにちは。LINE Growth Technology UITチームの田中祥子です。 この記事では、LINE Growth Technology(以下、GT)のUITチームでコミュニケーションの一環として行っている「Communication Dev」について紹介したいと思います。

Swaggerを使ったAPIドキュメントの作成と、バックエンドとフロントエンド間の連携

こんにちは。LINE Growth Technology福岡開発室でサーバーサイドエンジニアをしている中村です。

この記事では担当していたプロジェクトで実施した、Swaggerを使ったAPIドキュメントの作成と、BE(バックエンド)とFE(フロントエンド)間の連携について紹介します。

環境音認識のコンペティションDCASE2020で世界1位を獲得しました

DataLabsのSpeech teamに所属している小松です。環境音認識に関する基礎研究を行っています。環境音認識とは我々の身の回りで起こる多種多様な音、たとえば咳や話し声、物音などを機械に自動的に検出・認識させる技術です。この技術は音に関する分野の中で最もホットで急成長しているトピックの一つであり、環境音を専門に扱う国際コンペティション/ワークショップ、DCASEも毎年開催されています。

そのコンペティション部門であるDCASE2020 Challengeのtask 4に、LINEは昨年度のインターン成果 [1] を主軸にした名古屋大学、ジョンズ・ホプキンス大学との合同チームで参加し、世界1位を獲得することができました。本記事ではまず環境音認識の概要について簡単に説明し、我々が参加したコンペティションのタスク、そして我々が1位を獲得した用いた方式について紹介いたします。