前言大家好,我是來自 LINE Taiwan 資料工程團隊的 Nina,過去我也參與過資訊種子培訓計畫,很開心這次有機會以學姊的角度,在本次的企業參訪中分享我從學校畢業後加入 LINE 這段時間的經驗!透過 AI 產品與團隊角色介紹、從專案看資料科學、資料工程師的一天以及Q&A,讓現場學員們可以對 data 領域有更深入的了解,想知道現場活動內容,讓我們繼續看下去!LINE 資料工程團隊介紹 - 資料與應用為了達到 Closing the distance 的目標,LINE 除了核心的通訊功能外,還發展了很多周邊的服務,像是新聞、購物、旅遊、音樂、貼文串等等,成為了智慧生活入口,24小時隨時滿足用戶需求,讓你一整天的活動都有LINE可以陪伴,而這些服務就產生了大量的內容跟數據。Data Development 團隊透過機器學習或統計方法,從巨量資料中深入瞭解內容與使用者,進而優化這些服務的使用者體驗。另一方面,LINE 也是一個大家很重視的行銷工具,我們有官方帳號以及許多廣告版位。透過使用者與各服務的互動,我們可以更全面了解使用者的輪廓與偏好,幫助服務精準定
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前言訪談節目會邀請各工程團隊成員來分享在 LINE 學系到的經驗分享,讓對於我們團隊日常工作、作業方式、各種解決方案、讀書會...有興趣的開發者朋友可以透過線上的方式來聆聽成員分享,當然過程中還會分享許多講者們的個人實戰經驗,廢話不多說,跟著我們一起往下看吧!查看更多訪談節目清單訪談影片開場介紹LINE 除了通訊外還有很多周邊的服務,像是新聞、購物、旅遊、音樂、貼文串等等。而且這些服務其實產生了大量的內容。Data Dev 團隊透過許多機器學習、統計方法等等技能,可以更了解內容之間的關係、內容與使用者的關係,進而優化這些服務的使用者體驗。另一方面,兩位講者也分享經驗,其實 LINE 也是一個大家很重視的行銷工具,我們有官方帳號,以及許多廣告版位。透過使用者與各服務的互動,我們可以更全面了解使用者的輪廓與偏好,精準的區分出目標客群,來做商業上的應用。所以實際上涵蓋很多技術的應用!除了知識圖譜、POI、許多推薦系統以及增益模型 (Uplift Modeling) 來找出搖擺使用者,也因為各服務有許多文字內容,我們也做了基於自然語言處理 (NLP) 的服務,像是文章分類,命名實體辨