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X-WR-CALDESC:connpass-第11回 DEU TECH DRIVE 《BrainPad》
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SUMMARY:第11回 DEU TECH DRIVE 《BrainPad》
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DESCRIPTION:## このイベントについて\n\n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。\n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。\n\n## 対象参加者 ※申し込み
 前に必ずお読みください\n\n・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\n・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\n\n## 当日の
 タイムライン\n\n時間 | 内容 | スピーカー  \n---|---|---  \n
 19:00~19:05 (5min) | オープニング | データエンジニアリン
 グユニット 副統括ディレクター 石母田 玲  \n19:05~19:40
 （35min） | 発表① ＋質疑応答 | ソリューションユニッ
 ト Ligla推進 皆本 啓太  \n19:40~20:15（35min） | 発表② ＋質
 疑応答 | データエンジニアリングユニット ML/アプリケ
 ーション開発 今泉 港大  \n20:15~20:20（5min） | クロージ
 ング | データエンジニアリングユニット 副統括ディレ
 クター 石母田 玲  \n  \n## スピーカー＆発表内容\n\n### 
 皆本 啓太 / BrainPad\, Machine Learning Engineer\n\n##### プロフィ
 ール\n\n2021年に機械学習エンジニアとしてブレインパッ
 ドに新卒入社。入社後は主に画像データを使ったモデ
 ル構築などのプロジェクトに従事する。2023年からはTime
 technologiesに出向し、生成AIを用いたプロダクト開発を行
 う。\n\n##### 発表①：RAGのベクトルDB比較とQdrant入門\n\nR
 AGシステムでは、検索精度だけでなく、メタデータフィ
 ルタ、更新・再索引、スケール、運用コストといった
 要素が、検索品質と継続運用のしやすさに直結します
 。一方で、専用のベクトルデータベースから既存DB拡張
 まで選択肢が増え、要件に対して何を基準に選ぶべき
 かが難しくなっています。\n\n本発表では、RAGで頻出す
 る要件（フィルタリング、ハイブリッド検索、近似探
 索のチューニング、運用・分散）を軸に、ベクトルデ
 ータベースを比較するための観点を整理します。あわ
 せて、OSSとして導入しやすいQdrantを例に、機能の押さ
 えどころと設計・運用上の勘所を紹介します。\n\n### 今
 泉 港大 / BrainPad\, Machine Learning Engineer\n\n##### プロフィー
 ル\n\n2023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、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。\n\n#
 #### 発表②：DB設計アンチパターン 削除フラグ\n\nDB設計
 において、レコードを物理的に削除せず「削除フラグ
 （is_deleted）」を立てて管理する論理削除が採用される
 ケースがありますが、データの整合性やクエリのパフ
 ォーマンスの面でシステムの柔軟性を損なう可能性が
 あります。\n\n本発表では、削除フラグに伴うDB設計上
 の弊害と、フラグ管理に頼らない、データの性質に基
 づいた設計アプローチについて共有します。\n\n## 個人
 情報の取り扱いについて\n\n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。\n\nhttps://brainpad.connpass.com/even
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URL:https://brainpad.connpass.com/event/385100/
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