あなたが成長すれば、GumGumも成長する

「私たちのチームが直面している課題の1つは、バイアスを最小限に抑えたディープラーニングモデルの学習です。 目標は、安全なコンテンツと脅威となるコンテンツを区別し、ブランドに適合したコンテンツにのみブランドが提携するようにすることです。 私たちの優先事項は、データが多様で代表的なものであることを確認し、主観的ではなく客観的なモデルを作成することです」

「GumGumのデータエンジニアリングチームは、主要なシステムをAstronomer Airflow、DataBricks Spark streaming、Snowflake for warehousingからなる新しいスタックに移行することに興奮しています。 最終的な目標は、単一のデータモデルとプロセスを構築して、バッチとストリーミングのパイプラインを統一し、コストと新機能の実装時間を削減することです」