Kubernetes Event-driven Autoscaling（KEDA）で実現する夜間・休日のインフラコスト削減 🔖 37
はじめに こんにちは、データシステム部MLOpsブロックの木村です。MLOpsブロックでは、継続的にGoogle Cloudのコスト削減に取り組んでいます。その一環として、夜間や休日といった利用されていない時間帯にも稼働し続けることで発生していた、開発・検証・テスト環境の余分なコ
WEARでのRuby 3.3.6 YJITの効果と考察 🔖 13
はじめに こんにちは！ WEARバックエンド部バックエンドブロックの小島（@KojimaNaoyuki）です。普段は弊社サービスであるWEARのバックエンド開発・保守を担当しています。 WEARのバックエンドはRubyで動作しており、Ruby 3.3.6にアップデートしたことを機
はじめに はじめまして。2025年4月に株式会社ZOZOへ入社予定の坂元菜摘（@skysky0208）です。チームの皆さんにはもっちゃんと呼ばれています。 この記事では、約半年間WEARバックエンドチームにて参加した内定者アルバイトについての体験談をお話ししたいと思います。ZOZ
WEARお試しメイク計測の明るさチェックを最適化してUXを改善した話 🔖 3
はじめに こんにちは、計測プロデュース部の井上です。私たちはZOZOFITやZOZOMATといった計測系プロダクトの開発PM、データ収集、精度検証などサービス構築から、UI/UXの分析・評価などの幅広い業務を行っております。 あなたの「似合う」が探せるファッションコーディネートア
ZOZOTOWNの推薦システムにおけるA/Bテストの標準化 🔖 120
はじめに こんにちは。データシステム部推薦基盤ブロックの佐藤（@rayuron）と住安（@kosuke_sumiyasu）です。私たちはZOZOTOWNのパーソナライズを実現する推薦システムを開発・運用しています。 ZOZOTOWNでは、様々な改善施策の効果を検証するためにA/B
開発中のアプリのフィードバックを素早く得るための仕組みづくり 🔖 2
ZOZOTOWN開発本部でAndroidのテックリードをやっているいわたんです。最近はでっかいモンスターをハントするゲームにハマっており、夜な夜な一狩りしてます。 今回は、私たちのチームで行っている業務効率化の一例を紹介します。 背景・課題 解決方法 スクリーンショットをトリガー
ZOZOTOWNのマーケティングメール配信を支える技術 🔖 19
はじめに こんにちは、MA部MA基盤ブロックの@turbofish_です。ZOZOTOWNではプッシュ通知やLINE、メール、サイト内お知らせでのキャンペーン配信を行っており、MA部ではそれらの配信を担うマーケティングオートメーション（MA）のシステムを開発しています。本記事では
はじめに こんにちは。計測プラットフォーム開発本部で研究開発をしている皆川です。2024年の10月にスイスで2日間に渡って開催された3DBODY.TECHに、同部署でプロジェクトマネジメントをしている嶺村と二人で参加しました。カンファレンスの開催から少し時間が経ってしまいましたが
MVPリアーキテクチャを通して成長したWEAR iOSエンジニアアルバイト奮闘記 🔖 3
はじめに こんにちは。2025年4月に新卒で株式会社ZOZO（以下、ZOZO）に入社予定の清板海斗（せいたかいと）です。2024年8月から入社までの約半年間、「WEAR by ZOZO」（以下、WEAR）のiOSチームで内定者アルバイトに参加しました。この記事では、内定者アルバイ
WEARの「コーデ予報」を支える観測地点特定アルゴリズム 🔖 41
はじめに こんにちは、WEARバックエンド部バックエンドブロックの伊藤です。普段は弊社サービスであるWEARのバックエンド開発・保守を担当しています。 WEARでは、天気予報データを活用してその日の天気に合わせたコーディネートを提案する「コーデ予報」機能を提供しています。リリース