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株式会社ZOZO

企業情報

株式会社ZOZO

ぞぞ

法人代表者名: 代表取締役社長兼CEO 澤田 宏太郎

法人番号: 4040001010503

証券コード: 3092

事業概要: EC事業

郵便番号: 2630023

本社所在地: 千葉県千葉市稲毛区緑町1丁目15番16号

従業員数: 5500

従業員数(男性): -

従業員数(女性): -

創業: -

最新ニュース

NRF 2025 Retail's Big Show 参加レポート

techblog.zozo.com

NRF 2025 Retail's Big Showの参加レポートです。 小売業界におけるAIの活用事例や、展示会の内容について解説しています。 マーケターやプロジェクトマネージャー、デザイナーなど、小売業界に関わる方々におすすめです。

株式会社ZOZO vasilyjp

【イベントレポート】「ZOZO Tech Meetup ~データサイエンス~」を開催しました!

techblog.zozo.com

ZOZO Tech Meetup ~データサイエンス~のイベントレポートです。 データサイエンスに焦点を当て、因果推論やデータ分析の事例、組織文化について紹介されました。 データサイエンティストやデータ分析に興味のある方、組織作りに携わる方におすすめです。

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【イベントレポート】「ZOZO Tech Meetup ~データサイエンス~」を開催しました!

techblog.zozo.com

ZOZO Tech Meetup ~データサイエンス~のイベントレポートです。 データサイエンスに焦点を当て、因果推論やデータ分析の事例、組織文化について紹介されました。 データサイエンティストやデータ分析に興味のある方、組織作りに携わる方におすすめです。

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Google Cloude

BigQueryストレージのライフサイクルと課金モデルという視点から費用の計算方法を整理する

techblog.zozo.com

BigQueryストレージの費用計算方法を、ライフサイクルと課金モデルの視点から整理し、費用削減戦略を紹介する記事です。 Active Current StorageやTime travel Storageといった概念を正しく理解することが重要です。 BigQueryの料金体系や費用削減のヒントを探求するエンジニアやデータ分析担当者向けの解説です。

株式会社ZOZO vasilyjp
データベース

BigQueryストレージのライフサイクルと課金モデルという視点から費用の計算方法を整理する

techblog.zozo.com

BigQueryストレージの費用計算方法を、ライフサイクルと課金モデルの視点から整理し、費用削減戦略を紹介する記事です。 Active Current StorageやTime travel Storageといった概念を正しく理解することが重要です。 BigQueryの料金体系や費用削減のヒントを探求するエンジニアやデータ分析担当者向けの解説です。

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バックエンド

ZOZOTOWNホーム画面のパーソナライズ最新アップデート ─ Two-Towerモデルで目指す多様性と受注系指標の向上

techblog.zozo.com

ZOZOTOWNのホーム画面におけるモジュールパーソナライズの取り組みを紹介しています。 Two-Towerモデルを用いた推薦システムの精度向上と、多様性と受注系指標の改善について解説しています。 パーソナライズ機能や推薦システムの開発に携わるエンジニア、データサイエンティスト、プロダクトマネージャー向けの技術情報です。

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機械学習

ZOZOTOWNホーム画面のパーソナライズ最新アップデート ─ Two-Towerモデルで目指す多様性と受注系指標の向上

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ZOZOTOWNのホーム画面におけるモジュールパーソナライズの取り組みを紹介しています。 Two-Towerモデルを用いた推薦システムの精度向上と、多様性と受注系指標の改善について解説しています。 パーソナライズ機能や推薦システムの開発に携わるエンジニア、データサイエンティスト、プロダクトマネージャー向けの技術情報です。

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バックエンド

改めて振り返る全文検索エンジンのアナライザー設定

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この記事では、全文検索エンジンのアナライザー設定を見直す際に意識した内容を解説しています。 全文検索エンジンの基礎知識や、N-Gramと形態素解析といったトークン化手法、辞書の見直しについて説明しています。 検索システムを構築する方や、全文検索エンジンの設定について学びたい方を対象としています。

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データベース

改めて振り返る全文検索エンジンのアナライザー設定

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この記事では、全文検索エンジンのアナライザー設定を見直す際に意識した内容を解説しています。 全文検索エンジンの基礎知識や、N-Gramと形態素解析といったトークン化手法、辞書の見直しについて説明しています。 検索システムを構築する方や、全文検索エンジンの設定について学びたい方を対象としています。

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インフラ

改めて振り返る全文検索エンジンのアナライザー設定

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この記事では、全文検索エンジンのアナライザー設定を見直す際に意識した内容を解説しています。 全文検索エンジンの基礎知識や、N-Gramと形態素解析といったトークン化手法、辞書の見直しについて説明しています。 検索システムを構築する方や、全文検索エンジンの設定について学びたい方を対象としています。

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JavaScript

JSNation & React Summit US 2024参加レポート

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JSNationとReact Summit US 2024に参加したレポート記事です。 React(Next.js)を用いたフロントエンド開発に関する知見を深めるため、イベントに参加し、得られた経験や学び、セッション内容を紹介しています。 フロントエンドエンジニアやWeb開発に興味のある方、ReactやJavaScriptに関する最新技術動向に関心のある方におすすめです。

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JSNation & React Summit US 2024参加レポート

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JSNationとReact Summit US 2024に参加したレポート記事です。 React(Next.js)を用いたフロントエンド開発に関する知見を深めるため、イベントに参加し、得られた経験や学び、セッション内容を紹介しています。 フロントエンドエンジニアやWeb開発に興味のある方、ReactやJavaScriptに関する最新技術動向に関心のある方におすすめです。

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デザイン

JSNation & React Summit US 2024参加レポート

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JSNationとReact Summit US 2024に参加したレポート記事です。 React(Next.js)を用いたフロントエンド開発に関する知見を深めるため、イベントに参加し、得られた経験や学び、セッション内容を紹介しています。 フロントエンドエンジニアやWeb開発に興味のある方、ReactやJavaScriptに関する最新技術動向に関心のある方におすすめです。

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Monthly Tech Report 2025年1月

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ZOZO開発組織の2025年1月の活動報告です。 ZOZO TECH BLOGの記事紹介、LODGE XR Talkでの登壇、教育新聞への掲載など多岐にわたる活動が報告されています。 ZOZOのエンジニアリングに関心がある人、技術トレンドに関心がある人、ZOZOでのキャリアに関心がある人向けです。

Google Cloude

dbt導入によるデータマート整備 〜Cloud Composer編〜

techblog.zozo.com

ZOZOのデータマート集計基盤にdbtを導入し、Cloud Composer上でdbtモデルの更新を可能にした事例を紹介。 - SQLデータマートとdbtデータマートを使い分け、dbt導入における課題とその解決策を解説。 - Airflow Dagの設計、dbtデータマート更新処理の実装、Elementaryを使った可視化について説明。 - データエンジニアやデータ基盤に関わるエンジニア向けの記事。

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データベース

dbt導入によるデータマート整備 〜Cloud Composer編〜

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ZOZOのデータマート集計基盤にdbtを導入し、Cloud Composer上でdbtモデルの更新を可能にした事例を紹介。 - SQLデータマートとdbtデータマートを使い分け、dbt導入における課題とその解決策を解説。 - Airflow Dagの設計、dbtデータマート更新処理の実装、Elementaryを使った可視化について説明。 - データエンジニアやデータ基盤に関わるエンジニア向けの記事。

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Google Cloude

LLMツールを開発してレビューパトロール時間を67.7%削減した話

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ZOZOTOWNのレビューガイドライン違反検出ツール開発に関する記事です。 LLMを活用してレビューパトロール業務を効率化し、67.7%の業務時間削減を実現しました。 データサイエンティストや機械学習エンジニア、インフラエンジニア、バックエンドエンジニア向けの記事です。

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機械学習

LLMツールを開発してレビューパトロール時間を67.7%削減した話

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ZOZOTOWNのレビューガイドライン違反検出ツール開発に関する記事です。 LLMを活用してレビューパトロール業務を効率化し、67.7%の業務時間削減を実現しました。 データサイエンティストや機械学習エンジニア、インフラエンジニア、バックエンドエンジニア向けの記事です。

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Python

LLMツールを開発してレビューパトロール時間を67.7%削減した話

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ZOZOTOWNのレビューガイドライン違反検出ツール開発に関する記事です。 LLMを活用してレビューパトロール業務を効率化し、67.7%の業務時間削減を実現しました。 データサイエンティストや機械学習エンジニア、インフラエンジニア、バックエンドエンジニア向けの記事です。

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LLMツールを開発してレビューパトロール時間を67.7%削減した話

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ZOZOTOWNのレビューガイドライン違反検出ツール開発に関する記事です。 LLMを活用してレビューパトロール業務を効率化し、67.7%の業務時間削減を実現しました。 データサイエンティストや機械学習エンジニア、インフラエンジニア、バックエンドエンジニア向けの記事です。

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