データ戦略エンジニア
データ戦略エンジニア Q&A
代表的な1日のスケジュール
Nayose Group所属のWebエンジニアの代表的な1日のスケジュールです。この日は在宅勤務です（出社は週1回）。
- 09:30 Slack確認、コードレビューコメント対応
- 10:00 Group朝会
- 所属のGroupごとに実施しており、内容はそれぞれですが、基本的にはエラー発生状況の確認、課題の相談、技術情報など共有してます
- 10:15 プロジェクト朝会
- 続いて、プロジェクトごとのスモールチームに分かれて、チーム内でコミュニケーションしてます。
- 10:30 自分にアサインされた設計や実装タスクに取り掛かる
- 要件定義タスクであれば、蓄積されたデータをAWS AthenaやBigQueryなどで確認しつつ、開発方針決めのための仮説構築と検証作業を行います。
- 設計以降のタスクであれば、設計、実装、テストなどプランニングされたチケットに向き合います。
- 12:00 昼休憩
- 出社メンバー同士で昼食したり、在宅メンバーは家族やペットと共に昼休憩。
- 費用補助制度を使って、ご飯食べながらDDDや言語の勉強会をしたりもします。
- 13:00 設計ミーティング
- この日はチーム内で設計レビュー会を実施。アーキテクチャ図やモデル図を確認しながら、チーム内でディスカッション。レビュー時は、Sansanのカタチがとても役に立ってます。
- 14:00 午前中の続き
- 基本、開発作業に集中。行き詰まったら、Slackやバーチャルオフィスツールなどを使って、メンバーに話しかけ、相談し、助けてもらっています。
- ローテーションしてる運用担当という役割もあり、当番の場合は問い合わせ、エラー通知などの1次受けを担当したりと、差し込みタスクも発生してますが、チーム内で優先度調整、タスク分担、計画変更など柔軟に対応してます。
- 1週間のスプリントの最終日には、スプリントプランニングなどのスクラムイベント系ミーティングも入ってきます。
- 17:30 プロジェクトの夕会（デイリースクラム）
- 一日の締めくくりに、スモールチーム内でデイリースクラムして、発生した課題の共有と対応方針決めしてます。
- 大量データに向き合う中で、どんなデータパターンがあるか、どんな解決手段が有効かなど悩むことも多いので、この場で相談、議論することが多いです。
- 18:00 相談して得た結果を踏まえ、作業の区切りがつくまでデータ分析、実装などの作業に戻る
- 19:30 退勤（定時は18:30です）
設計や技術選定の流れ
各チームでディスカッションして決めています。一つ社内でも特徴的なのは設計・技術選定のためにデータを見ている点です。
データ戦略部では自前で収集した企業データや人事異動情報に加え、各プロダクトから集まるユーザーデータも含めて膨大な量のデータを扱っています。
よって、設計、技術選定においてはこれらデータを無視することはできません。
なので、設計や技術選定のプロセスにおいては、ロジックやアーキテクチャの検証のためにそれらのデータを再現したステージング環境を用いて、仮説の精度や非機能要件を確認し、フィージビリティ調査しています。
フレームワークやライブラリのバージョンアップへの考え方
セキュリティリスクの解消や、新機能を利用することによる開発生産性や開発者体験の向上を目指して、できるだけ最新バージョンを利用することが望ましいと考えています。
大型バージョンアップ直後は不安定な可能性もあるリスクや、機能開発タスクの進捗などとバランスを取りながら、日々の運用やクォーター単位で作業計画して取り組んでいます。
技術的負債の解消に向けた取り組み
短期間で解消できるものは、普段のスプリントの中で随時対応して、改善しています。
一方、規模の大きな取り組みになる場合、ビジネスサイドと優先度のすり合わせを行い、OKRに組み込む活動をしています。直近でも、デプロイ方式の刷新や、各プロダクトとのデータ連携方式の変更などに取り組みました。
Ruby経験の要否
その他の言語経験があれば選考可能です。
メンバーの約35%はRuby未経験で入社し、活躍しています！
データ戦略部の開発体制
エンジニアの中ではフロント、バックエンド、インフラなどの領域に応じた特別なロールはなく、得意なメンバーを中心にみんなで分担しています。
データ戦略部には明確なプロダクトマネージャーというロールはありませんが、各Groupのマネージャーがその役割を担うことが多いです。
インフラ業務について
それぞれの開発サービスで必要なインフラについては、基本的にはデータ戦略部所属のWebエンジニアが設計、構築、運用まで担当します。
具体的には、利用するクラウドサービスの選定、アーキテクチャ設計、IaCによるプロビジョニングと構成管理、メトリクスのアラート設定、モニタリングなどです。
インフラ専門チームも組織していますが、主に部門またぎの共通インフラ基盤の構築・運用、技術相談、レビューなどで支援もらう体制となっています。もちろん、プロジェクトメンバーとしてアサインされることも多く、組織として成果が最大になるよう、得意領域に応じて役割分担しています。
データ戦略部の開発プロセス
スクラムをベースとしたアジャイル開発を行っており、多くのチームが1週間のスプリントを回しています。
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データ戦略部 技術スタック
| Category | Technology Stack |
|---|---|
| Programming Language / Library etc. | Frontend TypeScript, Next.js(React) |
| Backend Ruby on Rails, Python, TypeScript (NestJS) | |
| Infrastructure | AWS（EC2, ECS, S3, SQS 他）, Terraform |
| Database | Aurora MySQL, OpenSearch Service, Redshift, DynamoDB |
| Monitoring | Datadog 他 |
| CI | CircleCI 他 |
| Code Management | GitHub |
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