データ戦略エンジニア
エンジニア組織について
データ戦略部門の開発体制とプロセス
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皆で分担しています。
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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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設計や技術選定の流れ
各チームでデータを見ながらディスカッションして決めます。
データは、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。
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。
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)。
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12:00 ~ 13:00 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、食事をしながらDDDや言語の勉強会もします
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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。
データ戦略部門 紹介資料
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技術本部 Sansan Engineering Unit Master Dataグループ 松本 清紀
技術本部データ戦略部、マスターデータグループエンジニアの松本清紀にインタビューを行いました。2年前の入社時からやりたいと思っていたことに今ようやく集中して取り組める環境が整ったとこと。「データ戦略部」のエンジニアならではの面白さとは。
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※記事内の組織名称は、2022年7月時点のもの
データ戦略部門 技術スタック
Category | Nayose | WISE | Zero Crawler | Yoda |
---|---|---|---|---|
Programming Language / Library etc. | Frontend Ruby on Rails (ERB) | Frontend TypeScript, React | Frontend TypeScript, Next.js (React) | |
Backend Ruby on Rails | Backend Ruby on Rails, Python (Fast API) | Backend Python (Scrapy, Fast API) | Backend TypeScript (NestJS) | |
Infrastructure | AWS (EC2, ECS,S3, SQS 他),GCP (Bigquery) | AWS(EC2, ECS, S3, SQS 他) | AWS (EC2, ECS, S3, SQS 他), Scrapy Cloud | AWS (ECS, S3, SQS 他), GCP (GCS, Dataform, Pub/Sub, CloudRun 他) |
Database | Aurora MySQL, OpenSearch Service, Redshift, DynamoDB, CloudSQL, BigQuery |
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利用ツール | Docker, Terraform, GitHub, CircleCI, Datadog, Opsgenie, Sentry, Copilot, Notion, Slack 他 |
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