ID:82445さん

## プロジェクト概要 半導体関連製品のテスト結果を統計処理し、グレード分類や不良品検知を行う分析アプリのリプレースを担当しました。 ## 役割・体制 ### 自身のポジションと役割 - バックエンドエンジニアとして、Pythonコマンドラインツールの機能追加およびDjangoを用いたWebアプリのフロントエンド・バックエンド機能追加の設計とコーディングを担当しました。 - データ前処理の機能の担当として、Polarsやpandasを用いたDataFrame処理関数の性能改善に注力しました。 ### チーム規模と構成 - エンジニア3名の小規模チームで、そのうち1名がフロントエンド兼任の体制でプロジェクトを推進しました。 ## 背景・課題 - リプレース対象の旧システムにドキュメントが存在せず、短期間で詳細設計および実装を完了する必要があり、十分な設計時間が確保できませんでした。 - 機能間の整合性が不十分で手戻りが多発し、開発効率が低下していました。 - DataFrame処理に関する専門知識を持つメンバーがおらず、試行錯誤の実装により処理時間が長く、動作確認に時間を要する非効率な状況でした。 ## 実際の取り組み ### 開発環境 - Pythonを中心に、Djangoフレームワークを用いたWebアプリケーション開発を行い、Polarsおよびpandasを利用した統計・データ処理を実装しました。 - PostgreSQLをデータベースに採用し、大量の半導体製品テストデータの効率的な管理・抽出を実現しました。 - SVNを用い、コードの品質維持とチーム内での共有を徹底しました。 ### 設計・改善内容 - 毎週の定例ミーティングまでに旧システムの仕様をまとめた資料を作成し、チーム内で仕様認識の共有と整合性の確保に努めました。 - 生成AIを活用しながらDataFrame処理の仕様を早期に理解・検証することで、試行錯誤を減らし設計と実装の精度を向上させました。 - Polarsを積極的に採用し、既存のpandas処理から高速化を図るためのコードリファクタリングと最適化を実施しました。 - 処理パイプラインのボトルネック分析を行い、効率的なメモリ管理や並列処理技術を導入し、パフォーマンス向上に寄与しました。 ### その他アピールポイント - 開発における技術的な課題共有と改善策の提示を通じて、チーム全体のスキルアップと生産性向上に貢献しました。 ## 成果・価値 - DataFrame処理の速度が最大で1/9程度にまで大幅に改善し、関連システムの動作確認にかかる時間を大幅に削減しました。 - 処理性能の向上により、テスト結果の分析処理スピードが向上し、品質管理プロセスの効率化に貢献しました。 - 手戻りの削減と設計の効率化により、プロジェクトのスケジュール遵守と高品質なリプレースの実現を支えました。