三菱UFJ銀行(前職)において、市場部門における金融派生商品の価格・リスク計算ライブラリを構築するためのチームの立ち上げ及びマネジメント
チーム自体の立ち上げ(企画から)とそのチームで
* 既存の計算ライブラリのリファクタリング及び安定運用のための基盤構築
* UKのグループ会社との次世代の計算ライブラリの共同開発
をできる状態にする必要があった。
* 組織の開発体制や開発力に課題があったが、組織的な改善は行われていなかったので課題を解決策を企画し、新チーム立ち上げを提案した。
* 立ち上げ初期は新しい開発にチャレンジするのではなく、既存のシステムのテストカバレッジ上げることに専念。自分たちでテストを書くだけでなく、他チームの開発者にもテストの重要性や書き方を何度もレクチャーした。
* 開発プロセス等を改善するために専門書や雑誌等を参考にし、スクラムの導入やGitHub、Jenkins、JIRA、AWS等を導入した。
* UKのグループ会社との次世代の計算ライブラリの共同開発するために、フレームワークの共通化を進めた。データパイプラインを共通化し、数値計算モデル等は各社独自のものが使えるようにした。
エムスリー(現職)において、AI・機械学習チームの立ち上げ及びマネジメント
* チーム立ち上げ時、機械学習の高い専門知識をもった人が社内にいなかったため、最初のプロジェクトとして「既存のアルゴリズムの改善かつ他社で実績あるアルゴリズムが公開されている」ものを選び、成功確率を高めた。
* サービス企画の人や他のサービス開発しているエンジニアに機械学習に対する理解(使い方やできること)を促すために勉強会に頻繁に開催した。
* 常にサービスや利益に直結するようにチーム構成を工夫した。チーム内にデータ基盤・機械学習・バックエンド・フロントエンド・ビジネス企画ができるメンバーを持ち、チーム内の工数でサービス開発できるようにした。
エムスリー(現職)において、エンジニア採用チームの立ち上げ及びマネジメント
# 行ったっこと
* 採用マーケティング戦略を作った。
* マーケティングフレームワークであるAISASを活用した。
* 社内に戦略を浸透させ、組織として多くのエンジニアが採用にコミットできるようにサポートした。
* 結果、2年間でエンジニア数が60人程度から90人程度に増加した。
* 年間の採用人数も過去最多を記録し続けている。
# 障害とそれに対する工夫
* 一番の採用上の課題は エンジニア界隈での知名度がかなり低いことだった。
* 知名度向上のため、会社のテックブログを他社に比べ高頻度で更新するように心がけた。
* メンバーに対してノルマを課すのではなく、面白い案件や社内発表があれば、それを記事にするように個別にお願いしてまわった。
* 採用チームのチームリーダーとして、エンジニアの採用貢献が適切に評価に反映されることを経営陣と合意した。
* 自分自信のブランディング向上を目的に、SNSの活用や勉強会などに積極的に登壇した結果、twitterのフォロワーが5000人程度になり、さらにスカウトメールの返信率も劇的に向上した。