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# プロジェクト概要 求人サイトの統計データを利用したWebサービスの開発を行った。 蓄積した求人票データから勤務地や給与の情報を抽出して統計コンテンツを作成しWebページとして公開する。 ## チーム構成 プランナー1名、デザイナー1名、開発3名 ## 役割 要求分析 要件定義 設計 フロントエンドの開発 WebAPIの開発 ETLのフロー構築 ## 仕様技術 ### フロントエンド Vue.js, Nuxt.js ### WebAPI PlayFramework, Scala ### バッチ処理 Python, Apache AirFlow, AWS Glue Job # 取り組んだ課題と成果 ## 要求分析しながら全般的な開発を担当 完全新規のコンテンツであり不確実性が高いプロジェクトであったため、要求分析と開発を早いサイクルで回す必要があった。 サイクルの実現するために開発者として複数の立場からプロジェクトを推進した。 例えば、フロントエンドエンジニアとしてデザイナーと共にユーザーへの見せ方の検討、サーバーサイドエンジニアとしてデータ分析チームと数値の正当性やETL処理の自動化の検討などをフレキシブルに動いていた。 その結果、早期リリースが可能になりユーザーの反応を見ながらコンテンツ拡張や修正が可能になった。

# 概要 中学生が定期テスト対策に利用する暗記アプリの新規開発。 テスト範囲の暗記カードを登録したり、学習履歴をサーバー上に保存する機能がある。 # 役割 スクラムマスター DevOpsリード # 期間・規模 2020/7~2021/9 PO1名、開発メンバー5名、デザイナー1名のチーム # 使用技術 Unity, Spring Boot, GAE, Github Actions # 担当業務 - 企画担当とのコミュニケーション プロダクトバックログの作成支援や要件スコープの調整を行った。 デモを実際に触ってもらって意見をもらう工程を大切にした。 - 開発チームが集中できる環境づくり コーディングや設計に時間がかけられるように 差し込みの会議体を朝か夕方に制限するなどをルール化したり Dangerを用いてPullRequestやLint適応の自動チェックを導入した。 # 主要実績 開発チーム専用のデプロイ環境を構築しリードタイムを削減した ### 課題 立ち上げて6ヶ月程度の内製のアジャイル開発チームであり 開発環境が整っておらず開発環境へのデプロイも運用チームへ毎回依頼していた。※ 開発が終わってもデプロイまで最大2週間程度待たなけらず 気軽なUI調整やデモが行うことができなかった。 ※開発環境もセキュアなデータ領域にアクセスできる構成だったため運用上の改善は不可能だった。 ### 解決策 開発チームが自由に使える開発環境をGCP上に構築し GitHub Actionsでブランチ単位でデプロイが行えるようにした。 セキュアなデータを扱う部分はリファクタリングを推進しモック化することでGAE上で動作させた。 ### 成果 開発完了からデプロイまでのリードタイムは30分以内とになった。 さらに自動テストにも応用することができ品質改善にもつながった。 ステークホルダーへ動くデモを早く提供できるようになったので開発チームへの信頼感を高めた。

# 概要 求人のアグリゲーションサイトの求人検索機能の開発およびABテスト環境の構築を行った。 # 担当 開発エンジニア # 期間・規模 2020/1~2020/7 開発メンバー4名 # 使用技術 Scala, PlayFramework, Apache Spark ,VWO, Google Analytics, ECS # 担当業務 - **求人サイトクローリング機能の性能改善** 1日500万近くの求人票を取り込むクローリングツールが直列でStreamを処理しており、単一マシンの性能に依存してしまっていた。その結果、ピークタイムは2時間近くの遅延が度々発生していた。 処理の中の外部API呼び出しなどのボトルネック箇所となり直列でしか処理できない状態だった。 文字列のパースなどの処理は並列でスケールアウト可能にし、非同期処理が必要な部分はパッチとしてあとから更新を加えるようにして待ち時間を最大10分程度に短縮することができた。 - **2社間の検索エンジンのABテスト環境構築** 一般的なフロントエンドのものではなく、検索エンジンのマッチ率を対象にしたABテスト環境を構築した。 ユーザーの振り分けはVWOというプラットフォームを用いて分けることができたが、レポーティングに課題があった。 バックエンドで振り分けを行うためユーザーの行動のログを取ることができなかった。 この問題を解決するためにGoogle Analytics(GA)を用いた。GAで発行されたCookieの値をAPIに付与することでVWOで振り分けたユーザーとGAのユーザーの紐付けを行った。 これによってGAで環境ごとのユーザー行動を分析することができた。

# 概要 Yahoo! MAP関連サービスの追加開発、保守運用を行う大規模スクラム(Less Huge)チーム。 コンポーネントごとに存在していたチームを1つの組織にすることで優先度の高い案件をこなすことが目的。 # 担当 スクラムマスター iOSアプリ エンジニア # 期間・規模 2017/10~2019/3 組織全体は50名程度 # 使用技術 Swift, iOS, CocoaPods, BLE # 担当業務 - **スクラムマスターとしてのチーム運営** 大規模スクラム組織の立ち上げから携わった。 スクラム経験者としてセレモニー等のファシリテーションを行った。 一部アジャイル開発にあっていない専門的な業務などは別チームを作るなど柔軟にチームビルディングを推進した。 この経験を生かしてイベント登壇や社外チームへのスクラム導入支援を担当した。 資料: https://www.slideshare.net/techblogyahoo/less-hugescrum-master-rsgt2019 - **防犯マップの開発でのスコープ調整** 新入学、新生活が始まる4月に合わせての防犯マップ機能の開発を担当した。 リソース的に当初の要件ではターゲットの4月リリースは厳しかったが、開発チームからスコープの相談を行い、アイコンだけで防犯情報を地図上に示す機能を提案した。リリース後はアプリ利用者の半分は防犯マップを利用しているという人気機能となった。 - **PayPayが使えるお店検索機能** PayPayリリース後に2週間ほどでリリースを行った。PayPay側から連携された店舗情報とYahoo!側の店舗情報を住所や電話番号で紐付けてYahoo!Map上に表示を行った。リリース時にはネットニュースなどにも取り上げられキャンペーン中は1日20万以上のアクセスをこの機能経由で獲得した。

# 概要 地方自治体が登録した求人情報を取得できるWebAPIの新規開発と保守運用。 複数の自治体向けの登録機能と求人メディア向けのデータ取得機能がある。 # 役割 プロジェクトマネージャー テックリード # 期間・規模 2019/4~2020/3 開発メンバー4名 # 使用技術 Spring boot, PCF, Kong, Oracle 12C, Swagger, # 担当業務 - アーキテクチャ設計 API Gatewayで認証認可や負荷分散を実現。 安定性が求められるサービスであるためDBはBCPにも対応した。 - 開発進捗管理 社外メンバーであったがペアプロやコードレビューを通して品質を担保した。 - 自治体担当者からのヒアリング WebAPI利用時に技術関連の窓口としてQA対応を行った。 # 主要実績 プロトタイピングによる課題の早期発見 ## 課題 WebAPIの開発と並行して自治体の求人情報登録システムの開発が進んでおり ほぼ同時期のリリースのスケジュールとなっていた。 自治体側は開発後半でAPIを疎通して導入しなくてはならないリスクがあった。 ## 解決策 システム間の疎通テストと仕様の認識齟齬の防止の為 開発初期にでバリデーションのみが入ったプロトタイピングをβ版として公開した。 開発時から実際に近いAPIを利用できる環境を提供した。 ## 成果 自治体側と技術的な課題点や仕様の矛盾を共有することができ納期通りのリリースができた。 プロトタイピング版はその他の自治体の参入時にも流用することができWebAPIの活用を活発化できた。