ID:77891さん

### プロジェクト概要 - 業務内容 - 全国300スタジオのヨガ教室向けオンラインレッスンプラットフォームの開発 - エンジニア総勢13名規模のプロジェクト - 担当業務 - 技術PMとバックエンドリードを兼任 - API設計・DB設計 - アプリケーション開発 ### 業務内容 入社当初は前任者からの引き継ぎで保守改修業務を担当しました。主にバックエンド・フロントエンド開発を中心に、徐々に責任範囲を拡大していき、管理画面や小規模サービスについては、要件定義から運用保守まで一貫して担当するようになりました。 現在はCTOと協力して新アーキテクチャの設計・実装を進めています。技術面だけでなく、各種サービスベンダーとの折衝やコスト管理など、プロジェクトマネジメントの側面も担っています。 ### 業務の取り組み方 マネージャーやエンジニアに関わらず、相手にコストがかからないコミュニケーションを心がけています。プロジェクトの多くを一人で担当していて、必要に応じて自らミーティングを設定し、手戻りが発生しないよう先回りした情報共有を徹底しています。 技術面では、日々の業務で得た知識の体系化に注力しています。特に、基盤となる枯れた技術については、書籍などを活用しながら知識の言語化と整理を行いを徹底しています。 ### 取り組み事例 #### DBスケールダウンによるコスト最適化 インフラチームよりRDSのスケールダウンの検証依頼がありました。スケールダウンの実現可否を判断するにあたり、アプリケーション側での改善が必要となり、パフォーマンスボトルネックの特定から改善対応までを一貫して担当しました。 主な改善点は以下の通りです： - パフォーマンス分析 - パフォーマンスチューニング - ボトルネックの分析 - 性能検証 - Loadviewによる本番環境の負荷パターン再現 結果として、最も負荷が重いページのレスポンスタイムを10秒から1.5秒まで改善することができ、データベースへの負荷を大幅に軽減しました。月間約30%のインフラコスト削減をしました。 #### 大量アクセス時の負荷分散対応 社内で長年の課題となっていた大量アクセス問題に取り組みました。特に深刻だったのは、5分間で1000ユーザーの出席処理が集中する事象で、サーバーがダウンしてしまう状況が発生していました。当初はECSコンテナの増設やRDSのスケールアップで対応していましたが、インフラコストと運用管理の負担が増大する一方でした。この課題に対し、非同期処理での解決が有効ではないかという仮説があり、調査検証から参画しました。 主に以下の実装を担当しました： - アプリケーション - Internal APIの設計と実装 - 非同期処理に対応したアプリケーション設計 - 性能検証 - Loadviewによる実環境を想定した負荷試験の実施 結果として、インフラコストを抑えながら全ユーザーの出席処理を100%完了できる仕組みを実現しました。ユーザーの体感速度を維持したまま、安定した処理を実現することができました。 #### その他の改善施策 - インフラ運用の効率化 - 課題：ECSとJenkinsの運用コストが高く、デプロイにも時間がかかる状況 - 対応：Vercel Enterprise導入の検討と負荷試験実施、移行計画の立案と実行 - 成果：デプロイ時間を15分から3分に短縮、インフラ専任エンジニアが不要となりコスト大幅削減 - フロントエンド刷新 - 課題：レガシーなjQuery実装により保守性が低い - 対応：Reactベース実装への移行、コンポーネント設計の見直し - 成果：保守性が大幅に向上 - 外部API連携による効率化 - 課題：インストラクターの定型業務が多く、顧客管理システムとの連携も手動で非効率 - 対応：各種外部API（Zoom/Salesforce）を活用した業務自動化基盤の構築 - 成果：全300スタジオの業務時間を月間300時間削減、顧客データの一元管理を実現 - アラート基準の最適化 - 課題：エンジニアの意識不足によりCriticalアラートが乱発され、重要度の判断が困難 - 対応：バックエンドチームで各アラートの原因を調査し、適切なレベル設定を議論・整理 - 成果：重要度の高いアラートのみが通知されるように改善され、インシデント対応の精度が向上

### 機械学習システム運用 ### プロジェクト概要 - 業務内容 - 機械学習システムの運用保守 - クライアントへの分析結果報告 - チーム構成 - チームリーダー：1名 - MLエンジニア：3名 - インフラ担当：3名 - 担当職種：プログラマー #### 業務内容 ビルフロアごとに最適な室温を設定する機械学習システムの運用を担当しました。様々な入力パターンでモデルの予測精度を検証し、ECSバッチ処理の設定値調整による最適化を実施しました。また、定期的にクライアントへ分析結果の報告を行い、日々の運用では異常値の検知から改善提案まで一連の業務を担当しました。 #### 取り組み事例 ##### 精度の高いモデルの構築とモデル作成の自動化 - 課題 - 適切な室温を予測するための最適なモデルの構築が必要 - モデル再学習プロセスの効率化が必要 - 内容 - S3に出力されたシナリオを検証し、モデルの再学習を実施 - ECSを用いたタスク管理機能（バッチ処理）の構築によるモデルデプロイの自動化 - 成果 - 大学時代の機械学習の知識を活かし、異常シナリオの原因分析を実施 - DBの情報の異常を早期検知し、余計な修正工程の削除に貢献 ##### シナリオ検証とデータ分析基盤の構築 - 課題 - 出力されたシナリオの効率的な解析手法の確立が必要 - データ分析結果の可視化と共有の仕組みづくりが必要 - 内容 - Jupyter Notebookを活用したCSVデータの分析環境の構築 - Python（pandas, matplotlib, numpy）を用いたデータ解析基盤の整備 - 成果 - 大学時代のデータサイエンスの知識を活かした回帰分析を実施 - 毎月のクライアントへの分析結果をプレゼン形式で共有 - クライアントへの資料作成の質が向上 - Pythonを用いたグラフ出力や分析の迅速な実装スキルを習得

### 新卒エンジニア研修・プロダクト開発プロジェクト ### プロジェクト概要 - 業務内容 - 新卒エンジニア研修プログラムの受講 - 3名チームでの社内マッチングサービス開発 - チーム構成 - 研修メンター：3名 - 新卒エンジニア：3名 #### 業務内容 新卒研修として、技術研修カリキュラムの受講と新規サービス開発プロジェクトに参加しました。基本的な開発スキルの習得に加え、サービスの企画から実装までを担当させていただきました。チームメンバーのサポートやレビュー業務も経験させていただき、レビューの粒度を教わりました。 また、メンターの方々から1人称での仕事の進め方や考え方を教わり、主体的に業務に取り組む姿勢を身につけることができました。分からないことは早めに質問する大切さを学ばせていただきました。 #### 取り組み事例 ##### 社内カリキュラムでの技術習得と他メンバーサポート - 課題 - 基本的な開発スキルの習得が必要でした - チーム内での効率的な学習環境の構築が求められました - 内容 - Laravelを用いたRESTful APIの実装 - Vue.jsによるフロントエンド開発の実装 - 他メンバーのコードレビューとサポート - 成果 - カリキュラムを予定より早期に完了いたしました - 他メンバーの基本的な業務の進め方やレビューを担当いたしました ##### 社内マッチングサービスの開発 - 課題 - 社内の離職率改善のための施策が必要でした - 社員間のコミュニケーション活性化が求められました - 内容 - 新卒メンバー3名で企画立案からサービスの要件定義を実施 - ペルソナ設定とユーザーストーリーの作成 - 必要な機能の洗い出しとプロトタイプの設計 - Dockerを用いた開発環境の構築と共有 - DBのテーブル設計とER図の作成 - RESTful APIの設計と実装 - データの可視化機能の実装 - 成果 ※プロジェクトは途中で中断となりましたが、以下の技術スキルを習得いたしました - 開発環境のDockerfile作成とコンテナ管理の基礎 - API設計から実装までの一連の流れを経験 - SQLのパフォーマンスチューニングの基礎を学習 - Vue.jsとApexChartsによるフロントエンド開発の経験