ID:80467さん

# 概要 ## 職務内容 - 新規会計サービス開発プロジェクトにおいて、テクニカルリーダー・チームリーダーとして従事 - マイクロサービスアーキテクチャを採用したバックエンド開発を主導し、AWS 基盤のアーキテクチャ設計から実装までを担当 - .NET、TypeScript、Python を中心とした技術スタックを活用し、必要に応じて React、Next.jsによるフロントエンド開発も担当 - 開発手法としてスクラムを導入し、チームメンバーへの教育・展開を推進 - 正社員採用の技術面接や、業務委託の採用判断を担当しており、組織強化にも貢献 ## 主な実績 - スクラム未経験者が多いチームにおいて、輪読会を主催して、アジャイル開発手法の教育を実施。チーム外への知見共有を通じて、組織全体へも貢献 - 複雑な給与計算処理への機能追加を、グラフ理論を応用することにより、給与計算処理を抽象化し、効率的な設計を行った。 - 効率的なアーキテクチャ設計による、システム全体の効率化 - 高負荷問題による、パフォーマンス低下の改善 - Docker 環境の最適化による開発効率の大幅な向上を実現 - 既存システム踏襲案に対し、より革新的な UIUX 改善案を提案。UIUX チームと協働してプロダクトオーナーへの提案を行い、新機能を実現した。 # 新規会計サービス開発 ## プロジェクト概要 自社の新規サービスとして新規会計サービスの新規開発 ## 役割 - バックエンド全体のテックリード - スクラムチーム内のエンジニアリーダー ## 体制規模 - プロジェクト全体：60 名程度 - スクラムチーム内：8 名 ## 使用技術等 ### バックエンド #### メインとなる各マイクロサービスの構築に使用している技術 - C#、ASP.NET Web API を土台とした GraphQL（HotChocolate、Apollo Server）、Entity Framework Core、Dapper #### PDF 帳票サービス - TypeScript、Nest.js #### 負荷テスト - Python、Locust、JMeter ### フロントエンド - TypeScript、React、Next.js、Tailwind CSS ### インフラ - AWS（ECS、EC2、Lambda、S3、RDS、DynamoDB、Secret Manager、Code Pipeline） ### その他 - Git、Github、Confluence、Jira、DocBase、Backlog ## 具体的な活動内容 - スクラム未経験者が多いチームにおいて、輪読会を主催して、アジャイル開発手法の教育を実施。チーム全体のスクラム、アジャイルに対する知識の習得を行った。チーム外への知見共有を通じて、組織全体へも貢献した。 - 複雑なリアルタイム集計処理によりシステムの負荷が増加していたが、アーキテクチャレベルでの根本的な設計の見直しを行い、効率的な集計処理を実現した。 - Docker 環境の最適化による開発効率の大幅な向上を実現した。これにより、プロダクトの全チームの生産性向上に貢献した。 ## 開発・実装内容　 ### リアルタイム集計サービスの構築 #### どのような機能の開発・実装か 登録された仕訳データのリアルタイム集計機能。 リアルタイム集計により、残高試算表、損益計算書の画面から仕訳登録画面に遷移して修正した金額を、元の集計画面に戻った際にシームレスに表示するなど、ユーザービリティを従来の製品と比べて大きく向上させた。 #### 課題・問題点 マルチテナントのクラウドサービスのため、一部のユーザーが大量のデータをインポートした際などに、集計サービスの負荷が上がってしまい、集計の遅延が発生してしまうケースが発生した。 #### 打ち手・使用した技術 - 集計処理の同時実行をユーザーの会計年度毎に同時に1つしか実行されないように制御し、一部のユーザーの処理が他ユーザーの処理へ影響しない構成にアーキテクチャの変更を行った。 - また、登録データを一定の塊で処理すること等により、集計処理の実行回数自体を減らし、効率の良い集計を行えるようにした。 # 新規給与サービス開発 ## プロジェクト概要 自社の新規サービスとして新規会計サービスの新規開発 ## 役割 - スクラムチーム内のエンジニアリーダー ## 体制規模 - プロジェクト全体：40 名程度 - スクラムチーム内：6 名 ## 使用技術等 ### バックエンド - TypeScript、NestJS、GraphQL #### 負荷テスト - JMeter ### フロントエンド - TypeScript、React、Next.js、Tailwind CSS ### インフラ - AWS（ECS、EC2、RDS、Secret Manager、Code Pipeline） ### その他 - Git、Github、Confluence、Jira、DocBase、Backlog ## 具体的な活動内容 - 複雑な給与計算処理への機能追加を、グラフ理論を応用することにより、給与計算処理を抽象化し、効率的な設計を行った。 - 若手メンバー中心のチームのため、ビジネス面、技術面において、スキルアップのサポートを実施。 - プロダクトチーム全体へのAI関連製品の導入を支援し、生産性の向上をサポートした。 ## 開発・実装内容　 ### カスタム計算式機能の実装 #### どのような機能の開発・実装か 旧製品で実現されていた、ユーザーが自由に給与の明細項目から計算式を作成し、新しい明細項目を作成できる機能。 #### 課題・問題点 1. 旧製品の開発自体が10年以上前に実施されており、当時のメンバーがすでに退職しており、ブラックボックス化していた。 2. ユーザーが入力した計算式が計算式として成り立っているか確認する必要があった。 3. ユーザーが自由に明細項目から計算式を作れるため、計算に使われる明細項目がすでに計算されている必要がある。単純に、勤怠→支給→控除の順番で計算していくだけでは、作った計算式の明細項目が計算できない可能性がある。正しく計算できる計算順序を考える必要があった。また、計算が循環して無限ループに入るような計算式を防ぐ必要もあった。 #### 打ち手・使用した技術 1. 既存の機能、要件にとらわれず、POと共に新サービスでのあるべきを考え、実現が必要な機能を決め、1から実装を考え直した。 2. ユーザーが入力した計算式を抽象構文木に変換することにより、変換過程で計算式が正しいか否かを判定した。主にコンパイラーやリンターなどで内部的に用いられている技術を参考にし、実現した。抽象構文木に変換することにより、式から実現する正しい計算順序を求めることも容易になった。 3. 明細項目の計算に必要な依存関係を有向グラフの問題に置きかえ、適切な計算順序の算出、無限ループの検出を行うことが出来た。