【家族アルバム みてね】バックエンドエンジニア(Data Engineering グループ)
- 勤務地
- 東京都渋谷区
- 給与
- 700万円~1069万円経験・能力・前給を考慮の上、規定により決定いたします。
- 雇用形態
- 正社員
【業務詳細】
・Ruby on Rails を用いた、お客様に驚きと感動を提供するためのレコメンド機能のサーバサイド開発。
具体的には新規レコメンド機能の要件定義・仕様検討から開発・運用・効果測定まで、あるいは既存機能のレコメンド精度改善やパフォーマンス改善、リファクタリングなど。
・大量の画像・動画を処理するメディア解析パイプラインの開発。
具体的には、 RDB (Amazon Aurora) から NoSQL (Amazon DynamoDB) へのデータ移行を伴う DB リアーキテクチャプロジェクトの設計・実装とデータマイグレーションの実施。
・「人物ごとのアルバム」機能の自動分類精度を改善するための、バックエンド側機能の設計・開発や効果測定のための仕組みづくり。
【仕事の進め方】
Data Engineering チームでは、たとえば以下のように研究開発を行っています。
・企画・調査。現在のみてねのサービスにおいて、機械学習技術やレコメンド技術により、新しい価値の提供や、すでに提供している価値の拡大ができないか検討します。あるいは最新の画像・動画認識技術や手法について調査・研究し、デザイナーやプロダクトマネージャ(PdM)、プロダクトオーナー(PO)も巻き込みながらサービスに活用できないか検討します。
・要件定義。新しいレコメンド機能の要件を、デザイナー、PdM、POおよびプロダクト開発グループのエンジニアなどと議論しながら検討し、仕様案とともに定義します。特に1stリリースのスコープは Minimum Viable Product (MVP) となる範囲を見定め、最小限のプロダクトをまずリリースすることを目指します。
・設計。上記要件を満たす実装のアーキテクチャを検討し、グループ内や SRE グループなどからレビューを受けます。
・実装。現在、機械学習機能の実装は Python を、その他のレコメンドまたはバックエンド機能の実装は Ruby on Rails または Go により実装しており、それぞれ必要な機能を実装し、グループ内外でコードレビューを受けます。またクライアントアプリ側やサーバ側機能の一部などは、必要に応じ、プロダクト開発グループや SRE グループとも連携して開発します。
・運用。リリース後も機能面・非機能面をモニタリングし、必要に応じてレコメンド精度の向上やコードのリファクタ、負荷対策、運用性向上などの改善を行います。
また、エンジニア発案の改善活動に取り組むため、業務時間の10%について個人の裁量で課題設定して取り組む「10%ルール」を導入しており、これまでにリファクタリングや技術的負債の解消、ドキュメント整備、内部向けツールの整備や改善といった成果を挙げてきています。
【リモートワーク】
居住地域を限定せず、どこからでもリモートワークで働くことが可能です。チームの生産性が最大化される仕組みを作ることができるよう、常に環境の改善を行っています。
事業内容・業種
Webサービス・Webメディア(EC/ASP/ポータル/SNS等)