ヤフー株式会社 / テックラボ エンジニアリング
開発手法 / 技術
チームではスクラム開発を取り入れており徐々に慣れつつあります。モブプロやペアプロも浸透しており、PBIの粒度によって柔軟に開発手法を選択。利用技術としては、k8sやdocker、screwdriver.cd(CI/CD)、Prometheus(監視)など、基本的なソフトウェア開発技術を利用しています。
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R&D部門でのMVP(Minimum Viable Product:必要最小限の製品)開発の経験とPjM業務の経験を経て、次はビジネス指標を意識した働きを目指す。具体的にはPdMやPMMを担い、KPIや経営戦略を踏まえて意思決定ができるようになりたい。
リモート下となり全社横断のコミュニケーションに課題を感じ、社内のDeveloper Relationsに所属。 社内外の勉強会やLT会の運営を推進しています。
社内のバックエンドコミュニティを活性化すべく、定期開催の社内LT会を立ち上げ。
ヤフーショッピングのバックエンド開発業務
社内ツールのシステムリプレイスに取り組みました。ネットワークの基礎、CICD(Jenkins, screwdriver.cd)、PCF(PaaS)、認証認可(Athenz)などの技術の理解に努めつつ、Laravelでできたツールを新しい開発環境にリプレイスしました。
受注・決済プラットフォームのビジネス開発・システム保守業務を担当。プレイヤーとして負荷面を考慮したシステム設計から実装業務をこなしました。それだけでなく、業務委託の方の簡単なマネジメントや要求・要件定義も経験させていただきました。新卒ながら開発プロジェクトリーダー的な立場として、かなり大きいビジネス案件を担当させていただいたことも良い思い出です。
ショッピングのあらゆるデータが集約されるデータ基盤の運用・開発業務を兼務で担当。対象はTeradata, Hadoop。マーケティングや営業活動、機械学習に利用する社内ユーザの要望を受け、テーブルデータの改修やそれに伴うデータ整形・収集バッチ(Airflow)の改修等の業務を担当
研究:基礎信号処理をベースに位相復元技術の研究に従事。非凸最適化など。
学生が今後のキャリア感をもって大学院へ進学できるようサポートする団体です。 大学院説明会や相談会を企画・運営しています。
音響機器に昔から興味があり音に関連する研究室に所属、研究を通じて仮説検証フローの基礎を学びました。 また、機械学習、異常検知、音響分析手法(音響特徴量)、パターン認識などの技術の習得に努めました。
応用研究であることを強く意識。課題背景や周辺研究を仮説検証プロセスに則り入念に着手。また、データセット収集として自動車エンジン音の収録・整形を行い、データ分析やデータサイエンスにおける泥臭い作業を経験しました。
当時トレンドだった機械学習が学びたかったことと、趣味のバイクの駆動音から着想を得て機械異常音検知の研究に取り組みました。 パターン認識、異常検知、音響分析手法(MFCCなど音響特徴量)、ニューラルネットなど学びました。
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チームではスクラム開発を取り入れており徐々に慣れつつあります。モブプロやペアプロも浸透しており、PBIの粒度によって柔軟に開発手法を選択。利用技術としては、k8sやdocker、screwdriver.cd(CI/CD)、Prometheus(監視)など、基本的なソフトウェア開発技術を利用しています。