はじめに hey のネットショップ開設サービス「STORES」 の開発フロントエンド組織で EMをしています、 daitasu と申します。 2022年の上半期、私たちのフロントエンドチームで「除雪部」という技術負債解消ワーキンググループ(以下、WGとします)を立ち上げました。 この記事では、「除雪部」とは何なのか、なぜ設立したのか、何をしているのか、半年間の振り返りをご紹介します。 「除雪部」とは 除雪部は、フロントエンド内で、通常のプロジェクト(以下、PJTとします) と並行して、有志数名で集まり、技術負債の解消をハンドリングするWGです。 フロントエンド関連で負債に感じている課題を集約し、優先度付け、必要な各所への連携やタスクの分解をして、「負債を各メンバーが対応可能な状態まで落とし込むこと」、「負債の解消を一歩でも前に進めること」を役割として動いています。 なぜ設立したのか STO
業務委託で STORES の開発をしている @inouetakuya です。 先日 STORES のフロントエンドチーム内でクライアントサイドのバリデーションについて見直す機会があり、特にバリデーションエラーのデータ型をどうするかについての議論が興味深かったので、共有させていただきます。 背景 議論の背景について簡単に触れておくと、STORES のクライアントサイドでは、バリデーションのライブラリとしてこれまで joi-browser を使ってきました。 しかしながら、本家の Node.js 版の joi がブラウザ対応したことにより joi-browser が deprecated になったことを受けて、今後も joi を使い続けるかを検討したところ、 joi-browser と joi の最新バージョンとの間で API の差異がいくつかあり、joi-browser から joi への乗
Rails + RSpec + OpenAPI3 + Committeeでスキーマ駆動開発を運用するTips - Timee Product Team Blog
こんにちは、タイミーデリバリー開発チームの宮城です。 今回は弊社のOpenAPI3ベースのスキーマ駆動開発の運用方法を紹介します。 TL;DR 技術スタックは OpenAPI3, Swagger UI, Committee, ActiveModelSerializers Committeeを利用してOpenAPI準拠のRequest Specを行う OpenAPI3のrequiredキーワードに注意する 背景 タイミーデリバリーでは、RailsによるAPIサーバーと、Web管理画面としてVue.jsによるSPA、ユーザー向けiOSアプリとしてSwiftを採用しています。 1つのモノリスなRailsで利用者別にネームスペースを区切り、それぞれエンドポイントを提供しています。 サーバーサイドとクライアントサイドを分離し並行して開発を進めるためにスキーマ駆動開発を導入しました。スキーマ駆動開発の
どうも @metalunk です． コスパ，大事ですよね？コストをある値以下に抑えたとき，どれだけパフォーマンスを発揮できるか，という話です． 10X で最初の機械学習プロダクトを作るにあたり，コスパを意識して MLOps 基盤を作ったので，それの紹介をします． Stailer における ML の重要性 レジ前推薦 作りたかったもの アーキテクチャ Training pipeline の選択 Python function-based component vs Own container component Serving 用データストア CI (Continuous Integration) CD (Continuous Delivery) Monitoring リポジトリ構成 認証 Vertex ML Metadata stailer-suggest-batch の移行 組織の話 未来
GitHub Copilotを使ってちょっと楽にUnitTestを書けるようになった - STORES Product Blog
こんにちは！ 引っ越しのために本棚をひっくり返していたら、エンジニアなりたての頃の勉強ノートが出てきました。 今となっては全く役に立たないノートなのに、なんとなく捨てられない とと です。 毎日頭が沸騰するんじゃないかと思うくらい頭をフル回転させて、人生で一番カロリーを使っていたのか、あのときほど減量に成功した日はいまだかつてありません。 （プログライミングダイエットと呼んでいます ※効果には個人差があります） Unitテスト書いてますか？GitHub Copilot使ってますか？ さて、わたしは普段、STORES 決済 アプリ/SDK を開発するチームでiOSエンジニアをしています。 この2つのプロジェクトの現在のUnitテストのカバレッジは以下の通りとなっています。 アプリ: 33.15% SDK: 27.98% 結構頑張っている方だと思うのですが、どうでしょうか？ STORES 決済
GraphQL + Apollo の世界 ~Android 編~ - スタディサプリ Product Team Blog
こんにちは。Android アプリ開発者の geckour です。 今回は、Android における GraphQL と Apollo についてお話しします。 はじめに Quipper では現在新規プロジェクトに取り組んでいて、その技術スタックの議論の中で「GraphQL を使っていきたい」という意見が出ました。 ただ、同プロジェクトの Android チーム内は GraphQL に明るくないメンバーがほとんどで、その選定に乗るか乗らないかの判断が難しい状況だったため、様々な調査・検討を行いました。 本記事では、そんな「GraphQL にあまり詳しくない方」を主対象に調査・検討の成果を簡単にお伝えできればと思います。 GraphQL まずは GraphQL についてのお話です。 GraphQL を学ぶ 先述の通り弊チームは GraphQL の知見があまりなかったため、勉強会を開くことからス
社名変更に伴うGoogle Workspaceアカウントの引越し手順を解説します - STORES Product Blog
社名変更に伴うGoogle Workspaceアカウントの引越し手順を解説します この記事は、 STORES PX Advent Calendar 2023 Spring の1日目の記事です。 はじめに こんにちは、STORES のPX部門IT本部でマネージャーをしている中野（@howdy39）です。 IT本部ではプロダクトづくりを支える社内ITを構築・運営しているのですが、社名変更という全社的なビッグイベントを最近行ったので、その中でIT本部が行ったGoogle Workspaceにおける社名変更対応について書いていこうと思います。 まず背景を軽く説明しますと、2022年10月1日に、ヘイ株式会社から STORES 株式会社へと社名変更を行いました。それに伴い、会社として使用しているドメインもhey.jpからst.incへ変更することになりました。*1 ドメインが変わることで、個人アカウ
エンジニアがプロダクトに向き合える組織づくり / Improve Product Development
ALL STAR SAAS FUND主催の勉強会( https://saas-engineering-manager.peatix.com/ )の登壇資料です。
こんにちは、タイミーのデータ統括部でデータサイエンティストを担当している小栗です。 データ統括部は、組織内におけるデータ利活用を促進するため、データ分析、予測モデル構築、データ基盤構築などの業務に日々取り組んでいます。 今回、部署内で「心理的安全性」に関する勉強会を開催しました。 この記事では、勉強会の内容をもとにして「心理的安全性」について解説したいと思います。 心理的安全性とはなにか 「心理的安全性」とは「アイデア・質問・懸念・間違いを話すことで、罰せられたり、辱められたりしないという信条のこと」を指します。 もう少し噛み砕くと「アイデアや意見を言っても受け入れられ、評価される環境」と表現できます。 この概念を提唱したのはハーバード大学の組織行動学者であるエイミー・エドモンドソン博士です。 彼女が行なった病院の医療ミスに関する研究が、心理的安全性の概念のベースになりました [1]。 研
SRE チームをよりサステナブルにするために Vision/Mission/Values を作った話 - スタディサプリ Product Team Blog
小中高 SRE チームで Engineering Manager をやっている @yuya-takeyama です。 Quipper にはスタディサプリ ENGLISH の SRE である ENGLISH SRE チームと合わせて 2 つの SRE チームがありますが、この記事では自分たち小中高 SRE チームについての話です。 少し前の話になるんですが、小中高 SRE チームの Vision, Mission, Values というものをチームで作りました。 Quipper には会社としての Vision, Mission そして Quipper Identities というものがあります。 これらは策定から数年以上経っていますが、Quipper の社員にとって今も変わらず大事なものです。 が、SRE チームにとっては教育や学習に対して直接的に貢献しているとは言いづらい状況です。 そこで
はじめに こんにちは。 KyashでSREを担当する、福岡県在住の@hikarunです。 2021年2月よりKyashに入社し、フルリモートで日々業務に邁進しております。 他の社員が技術的な話をたくさん書いているので、私の方からは弊社のリモート勤務体制やSREチームのリモート勤務の小噺をさせていただければと思います。 昨今の情勢によりリモート勤務移行へ… さて、昨今の流行病により、弊社も2020年3月頃よりリモート勤務体制へと移り変わっていきました。 リモート勤務体制になったことで対面で話をする機会が大幅に減少し、勤務中のコミュニケーションがより重要視されるようになってきました。 私が2021年2月に入社した時には、社員全員がリモートで勤務していました。 無論、私は物理出社だと飛行機通勤になってしまうので福岡で完全フルリモート、会社PCは自宅に郵送されてきました。 流行病が落ち着いたら、オ
bimg (libvips Goバインディング) でサムネイル画像作成を高速化する - スタディサプリ Product Team Blog
はじめに こんにちは、Webエンジニアの濱田裕太 (@yuuta) です。 Quipperが開発・運用している スタディサプリ のプロダクトでは、バックエンドの一部をGoで実装しています。そのサムネイル画像作成で利用する画像処理ライブラリを imaging から bimg (libvips のGoバインディング) に変更したことで、高速化・省メモリ化を実現しました。本エントリでは、それによって得られた知見を共有します。 1. どのくらい高速化・省メモリ化したか 1-1. 検証コード 1-2. 処理時間 1-3. メモリ使用量 2. なぜ高速化・省メモリ化されるのか 2-1. libvipsの画像処理アーキテクチャ 2-2. SIMD対応 2-3. JPEGスケーリングデコード 3. 運用時の留意点 3-1. libvipsのパッケージサイズ 3-2. libvipsのオペレーションキャッシ
Badプラクティスを選んで失敗しながら進めた新規プロダクト開発/Develop a new product with bad practices
Badプラクティスを選んで失敗しながら進めた新規プロダクト開発/Develop a new product with bad practices
CTOのishkawaです。 10Xの開発チームは、4月1日からドメインベースの開発体制に移行しました。 ここで言うドメインとは、注文やピックパックや配達などの業務領域を指す言葉です。ドメインベースの開発体制に移行するということは、開発チームの分割単位をドメインにして、各ドメインを担当する開発チームが決まっている状態にするということです。 組織移行の背景 これまでは、開発チームの分割単位をパートナー企業としてきました。各パートナー企業を担当する開発が決まっているため、パートナー企業の目線でプロダクトの未熟な面があっても迅速に対応できますし、それによって事業機会を掴めたケースもありました。 一方で、プロダクトを開発運用する中で以下の課題も出てきました。 認知コストの増大: Stailerは多様なドメインを抱えるプロダクトなので、すべてのドメインを理解するのは至難の業です。一方で、パートナー企
KyashのAndroid/iOSアプリエンジニア向けのカジュアル面談はこんな感じ - Kyash Product Blog
Kyashの@konifarです。 KyashのAndroid/iOSアプリエンジニア向けのカジュアル面談をどんな感じでやっているかを書きます。 やり方は随時変わっていくので、2021年6月のスナップショットだという点に注意してください。 なぜ書くか 私の所属するMobileチームでは、Android/iOSアプリエンジニアともに採用強化中です。 最近は「まずはカジュアル面談で気軽に話しましょう！」のように周知する企業が多いですね。Kyashもスタンスは同じです。 ただ考えてみると、カジュアル面談で誰が出てきてどんな雰囲気で何を話すかイメージもつかない状態で申し込むのってなかなかハードル高いと思うんですよね。知らない人と会うことだけ決まってるみたいな状況って、自分なら結構緊張してしまいます。 なので、ざっくりどんな感じでやってるのか雰囲気が伝わるとよいなという気持ちでこの記事を書いています
はじめに これは Kyash Advent Calendar 2021の12日目の記事です。 こんにちは。KyashでSREを担当する、福岡県在住の@hikarunです。 本日は、Kyashで稼働するマイクロサービスをAWS Fargateに移行した話を紹介させていただきます。 事前知識 AWS Fargateとは AWSが提供しているAWS Fargate*1は、コンテナ向けのサーバレスコンピューティングの機能です。 サーバ不要のためインフラリソース管理を効率化できる、非常に魅力的な環境です。 EC2をFargate化するメリット・デメリットについては既に多くの皆様が記事に書かれておりますので、私の方で特に強く思う事を抜粋して記載させて頂きます。 EC2をFargate化するメリット インスタンス自体の設定や脆弱性を気にしなくてよい EC2インスタンスでコンテナを稼働させることはもちろん
STORES 予約 でwebアプリケーションエンジニアをやっております。ykpythemindです。 Rails開発で、どのようなアプリケーションでも抑えておくとチーム開発が少し楽になるポイントがあります。今回はいくつか実例を載せながら紹介します。 アプリケーションの設計的な部分や実装には踏み込まず、すぐに導入できます。 あくまでRailsアプリケーションについての記事ですが、他言語やフレームワークを用いていても同様のことができます。 1. シードデータが壊れないようにCIで担保する 新しいメンバーが入って環境構築をしてもらう度にシードデータが壊れており、 db/seeds.rb *1 を直すという作業を何回か経験しています。db/seeds.rbで実行する内容をテスト中に実行しておくとメンテされるようになります。 # db/seeds.rb # 定数データが必要であればここで呼ぶ req
t_wada さんに「質とスピード」について講演していただきました - Timee Product Team Blog
はじめに こんにちは、フロントエンドエンジニアの樫福 @cashfooooou です。 先日、 和田卓人氏（以下、 t_wada さん）に「質とスピード」というテーマで講演をしていただきました。 この講演にはエンジニア以外の方々も参加してくれました。 僕は学生時代に t_wada さんのテスト駆動開発についての講演を聞いたことがあり、それ以来テスト駆動開発を取り入れるようになりました。 今回の講演でも、なにか気づきが得られるとうれしいなあとワクワクしながら参加しました。 はじめに こんな講演でした 冒頭で投げられた問い 犠牲にされがちな「品質」とはなにか 内部品質を犠牲にしたときのスピードの損益分岐点はどこか 講演会の振り返り エンジニアの振り返り エンジニア以外の参加者の感想 おわりに こんな講演でした 講演の内容を簡単にまとめてみました。 t_wada さんが公開されているこちらの資料
はじめに はじめまして、4/1からデータチームでデータエンジニアとして働いている @shoso です。 突然ですが、みなさんデータ基盤って開発したことありますか？ 私はheyに来るまでなかったのですが、チームの経験あるメンバーと毎日話しながら（助けてもらいながら）開発する中でようやく少し分かって来たような気がします。 （覚えることが大量にあり大変とても楽しいです！） 今回は、データ基盤開発経験のある方はもちろん、普段サービス開発など他の開発をメインでされている方にも伝わる形で、heyの統合データ基盤と今後やっていきたいことについてご紹介できればと思います。 これまでにも、統合データ基盤のいくつかのトピックについて記事を公開していますが、この記事では統合データ基盤そのものについてより詳細が伝われば幸いです。 統合データ基盤ってなに 一言でいうと、社内に蓄積するあらゆるデータをスムーズ・横断的
はじめに こんにちはokodoonです タイミーのデータ基盤に対してデータモデリングを始めてしばらく経ったので、現状の全体構成を紹介したいと思います 全体構成 弊社のBigQueryは以下の4層にレイヤリングされています それぞれの役割は以下のような切り分けになっています レイヤー名 役割 データレイク層 複数ソースシステムのデータを未加工の状態でBigQueryにロードする宛先 dbt snapshotによるソースの履歴化 ステージング層 複数ソースシステムのデータを共通した処理でクレンジングする層 DWH層 ソースシステムのデータ形式を分析に適した形に変換する層 ディメンショナルモデリング/ログテーブルをイベント単位に分割/その他便利テーブル作成 データマート層 特定用途に対して1:1で作成されたテーブル群を格納する層 ダッシュボード用テーブル/Looker用テーブル/GoogleSh
STORES 予約 でwebアプリケーションエンジニアをやっております。ykpythemindです。 皆さん、Webアプリケーションのテストを書いていますか。 モック(mock)を使っていますか。 今回は自動テスト上で、偽物だけではなく（要所で）本物を使おうよという話を書きます。 想定読者としては主にRuby on Railsを開発しているバックエンドエンジニアを想定しています。 モックとは 今回のモックの定義は以下にしておきます。 *1 実際の外部サービスや内部サービスの代わりをする偽のサービスを作成することです。 ref: https://circleci.com/ja/blog/how-to-test-software-part-i-mocking-stubbing-and-contract-testing/ Rubyでは外部サービスとの接合部で、 RSpecの allow(xx).
こんにちは、セキュリティチームでソフトウェアエンジニアをしてる@sota1235です。 明けましておめでとうございます！本年も10X Product Blogを何卒よろしくお願いします。 さて、今回はセキュリティチームで今年の6月ごろから取り組んできたGitHub Dependabot Alertの削減についてお話しします。 サマリーとしては以下です。 今年の6月頃から取り組みを開始 初期はセキュリティチームで毎日トリアージ、泥臭くAlertの対応を行う 主要なRepositoryのAlertは一通り解消、一部は担当チームへの移譲等を行い継続的に維持できる状態へ 結果として半年間で500件弱のAlertをcloseし、残ってるAlertも対応方針が全て確定した状態になりました。 この数が多いか少ないかはソースコードの規模感にも依存するので言及しませんが、この記事では小さいリソースで取り組み
ただひたすらパズルを解くのが好き。推理小説好きな少女がプログラマーになるまで【Rubyistめぐりvol.2 鳥井雪さん】 - STORES Product Blog
Rubyist Hotlinksにインスパイアされて始まったイベント『Rubyistめぐり』。第2回は鳥井雪さんをゲストに迎えて、お話を聞きました。こちらは前編です。 hey.connpass.com 推理小説に衝撃を受けた小学校時代 藤村：今日はお集まりいただきありがとうございます。STORES のCTO 藤村と申します。10年ちょっとくらいRubyを使って仕事をしています。Rubyistめぐりは、僕がプログラミングを始めた頃にめちゃくちゃ読んでたのがRubyist Hotlinksで、プログラマーの人はこういう人たちなんだ！と、（Rubyist Hotlinksに載っている人は）外れ値がほとんどなんですが、めちゃくちゃ勉強になったし、励みにもなったんですよね。これをなんか引き継げないものか、新たに話を聞きたい人もいるよなと思い、始めたのがRubyistめぐりです。第2回目のゲストは鳥井
音声文字起こし技術で業務効率化: Google Text to Speech と OpenAI Whisper の活用 - STORES Product Blog
こんにちは、CTO室技術基盤グループの id:hogelog です。 STORES Product Blog でも多くの文字起こし記事がありますが、社内重要会議の文字起こしなど STORES 社内には様々なところで音声の文字起こし業務が存在します。そんな文字起こし業務ですが完全に人力で実施するのは作業コストがかなり高いです。今日はそのような業務を効率化する音声文字起こし技術とその変遷について紹介します。 Google Text to Speech の活用 以前 論より動くもの.fmを支える技術 〜Podcast初心者が使っているツール紹介〜 - STORES Product Blog でも紹介しましたが STORES 社内では Google Text to Speech が STORES 社内の様々な文字起こし業務に活用されてきました。 product.st.inc Google Text
Self-Hosted Cluster から EKS への移行と Platform の Production Readiness - スタディサプリ Product Team Blog
こんにちは。SRE の @chaspy です。 Quipper では AWS 上で Kubernetes Cluster を運用してサービスを提供しています。 これまで kube-aws を用いて Kubernetes Cluster を Self Host してきましたが、このたび Managed Services である Amazon EKS に移行しました。（以下、 Amazon EKS を EKS と表記します） 本記事では、 Kubernetes Cluster の移行で遭遇した問題をどのように解決したかを説明します。また、数多くの Application が稼働している Platform を移行する際にどのような点を考慮するとよいのか、経験を通して学んだことを共有します。 EKS への移行を検討している方はもちろん、Platform Migration に携わる方にとって学びに
こんにちは。SRE の @chaspy です。 ユーザに価値が提供できなくなってしまうシステム障害は起きてほしくはありませんが、絶対に発生しないとは言い切れません。 そんなシステム障害は、そもそも発生頻度が不定、かつ多くないので、どのように対応すべきかを体系化することは（起きる事象が毎回異なることも相まって）難しいと思います。 本記事では、Quipper において、どのように障害対応を行うのか、また、障害発生時の考え方を紹介します。 障害はどのように対処されていくのか 障害発生フロー Quipper では 標準化された障害時連絡のフロー / 障害レベルがあります。 これによって、障害の内容、影響範囲によっては親会社のリクルートマーケティングパートナーズへのエスカレーションが必要であることと、その基準が言語化されました。また、エスカレーション時に送るメールのテンプレートも用意されており、「誰
和田卓人さん（t-wadaさん）をお招きし、「質とスピード」の社内講演会を開催しました - STORES Product Blog
2022年6月7日に、テスト駆動開発者の和田卓人さんをお招きし、社内講演会をオンラインで開催しました！ 経緯 弊社では、2022年3月にテクノロジー部門のマニフェストとバリューができました。CTO 藤村が「和田さんの「質とスピード」のお話はテックバリューにも通じるところがあるのでは？」と思い、和田さんのお話をみんなに聞いてもらおうとお招きすることになりました。 結論：めっちゃ盛り上がりました 和田さんの講演会をアナウンスした時の盛り上がり 事前アナウンスでも盛り上がったのですが、当日はもっと盛り上がりました！ 和田さんのアドバイスを受けて、講演会専用のSlackチャンネルを作成したのですが、講演当日の投稿数は1,223！リアクション数は1,540でした！月に一度開催される全社レビュー会での投稿数が数百なので、桁違いの盛り上がりです。同時視聴数も200人を超え、エンジニアだけでなく、色んな職
Engineering Manager のしごと - スタディサプリ小中高 SRE チームの場合 - - スタディサプリ Product Team Blog
こんにちは。SRE Team の @chaspy です。次の10月で Engineering Manager をつとめて1年になります。 本記事ではもしかするとメンバーからわかりづらい Engineering Manager のしごとについて、昨年10月からの約1年間を振り返りながら説明しようと思います。 ところで「エンジニアリングマネージャのしごと」もうすぐ発売ですね。筆者もとても楽しみにしています。検索のノイズになるのは本意ではないので記事のタイトルはカタカナではなく英語表記にしました。 www.oreilly.co.jp なお、リクルートでは人事制度上 "Engineering Manager" というロールはなく、GM (Group Manager) が正式なロールです。EM と GM は重複する部分、そうでない部分ありますが本記事では割愛します。 基本情報 会社組織編 SRE T
こんにちは。SRE チームの@chaspy です。 本記事では私の所属する SRE チームにおける「ふりかえり」の文化を紹介します。 背景 最近のチームのふりかえり会 *1 で僕自身が以下のようなコメントを"Keep"として出しました。 これは、単にこのふりかえり会が継続している、という意味に留まりません。あらゆる物事に対してふりかえりが行われ、改善サイクルが高速に回っていると感じます。それはチームメンバー全員が以下の価値観で仕事を進められているからだと思います。 あらゆる問題、取り組み、事象について「それは本当に必要か？」「それはなぜやるのか？」といったことを問うことができる。いわゆるクリティカルシンキング。 あらゆる問題に対して、建設的・前向きに、他者や何かを否定することなく、より良い案を言葉にして提案できる。建設的思考。blameless。 やることにコストがかからず、やらない理由が
サイエンティストとエンジニアでつくるML ワークフロー - スタディサプリ Product Team Blog
こんにちは、データエンジニアの@masaki925 です。 この記事はMLOps Advent Calendar 2020 の19 日目の記事です。 MLOps には、その成熟度に応じて3つのレベルがあると言われています。 MLOps レベル 0: 手動プロセス MLOps レベル 1: ML パイプラインの自動化 MLOps レベル 2: CI / CD パイプラインの自動化 私の所属するチームでは現在ここのレベルを上げるべく取り組んでいますが、その中でデータサイエンティスト(以下、DS) とデータエンジニア(以下、Dev) の協業って難しいよな〜と思う事例があったので紹介したいと思います。 想定読者は以下のような方です。 これからMLOps を始めようとしている方 既存プロジェクトがあり、ML 等を使ってエンハンスしていきたいと考えている方 異文化協業に興味がある方 ML ワークフロー
GitHub ActionsでRuby on RailsのCI環境を構築する上でのポイント - STORES Product Blog
STORES 予約 でwebアプリケーションエンジニアをやっております。ykpythemindです。 GitHub Actions、とても便利ですよね。STORES 予約チームでは徐々にCircleCI から GitHub Actionsへの移行を進めていますが、この度歴史あるRailsのリポジトリのCIを移行したので知見を公開します。 概要 RSpecを実行する CIの実行速度のチューニング（CircleCIと同等の速度にしたい） node_modulesなどのインストール結果をキャッシュする テストを並列実行する 大きな方針として、CircleCI等の他サービスからの乗り換えの場合、同等のCI速度/課金額でないと移行は現実的でないと思いますので、速度面のチューニングも意識しています。 ほぼそのままの設定を貼ります 一部プロジェクト固有のstep等があり注釈コメントをつけています。適宜調
データ基盤チームに所属しているデータエンジニアの吉田(id:syou6162)です。10X社内のデータマネジメントの仕事をしています。 10X社内では2022年10月にデータマネジメント成熟度アセスメントを実施していましたが、それから約一年半が経過し、データマネジメント上の課題が進捗 / 変化した箇所が出てきました。そこで、最近の成果を振り返りつつ今後のデータマネジメントの方針を改めて見直すため、データマネジメント成熟度アセスメントを再度行なうことにしました。本エントリではその内容についてまとめます。 前回のデータマネジメント成熟度アセスメントへの取り組み 今回のデータマネジメント成熟度アセスメントのやり方 成熟度アセスメントの実際の結果 前回実施時との差分が大きかった項目 データセキュリティ データ品質 メタデータ 優先度が高かったにも関わらずあまり進まなかった項目 まとめ 前回のデータ
はい、こんちゃーす(eyden)、Stailerのプロダクト責任者の矢本です。この記事はCEO/創業者という立場ではなく、一人のプロダクトに関わる人間として書いています。この記事の焦点はStailerのエンドユーザーでもある、お客様の”買い物体験”です。 早速ですがこの記事の結論をお伝えします。 スーパーでの買い物体験は多量の”意思決定”で構成されています Stailerはお店の買い物体験を補完するプロダクトです ネットスーパーの買い物体験を支えるのは”検索”と”推薦”という技術です つまり、検索エンジニアや、推薦を支えるMLエンジニア、推薦のアルゴリズムを作る Data Scientist、MLをプロダクト価値に落とし込んでいくテクニカルプロダクトマネージャー、これらを多数の制約からプロダクトデザインへ落とし込むデザイナーも強く募集しています。ここまででピンと来た方は10XのMLエンジニ
チームのパフォーマンスを引き出す、ワクワクするプロダクトゴール、OKR / Waku-waku Product Goal and OKR
2023.01.11 RSGT2023 16:15- 2F Main Hall WEST手前 (126) https://confengine.com/conferences/regional-scrum-gathering-tokyo-2023/proposal/17550/okr
Googleが無料で高クオリティかつカスタマイズされた商品画像を生成できるAIツール「Product Studio」を発表、オンライン店舗の売上アップに期待
Googleが現地時間の2023年5月23日に開催した広告主向けイベント「Google Marketing Live」で、中小企業を含むあらゆる企業が生成AIを利用して簡単にクリエイティブな商品画像を作成できるツール「Product Studio」をリリースすると発表しました。Googleショッピングにおいて複数枚の画像がある商品はインプレッション率が高まるとのことで、無料で簡単に高クオリティの画像が生成できるProduct Studioはオンライン店舗にとって大きな恩恵をもたらす可能性があります。 How to use generative AI to create product images in Merchant Center Next https://blog.google/products/shopping/google-product-studio-generative-ai
データチームの@komi_edtr_1230です。 突然ですが、heyがメインで使ってるプログラミング言語は何か知っていますでしょうか？ heyはECと決済、予約など複数事業の事業を展開しているのですが、ECと予約はRuby (+ Rails)で決済はJavaを使っています。 また、アカウント共通基盤ではGoを使っています。 今回データチームでは事業成績を日次でSlackに通知してくれるアプリをRustで開発しました。 この記事ではどのようにして開発を進めたのか、ツラいポイントはなんだったか、何が良かったかなどについてまとめます。 何を作ったのか 今回作ったSlackアプリはどのような要件を抱えていたかというと、 様々な項目についてのデータを取得 Slackに投稿できるようJSONを整形 日次で稼働する(CRON Job) というような具合でした。 現在heyのSlackでは、以下のように
今 Q もお疲れさまでした！10X の @metalunk です． 3ヶ月前に 10X の検索を 10x したい というブログを書きました．その記事にあるとおり，1-3月で検索インフラの改善を実施し，検索速度 10x, インフラコスト 80% 削減という成果をあげました．そして，直近の3ヶ月では検索精度の改善に取り組みました．この記事では今 Q にリリースした機能と，それぞれの効果を説明します． 長い記事になったので飛ばし飛ばし読んでください． どんな Q だったか KPI の変化 Zero match rate Conversion rate リリースした機能 検索キーワードサジェスト システム概要 評価 カテゴリフィルタ 並び順の改善 評価 bigram 解説 評価 シノニム辞書を Search time に展開 解説 イベントログからシノニムルールの生成 解説 改善の背景 KPI D
Terraform の CI に tfmigrate を導入した話 - スタディサプリ Product Team Blog
こんにちは。 SRE の @suzuki-shunsuke です。 Terraform Monorepo の CI にtfmigrate を導入した話を紹介します。 なお、弊社の Terraform Monorepo に関しては過去の記事も参照してください。 Terraform リポジトリをマージして CI/CD を改善した話 - スタディサプリ Product Team Blog Pull Request の terraform plan の実行結果を S3 に保存して安全に apply - スタディサプリ Product Team Blog Terraform の CI/CD を CodeBuild に移行した話 - スタディサプリ Product Team Blog tfmigrate とは tfmigrate とはなにかについては、 tfmigrate の作者様がこちらの記事で詳し
モダンでフルサイクルな金融プロダクト開発 / Modern full-cycle financial product development
モダンでフルサイクルな金融プロダクト開発 / Modern full-cycle financial product development
こちらは STORES Advent Calendar 2022 8日目の記事です。 みなさんこんにちは、STORES のリテール本部でフロントエンドのエンジニアリングマネージャーをしています、 daitasuと申します。 2022年の年の瀬、 STORES のフロントエンド組織は立ち上がりから約4年の月日を迎えました。 日々のカジュアル面談や採用活動のなかで、「STORES のいまの技術状況ってどんな感じですか？Nuxt化って進み具合どうですか？」といった質問を受けることがよくあります。 STORES のフロントエンドグループについて、対外的に全体像を示すような記事が今までなかったので、本記事では、下記を紹介していこうと思います！ STORES フロントエンドの成り立ち 技術負債の解消・改善にどのように向き合っているか 2022年末現在での主な技術状況 2022年現在のスナップショットを
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フロントエンド技術負債解消WG「除雪部」を立ち上げた話 - STORES Product Blog
クライアントサイドのバリデーションエラーのデータ型についての考察 - STORES Product Blog
10X のコスパ重視 MLOps - 10X Product Blog
心理的安全性の勉強会を開催しました - Timee Product Team Blog
SREメンバーの半数が地方勤務な話 - Kyash Product Blog
ドメインベースの開発体制への移行 - 10X Product Blog
EC2稼働マイクロサービスをECS on Fargateに移行した - Kyash Product Blog
Rails開発でやっておくと良かったCI設定集 - STORES Product Blog
heyの統合データ基盤と今後の展望 - STORES Product Blog
タイミーデータ基盤のモデリング設計について - Timee Product Team Blog
モックしないテストも書く話 - STORES Product Blog
GitHub Dependabot Alertを愚直に潰し込んだ話 - 10X Product Blog
障害対応とポストモーテム - スタディサプリ Product Team Blog
SRE チームを支えるふりかえりの文化 - スタディサプリ Product Team Blog
データマネジメント成熟度アセスメントを実施しました(2024年版) - 10X Product Blog
10Xが”検索”と”推薦”に心を燃やすワケ - 10X Product Blog
社内のSlack通知アプリをRustで実装した - STORES Product Blog
10X の検索を 10x したい パートII - 10X Product Blog
STORES フロントエンドの現在地 2022 - STORES Product Blog