Qiita Career Meetup参加レポート

## はじめに

この記事は、2018年7月20日、株式会社freeeで開催された、QiitaCareerMeetUpイベントに参加した、簡易レポートです。

走り書きなのでほとんどメモ書きですが、何かの参考になれば幸いです。


## 株式会社グロービス

<blockquote class="twitter-tweet" data-lang="ja"><p lang="ja" dir="ltr">今日の発表資料公開しました！  GLOBISの開発組織<a href="https://t.co/SZzGJOKotj">https://t.co/SZzGJOKotj</a><a href="https://twitter.com/hashtag/qiitameetup?src=hash&amp;ref_src=twsrc%5Etfw">#qiitameetup</a></p>&mdash; 末永昌也 (@sue738) <a href="https://twitter.com/sue738/status/1020248018816098309?ref_src=twsrc%5Etfw">2018年7月20日</a></blockquote>
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### グロービスについて

* 教育面で「グロービス学び放題」というサービスを展開
=>2018年7月から海外版も展開

* ラーニング・プラットフォームを構築
=> 蓄積した学習データをビジネスコンテンツに活用


### エンジニアにいない会社に入るということ
* メインサービスをRailsで展開し、4ヵ月強での立ち上げ
* フリーランスを中心に優秀なエンジニアがJOIN
* 現在は正社員20人、フリーランス20人

### 組織拡大に伴う変化
* スクラム型の開発スタイル
* KPTを使った振り返りの文化の浸透
* 新規サービスよりマイクロサービスを採用

### 主な開発ツール
* Ruby
* React
* Python
* Swift
* Kotlin
* GCP etc....

### 開発フローは極力自動化
* Heroku Review Apps でPR単位での自動デプロイ
* PRのレビュー待ちがあれば毎日Slackに通知
* レガシーな箇所を自動化で改善

## 株式会社マイクロアド

<blockquote class="twitter-tweet" data-lang="ja"><p lang="ja" dir="ltr">本日の発表資料です!<a href="https://t.co/6izO9TCcV0">https://t.co/6izO9TCcV0</a><a href="https://twitter.com/hashtag/qiitameetup?src=hash&amp;ref_src=twsrc%5Etfw">#qiitameetup</a></p>&mdash; 中野翔太 (@tosametal) <a href="https://twitter.com/tosametal/status/1020242626019176448?ref_src=twsrc%5Etfw">2018年7月20日</a></blockquote>
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### アドテクノロジーについて
RTB(Real Time Bidding)
=>サイトごとに表示する広告のオークションを秒単位で行なっている

### システムについて
* Scala/Java/Pythonを使って、バッチ処理や広告配信、データ分析などを行なっている。
* サーバーはオンプレミス。

### データプラットフォームについて
* WEB上の行動履歴だけでなく、位置情報データ、リアル購買データ。EC購買データなど、データを繋げて、本当のユーザー像を分析する。

### 開発事例について
* サイトにアクセスしたログをリアルタイムに処理をする
=>取得したデータを自社のサービスと突き合わせて、より正確な広告配信を可能している

* 高速化
=>DBから取得したデータはメモリに保持

* workflow管理
=>OSSについて、digdagを使用。それぞれの処理のスケジュールや依存関係を管理している。
#### 以下のメリットかdigdagを採用
* yamlに似たDSLで学習コストが低い
* UIからリカバリーができる

## マネーフォワード

### マネーフォワードフィナンシャルについて
=>仮想通貨取引所の作成

### 仮想通貨取引所を立ち上げるにあたって
#### 要件
* サービスを停止させないような構造
* セキュリティー

#### 難しいこと
* 取引量はFXほどではない。大手のピークは1兆円規模。
* レートなどの情報は鮮度が重要
* 障害などに以下に耐えられるか
まとめ:機能要件が難しい

#### 作り方
+ なるべくDBアクセスしない
+ 最新データはメモリに存在
+ メモリ内のデータはキャッシュではなく、正となるデータ
+ 基本は全て非同期処理
+　マッチングはミリではなくマイクロ単位で

#### 採用技術
* Golang
* インメモリDB
* インフラはGCP

## 株式会社nextremer

### 現在展開しているサービス
* カスタマーサポートに特化したチャットボット
* 観光ガイド「ラジオDJ」
* 音声対話サイネージ

### 技術スタック
* サービスの実装は、node.jsとRubyを利用
  * 通常のWebアプリと同じ
  * 機械学習、自然言語処理のロジックは、PythonとJava
  * フロントはReact/Redux

開発〜プロダクションまではDocker。

#### 開発フロー
スクラムによる開発(スプリントは1week)
ZenHubを使用。
機械学習開発環境を用意しており、誰でも使えるようになっている

#### 在籍メンバーについて
* 質問しやすい環境
* 技術にすごく知見が深い人が多い

## Freee株式会社

### 展開サービスについて
* 会計ソフトのイメージがあるが、実はバックオフィスの効率化に重きを置いている

### 技術スタック
* フロント(React/Flux/webpackなど)
* サーバー(Golang/Rails)

### API連携
* 連携数は3600以上

### 今後の展開について
* スモールビジネスのプラットフォームを作る

### まとめ
* 巨大化するシステムと向き合う
* 技術で中小ビジネスの課題を解決
* 信用の可視化と業務自動執行

## Increments株式会社

### スタートアップが買収されると？
* KPIの中で、売り上げの重みが大きくなる

### 技術スタック
* サーバー(ruby2.4/rails5.0)

### 最近の開発トピック
* 内部APIをGraphQLに移行
* PWAに対応
  * 70%超がPCによる検索エンジン経由のアクセス
* Organizationの開放
  * OSSのコミュニティの活性化
* Advent_Calendar2018

## イベントを終えて

各会社がそれぞれ技術をどのように活用しているのかが知ることができ、非常に勉強になりました。

プログラミングを勉強していると、細かいところに目がいきがちですが、もっと広い視点で見ることが改めて大事だなと。

自動化やデータの高速化は、コストもかかるし技術的に高度ではありますが、結果的に働いている自分たちの生産性に繋がる。

それを突き詰めて行くと、使っているユーザーのためになるというのは、意外に見落としがちな観点でした。