ビジネスに必要な全てを担い、 自分の専門性を見つけ出す フルサイクル開発者のあり方@技育祭 秋 / how-find-own-speciality-in-full-cycle

DAY2 / 2024年9月22日（日） 16:20 HALL A

広く深くビジネスに関わりたいエンジニアへ。
キャリア初期に専門性を決めるのは早すぎる最適化かも知れません。
2024 Snowflake Superheros 選出 @pei0804が領域を限定せず広く経験することで専門性を見出す過程や"必要なことを全部やる"キャリア戦略を伝えます。

https://talent.supporterz.jp/geeksai/2024autumn/

Transcript

1. ビジネスに必要な全てを担い、 自分の専門性を見つけ出す フルサイクル開発者のあり方 "全部やる"から始まるキャリア戦略 @技育祭2024 秋 近森 淳平（チカモリ　ジュンペイ） @pei0804
2. 今日の進め方 当発表では、質問を適宜受け付けます。 当発表に対して少しでも気になることがあれば、 各々のタイミングで聞いてください。
3. 身につけたい専門性ある人 ✋
4. その専門性ってどうやったら 身につくんだろう🤔
5. せや、特定分野に特化した エンジニアを目指そう😎
6. キャリア初期に専門性を決めるのは、 早すぎる最適化かも知れません⚠
7. 私の専門性は、 仕事で発生する必要なことを 全部やってたら見つけました🔍
8. 「全部やる」ことから始まる キャリア戦略について、 一緒に考えていきましょう
9. アジェンダ • 自己紹介 • なぜ「全部やる」のか？ • 私の「全部やる」のキャリア
10. アジェンダ • 自己紹介 • なぜ「全部やる」のか？ • 私の「全部やる」のキャリア
11. 自己紹介 ぺい @pei0804 近森淳平(チカモリ　ジュンペイ) 新卒7年目です VP of Data @ CARTA MARKETING FIRM / CARTA HOLDINGS 2024 Snowflake Data Superheroes
12. 私の専門性 • Snowflake • アドテク • データエンジニアリング • VP of Data
13. 専門性① Snowflake
14. Snowflake知ってる人 ✋
15. Snowflakeは、 データに特化したクラウドサービス。
16. Snowflake Data Superheroes Snowflakeの専門家グループ。 世界21ヵ国から80名が選出されている。 その内の 1人に選ばれました。 要はSnowflakeに詳しいです。 「2024 Snowflake Data Superheroes!」にCARTA MARKETING FIRMのエンジニア 近森 淳平が選出 cartaholdings.co.jp/news/20240209_1/
17. 専門性② アドテク
18. Copyright © 2024 CARTA MARKETING FIRM Inc. All rights reserved アドテク概略 メディア 側 広告主 側 オークション アドテク全体図 広告主 メディア
19. アドテクの技術的難しさ データ（ログ）が大量。 1日でX0億レコードを超えます。 これに加えて構造も非常に複雑です。 そして、アドテクはデータが そのままお金に直結するので、 ビジネスにおけるデータの重要性は 最高レベルです。 ぼくのかんがえる最高のレポーティング基盤 speakerdeck.com/pei0804/hokufalsekankaeruzui-gao-falserehoteinkuji-pan-at-awsdeshi-jian-analytics-modernization?slide=23
20. 専門性③ データエンジニアリング
21. データエンジニアリング ビジネスの意思決定に必要なデータ を 効果的に活用できるようにする技術と プロセス全般を指します。 データ基盤構築は代表的な業務例です。 多様なソースからデータを収集し、 分析に適した形に変換・統合します。 この一連の流れを設計・構築・運用し、高品質 なデータを安定的に供給します。 データアーキテクチャ特集　データ利活用を推進する 8社の技術選定 findy-tools.io/articles/data1/20
22. 専門性④ VPoD（VP of Data）
23. 株式会社CARTA MARKETING FIRMの経営戦略とデータ戦略を、 密に繋げる役割として、VPoDに就任しました。 carta-marketing-firm.co.jp/blog/080/ speakerdeck.com/pei0804/transforming-to-data-driven
24. 経営リソース（ヒト・モノ・カネ）に データを追加するマンです。
25. これらの専門性は、 必要なことを「全部やる」ことで 獲得しました。
26. 何かを極めたかったわけではなく、 解くべき課題があったから取り組んだ結果。
27. その課題を解く上で、 必要なことは「全部やる」方が良い。 これが今日の話です。
28. アジェンダ • 自己紹介 • なぜ「全部やる」のか？ • 私の「全部やる」のキャリア
29. なぜ「全部やる」のか？
30. 正解がない事業開発で、 たくさん試行のサイクルを回すこと重要。
31. 正解が分かってるなら、それを上手に解けばいい。 現実は、正解なんて分かってない。 たくさん試すしかない。
32. サイクルを素早く回すには、 「全部やる」アプローチが圧倒的に効率的です。
33. 領域を超えた価値創造サイクル 試行サイクルを効果的に回す上で、担当領域の区分けは障壁となります。 一人で全工程を担当するのが当然ながら、一番高速です。 また全工程に関わることで、開発中の施策への深い理解、 迅速な意思決定、多様な経験の獲得が可能になります。 結果として、新しいアイデアの素早い検証、事業価値の迅速な創出、 そして、継続的な改善のサイクルが加速します。
34. 担当領域を分ける弊害 各工程を異なる担当者に分けると、 引き継ぎや調整に時間がかかります。 これにより、アイデアが市場へ 投入されるまで時間がかかります。 結果として、競争力の低下や顧客からの フィードバックへの対応の遅れを招き、 製品改善のスピードも鈍化します。 スペシャリスト？フルスタック？whichではないフルサイクル開発者という生き方 https://speakerdeck.com/carta_engineering/42tokyo-special-lecture-231106?slide=28
35. CARTA HOLDINGSでは、 どのように開発サイクルを回しているか。
36. フルサイクル開発
37. フルサイクル開発とは 一人ひとりがプロダクトに対し、 オーナーシップを持ち役割を分けず 裁量と権限を持ってアイデアが 顧客に価値を届けるまでのサイクルを 担当します。 工程の垣根を超えて、 価値を届けるための開発手法です。
38. 自分（チーム）が作った機能は、 自分（チーム）で保守運用する。
39. このサイクルの過程に、 技術領域は関係ない。「全部やる」。 自分で価値を届ける。
40. 色々やってたら器用貧乏になりそう。
41. じゃあ、特化させる？
42. スペシャリスト？ジェネラリスト？
43. 私はこの二項対立に一石を投じたい。
44. 「全部やる」からこそ、真の専門家となり、 同時に幅広い視野を持つジェネラリストにもなれる。
45. まずは、目の前の課題に 真っ直ぐに向き合う。
46. 課題を解いていくと出来ることが増える。 そしたら、得意なこと出てくる。
47. それが、専門性になってくる。
48. どこに真の得意があるかは分からない。 それなら、たくさん課題を解いた方が良い。
49. これを最速で実現できるのが、 フルサイクル開発。
50. アジェンダ • 自己紹介 • なぜ「全部やる」のか？ • 私の「全部やる」のキャリア
51. 私の「全部やる」のキャリア
52. 私の新卒時代から、振り返ってみる。
53. 2018年にVOYAGE GROUPへ新卒入社 （現CARTA HOLDINGS） 今年で 7年目になりました。 あっと言う間。
54. 私はどういう新卒だったか 大学卒業後、専門学校に入学してプログラミングと出会いました。 22歳までは全くプログラミング経験がありませんでしたが、 技術は好きで、フロントからインフラまで幅広く触れてきました。 特定の分野にこだわりはなく、興味のあることに手を出してきました。 これといった分かりやすい強みは当時は無くて、 強いて言えば、私の特徴は「好奇心旺盛で元気がある」って感じでした。
55. 最初の3年は、がむしゃらに取り組んだ。
56. 1年目 新規サービスのグロース開発への挑戦 新規サービスをローンチしたということで、メンバーへ立候補。 シニアソフトウェアエンジニアと新卒の私の2名体制で開発。 経験できたこと • 自分の書いたコードが、ビジネスにもたらすインパクトを体験 • 開発から運用まで、CARTAのエンジニアリングを体験できた • 正解のない事業開発で、意思決定と実行のサイクルを、早く回す重要性
57. 2年目　複雑なシステム開発への挑戦 新規サービスのグロース開発が一区切りを経て、 事業的に伸びしろがあった他の広告プロダクトの開発チームに異動。 そこで、大規模なシステムの複雑さに直面し、新たな挑戦の連続だった。 経験できたこと • 複雑なコードベースの改善と最適化の難しさを学習 • サービスの安定運用に必要なスキルと知識を獲得 • DevOps的アプローチによる効率的な開発サイクルを実践
58. 3年目 技術的課題に注力 大規模な開発を通じてシステム全体の理解が深まり、技術的課題に挑戦。 バッチ基盤、AWSセキュリティ基盤、 ネットワークリソースのリファクタリング、IaC化など、とにかく色々。 経験できたこと • 広範囲に影響を与える仕組みの改善の面白さと難しさを実感 • フロントからインフラを使いこなしての解決アプローチの習得
59. 3年くらい働くと、 ようやくアドテクの全体感が見えてきた。 石の上にも3年。 ここから仕事は一気に面白くなる。
60. 4年目
61. 私のキャリアにおける ターニングポイントが訪れる
62. レポーティング基盤刷新プロジェクト
63. プロジェクトのトリガーと なったのは経営統合 VOYAGE GROUPとCCIが経営統合。 2019年1月1日に新持株会社 CARTA HOLDINGSを設立。 CARTA HOLDINGS、CCI、VOYAGE GROUPの経営体制に関するお知らせ cartaholdings.co.jp/news/20201117_01/
64. 4年目 レポーティング基盤刷新 経営統合を機に、事業モデルを根本から見直す必要性が発生。 広告プロダクトのレポーティング基盤の刷新を担当することになる。 目標は「最強のレポーティング基盤」の実現。 当時、レポーティングの仕組みは非常に複雑なものになっていて、 これをどう解けばいい感じになるかが、社内に答えがなかったので、 社内外問わず知見を集め、解法を模索した。
65. https://speakerdeck.com/pei0804/hokufalsekankaeruzui-gao-falserehoteinkuji-pan-at-awsdeshi-jian-analytics-modernization
66. 控えめに言っても、 めちゃくちゃ大変だった。
67. この仕事の過程で、 データエンジニアリングと出会う。
68. データエンジニアリングに関する情報発信 当時、データエンジニアリングの知見は社内外で限られていました。 しかし、この分野の課題が普遍的であり、 業界を問わずデータの重要性が増すにつれ、 同様の問題に直面する人が増えると予測しました。 そこで、自身の経験を共有するため積極的な情報発信を開始しました。 この取り組みは後にコミュニティ活動の基盤となり、 Snowflake Data Superheroesに選ばれました。
69. 情報発信し始めてから、4年後くらいにData Superherosになった。 Introducing the 2024 Snowflake Data Superheroes! medium.com/snowflake/introducing-the-2024-snowflake-data-superheroes-1962bc20079f
70. zenn.dev/pei0804/articles/dimensional-modeling zenn.dev/pei0804/articles/data-enginner-my-bible
71. 5年目
72. 一大イベントが発生する。
73. お隣のデータチームから、 エースプレイヤー退職。
74. そして、私がデータチームへ異動。
75. 5年目 データチーム再建 データチームのエースプレイヤーの退職を機に、データチームへ異動。 データチームをいい感じにするために、やれること全部やった。
76. 当時のデータチームと私の立ち位置 当時のデータチームは、広告の入札ロジック（単価決定の仕組み）構築という 事業の根幹を担っていました。 しかし、チームのエースプレイヤーが退職することは、 当時はインパクトがあるイベントでした。 なんとなく、このままでは良くなさそうと感じ、 私は違うチームでしたが、何かできることないかを模索していました。
77. データチームへ異動を決意したした背景 • データチームの基盤の課題が、作り直したレポーティング基盤の 課題と類似していることに気づいた。 • データが事業の重要なリソースになるという将来展望から、 データに軸足置いて仕事することに興味があった。 • エースプレイヤーの退職による明確な課題を自身の能力で 解決できる好機と捉えた。 これらを総合的に判断し、データチームへの異動を提案した。
78. 単純に必要なことやってただけから、 事業課題とやりたいことが合致した。 これは自分にとって重要な体験だった。
79. データチームへ異動してやったこと（抜粋） • 既存のデータ基盤を、Snowflakeを基盤としたデータ基盤に刷新 ◦ 社内の分散していた分析基盤やデータ基盤を統合する構想で構築 ▪ 現在も段階的に集約を進行中 • データエンジニアリングとデータサイエンスの役割明確化 ◦ 当時データ人材の役割が曖昧で、とても大変だった。 ◦ それぞれの価値を出すべき範囲で、フルサイクル開発を推進する。 • データエンジニアを名乗る。 ◦ データエンジニアリングの重要性を認識し、自身の専門領域として 位置づけ、肩書きにも反映させ、組織内での役割を明確化
80. speakerdeck.com/pei0804/engineers-in-carta-vol3-data-engineer speakerdeck.com/pei0804/strongest-data-architecture-discussion 組織設計の話 データ基盤構築の話
81. 6年目
82. 6年目 データエンジニアチームの立ち上げ 作った新規データ基盤への既存業務の移行を進めた結果、 当たり前ですが、急速に利用者が増加し、要望と質問が増加しました。 当時、私が唯一のフルタイムデータエンジニアだったため、 業務の遂行が困難になってきました。 この状況を打開するため、データ基盤の管理を個人からチーム体制へ 移行することに決めました。 そして、2024年時点で4名体制のチームにまで成長しました。
83. 仲間と事を成す データ基盤運用するまで、個人の力で解決する傾向がありましたが、 この時期から他者との協力の重要性を認識するようになりました。 チームで事に向かう利点は、単純な作業量の分散だけではありません。 新たなメンバーが加わることで、データ基盤に多様な視点と革新的な アイデアが導入され、結果としてより堅牢で使いやすいシステムへと 進化させることができました。
84. https://techblog.cartaholdings.co.jp/entry/data-driven-vision-evolution-journey
85. これまでは、「早く行きたければ一人で行け。」 ここからは、「遠くへ行きたければみんなで行け。」
86. 私は一人でやるより、 仲間とやるのが最高に良い。
87. 仲間を増やすと、別の仕事が出てくる。 けど、それが価値創造に必要だから、 「全部やる」だけ。
88. 7年目（現在）
89. VPoD就任
90. 当時の状況 2023年10月1日、私が当時在籍 していた会社を含む4社が統合され、 新しい会社CARTA MARKETING FIRM が設立されました。 統合から、丁度1年くらい経った タイミングでVPoDに就任しました。 CARTA HOLDINGS、子会社4社を統合し、 マーケティング特化の事業会社として再編 https://cartaholdings.co.jp/news/20230619_1/
91. 解きたい課題 4社統合後、組織の透明性低下や部署間のシナ ジー不足、新しい価値がなかなか 生まれないなどの課題感がありました。 この根本にある問題は、データに関連する 業務の非効率性にあると分かりました。 この状況を改善するため、データドリブン 経営への転換を提案しました。 speakerdeck.com/pei0804/transforming-to-data-driven
92. 組織統合がもたらすデータの重要性 統合により組織が大きくなり、全体把握が難しくなりました。 しかし、これはデータ活用の重要性が増す絶好のチャンスとなりました。 人力の限界がデータの真価を引き出します。 我々はもはや単なるデータ基盤チームではなく、 データを駆使して事業を動かす覚悟で挑んでいます。 統合によるペインは確かにありますが、それ以上に大きなデータドリブンな 価値創造の機会が待っていると確信しています。
93. 会社をいい感じにするために、 「全部やる」。
94. そして
95. 2024年9月19日 連結子会社 3 社の統合に関する 基本方針決定のお知らせ 私の在籍している会社も対象でした。 連結子会社 3 社の統合に関する基本方針決定のお知らせ td.kabumap.com/cgi-bin/tdNet/tdNetPdf.pl?140120240919586495.pdf,aaa725f965b4053bb6d98f36134c8cba3d58852f
96. チームメンバー「やること増えた」
97. こう言える「全部やる」メンバーが揃っている。 めちゃくちゃ面白い。
98. 価値を出すために、 必要なことを「全部やる」。 そこに技術とかビジネスの境界はない。
99. まとめ
100. 現場で必要とされる専門性を、 狙って獲得出来るなら苦労しない。
101. 仮に特定の分野だけ極めても、 現実の問題には太刀打ちできません。
102. 弁当をプロダクト開発として考えてみよう。 作るのが得意なご飯だけじゃ足りないよね。 おかずも必要。手作りでも、冷凍でもいい。 大事なのは必要とされるものを作る。これが専門性。 by @soudai1025
103. 専門性を活かした仕事をしたいなら、 泥臭いこととも向き合う必要があります。 そして、現場はそういう人を求めています。
104. まずは、目の前の課題に 真っ直ぐに向き合う。
105. 課題を解いていくと出来ることが増える。 そしたら、得意なこと出てくる。
106. それが、専門性になってくる。
107. どこに真の得意があるかは分からない。 それなら、たくさん課題を解いた方が良い。
108. これを最速で実現できるのが、 フルサイクル開発。
109. 「全部やる」
110. ソフトウェアエンジニア職 データサイエンスエンジニア職 新卒募集しています。 是非、我々と「全部やろう」