Mash

自分を否定し、現状に不満を持つことが、
エンジニアとしての成長の糧となる

Mash

2013年新卒入社
Marketing Platform部
Core Platform課
アプリケーションエンジニア

経歴

2013年、新卒入社。広告グループへ配属され、広告効果測定プラットフォームの開発に従事。

2014年、兼務としてデータプラットフォームグループに所属し、データを活用した分析やレポーティングシステム、リアルタイムのログデータ収集システムの開発を行う。

2017年からチームリーダとして、主としてプライベートDMPの開発運用チームを牽引。

Bashをこよなく愛するシェル芸人。

Why Rakutenエンジニアの恵まれた開発環境に憧れ楽天が持つデータに惹かれる

大学院時代に、楽天のインターンシップに参加したのがきっかけでした。そのときに見たエンジニアの働く環境の良さに驚きました。就職活動を通して他社の状況と比較していく中で、楽天が持つデータのボリュームと質に、技術者としてどんどん惹かれていきました。

一見すると何でもないログを集めて量をつくり、技術と発想をかけ合せることで新たな価値を生み出していく。ビッグデータを実現して活用できる環境と、その将来に大きな可能性を感じ、入社を決めました。

担当業務について適切かつ素早く、膨大なデータを分析して新たな価値を生み出す

Hadoop Hive、Sparkを用いた分析をメインに行っています。具体的には、データサイエンティストがつくったロジックを用いて、実際のデータを事業部が利用するツールのインターフェースに落とし込む、といった業務が中心です。データ分析に関しては、事業部から「翌日のミーティングに使いたいから」と起案のリクエストが来ることもあります。

多岐のサービスにまたがっているデータを集めて、価値をつくり提供するのが僕たちエンジニアの重要なミッションです。楽天の場合、ページひとつにも非常に多くの閲覧数があるため、細かくセグメントしたデータソースから数値を抽出していきます。たとえば「ある日、30歳くらいの女性ユーザーは何人」というデータを導き、他の広告配信プラットフォームの会員とどう紐づいているのか、という分析を行います。

所属チームについて国際色豊かなメンバーが横断的にかかわる

中国、台湾、韓国、ミャンマー、バングラディッシュ、スウェーデンなど、国際色豊かなグループです。半分弱がプロデューサーで、そのほかのメンバーはエンジニアとして、それぞれの担当サービスを開発・運用しています。楽天は抱えているサービスが多いため、チームやグループの枠を超えて、横断的にさまざまな人材が複数のプロジェクトに関わっています。

国際的な環境で仕事ができる、というのはもともと楽天を選んだ理由のひとつでした。最新の技術書など、英語を使いこなせればインプットできる情報量が変わってきますし、コミュニケーションの幅も一気に広がります。言葉の壁さえクリアできれば、世界中の人たちと専門的な知識の交換ができます。

グローバル企業として海外から情報を得られることに加え、すごく恵まれた開発環境で仕事をできていると感じています。各スタッフの役割が明確で、エンジニア一人ひとりの技術も非常に高いからです。

仕事で大切にしていること自らを常に否定し、常にベストな方法をさがす

大切にしているのは「自己否定を忘れないこと」でしょうか。設計を行ったり、コードを書きながら、もっといい方法はないかを常に考え続けています。他のエンジニアと実装が異なったときは「なぜそうなったか」と徹底的に理解を試みます。

最近はチームリーダーとして開発を任されています。もともと担当しているプロダクトが多く、業務範囲が広かったんですが、複数のサービス責任者としてエンジニア、プロデューサーを兼務していた流れから、入社後4年でチームリーダーになりました。リーダーを拝命してからは、各スタッフにデータ分析のナレッジ展開を行い、互いのタスクをうまくクロスさせ、1人に作業が偏らないように工夫しています。

僕の場合、できるだけ土日には仕事を持ち越さないようにしています。泳ぐことが好きなので、プールで泳いだり、冬には友人たちとスノーボードへ出掛けるなど、うまくオンオフを切り替えています。

いま勉強していることリアルタイムログデータ分析で、さらなるスピードアップを

技術の習得に関しては、個人的にオープンソース系のカンファレンスや、Bashのコミュニティに参加しています。社内にはサファリブックスオンライン（オライリー）で技術書を無料で読める環境があるので、積極的に利用しています。

いま学んでいる分野は、リアルタイムのログデータ分析です。楽天はデイリーのバッチが多く、前日のデータを集計し、他のプラットフォームと連携して利用しているのですが、どうしても提供するまでの時間がかかってしまいます。広告のデータは、とにかく新鮮さが命。巨大なログデータをリアルタイム基盤に乗せ、安定性を高めた上で、どうやってスピードアップさせるかという課題に取り組んでいきたいと思います。

※所属表記・記事の内容は、取材当時の内容に基づきます