DALLE-3で生成

はじめに

10月からAI Shiftにジョインした木村です。 サイバーエージェント本体のメディア事業部から異動してきました。中途入社して9年になるバックエンドエンジニアで、前のチームではエンジニアリーダーをしていました。 今回はそんな新規参画者の目から見たAI Shiftの開発組織について紹介したいと思います。

目次

• 事業について
• バックエンドの主な使用技術
• 開発チームの規模と雰囲気
• 開発スタイル
• AIに近いところで仕事をすることの重要性

事業について

現在既存のプロダクトとLLMの連携や新たにLLMを活用した企業内の課題解決をサポートするプロダクトを開発中です。 変化が早いので詳しくはプレスリリースをご覧ください。

バックエンドの主な使用技術

言語・ミドルウェア

• Golang
• Kubernetes (GKE)
• CloudSQL
• Firestore

アーキテクチャ

• Clean Architecture
• マイクロサービス

サービスの数は主要なところで20ほどで、サービス間の呼び出しは主にCloud Pub/Subを利用しています。 プロダクトのリリースは2016年で、4年前にシステム刷新しています。そろそろ部分的にリアーキテクチャを考える時期かもしれません。

開発チームの規模と雰囲気

フロント・バックエンド合わせて開発チームのエンジニアとして15名ほど、AIチームにMLエンジニアが10名ほど ビジネス職含めたAI Shift全体では50名ほどの組織となっています。 サイバーエージェントの採用基準でもありますが、AI Shiftでも本当に素直でいいやつ（人）が多いです。 ちょっとした質問でも快く答えてくれたり、Slackのtimesチャンネルで疑問などを呟くと誰かが反応してくれたりしてます。 また、2ヶ月経ってみて思うのは周りから『話しかけられる』雰囲気がありがたかったなと思います。自分はそこまで人見知りではないですが自然に組織になじむことができました。

開発スタイル

アジャイルのスクラムを採用しいてます。 デイリースクラム、バックログリファインメント、スプリント計画などのMTGが設定されていて2週間のスプリントで開発しています。 プロジェクト管理ツールとしてはJIRAを使用していて割としっかりめのスクラム開発だと思います。 また、開発の進め方のドキュメントに以下のように書かれて印象的でした。

ゴール 開発速度を上げること スケジュールを死守すること 開発の遅れ・ハプニングをできるだけ早期に発見して、別のオプションをできるだけ早く提示できること 個人のつまずきを個人の問題点にしないこと 開発の予測可能性を上げること

AIに近いところで仕事をすることの重要性

この記事を書いている2023年11月現在、世の中はChatGPTを中心にした生成AIブームと呼べるような状態で、毎週のようにAI関連の大きなニュースがあり変化の速さを感じています。 近い将来AGI(汎用人工知能)、ASI(人口"超"知能)の登場も予想されていて、将来なくなる仕事、残る仕事のようなことも言われている中でエンジニアとして自分がどういう立ち位置で仕事をするか考えてしまいます。 ソフトウェアエンジニアは最後まで残る仕事かもしれませんし、もしかしたら進化したGitHubCopilotやノーコードツールによって真っ先になくなるかもしれません。 先のことはわかりませんが、個人的にはAIによる変化を受ける側ではなく、変化を推進する側にいることで得られる知識・スキル比較的長く役に立つのではないかと思っていてます。 過去を振り返ってみると工場のオートメーション化、IT革命といわれた変化でも変化を推進する人の仕事はより増えている印象です。 AI Shiftに異動してきてまだ間もないですが中にAIエンジニアもいて、日々AIの活用を考え議論できる仲間がいる環境で仕事することにワクワクし可能性を感じています。

最後に

AI Shiftではエンジニアの採用に力を入れています！ 少しでも興味を持っていただけましたら、カジュアル面談でお話しませんか？ （オンライン・19時以降の面談も可能です！） 【面談フォームはこちら】 https://hrmos.co/pages/cyberagent-group/jobs/1826557091831955459