エムスリーテックブログ

エムスリー(m3)のエンジニア・開発メンバーによる技術ブログです

ホームランバッターと同じ環境で働けると何が嬉しいのか?その2 - トレードオフに逃げない

こんにちは。エムスリーでプロダクトマネージャーとして働いている岩田(@a___iwata)です。

以前、ホームランバッターと同じ環境で働くことで得られる知見の1つを以下で紹介させて頂きました。

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今回はその2本目(ホームランだけに)として、成功するプロダクトの意思決定を見ることで分かったことをご紹介させて頂きます。 ホームランバッターと同じ環境で働けると何が嬉しいのか? という問いの答えになれば幸いです。

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5年継続することで分かってきた、個人開発モチベーションを持続するための方法

エムスリーエンジニアリングGの宮地です。普段は、製薬企業向けのマーケティング支援を事業としているBIR(ビジネスリサーチ&インテリジェンス)というチームにいます。

私は、2018年あたりから前職の同期と個人開発を始めて、過去の記事にも書いたように、現在はWalica(ワリカ)という複数人複数回の割り勘計算をサポートする調整さん的なWebアプリをメインにいくつかのサービス開発を継続しています。

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先日は今年7月にリリースした技術スタックのデータベース「what we use」が弊社CTOのツイートきっかけで多くの方に知っていただき、ありがたいことに、当日中に約30社から掲載依頼リクエストをいただくことができました。

Walica、what we useは継続開発していますが、過去にはアイデアの段階でボツになったもの、開発の段階でモチベーションが下がってリリースに至らなかったもの、リリースはしたけどユーザー数が伸びず、継続を断念したものなど多くの失敗を経験しました。

今回は、過去の経験からどうすれば個人開発を継続していけるのかを考えてみます。

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秘密情報をGitLabに格納することなくGoogle Cloud / AWSに対して認証する

エムスリーエンジニアリンググループ AI・機械学習チームの笹川です。 趣味はバスケと筋トレで、このところはNBAはオフシーズンですが、代わりにユーロバスケが盛り上がっていて、NBAに来ていない良いプレーヤーがたくさんいるんだなーと思いながら見ています。

夜ご飯を催促するためデスク横で待機する犬氏(かわいい)

今回は、パブリッククラウドへの認証に必要な秘密情報をGitLab自体に格納することなく、安全に認証する方法について紹介します。

  • CI/CDの実行時のパブリッククラウドに対する認証
  • ナイーブな手法とその問題点
  • OpenID Connectを用いた認証
  • Terraformでパブリッククラウド側の設定を記述する
    • Google Cloudの場合
    • AWSの場合
  • GitLab CI/CDで認証する
    • Google Cloudの場合
    • AWSの場合
    • 認証ステップの共通化
  • まとめ
  • We are hiring!
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ホームランバッターと同じ環境で働けると何が嬉しいのか? - "アイデアこそ全て"症

こんにちは。エムスリーでプロダクトマネージャーとして働いている岩田(@a___iwata)です。

最近、弊社山崎が各所で「ホームランを打つ」ということについて言及しています。

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エムスリーでは「ホームラン」と呼べるような事業が多数立ち上がっています。 最近では、後払いによる会計待ち時間ゼロ、使いやすい予約と問診、QRでのチェックインといったスマートな診療を実現するデジスマ診療が例として挙げられます。

digikar-smart.jp

ここでは、そんなホームランを打てる人が多数在籍している環境に身を置くことでどんなことが分かったのかを振り返っていこうと思います。 ホームランバッターと同じ環境で働けると何が嬉しいのか? という問いの答えになれば幸いです。

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絶対に落とせない!友人の結婚式の余興用アプリケーションをエラーゼロで突破した

エムスリーエンジニアリンググループ AI・機械学習チームでソフトウェアエンジニアをしている中村(po3rin) です。検索とGoが好きです。

今回は友人の結婚式の余興用に作ったアプリケーションの実装とエラーゼロで突破するための工夫などを紹介します。

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チームをまたぐ機械学習プログラム実行のプロセスを爆速にする

エムスリーエンジニアリンググループの遠藤(@en_ken) / 佐々木です。私達はBIRというチームでアンケートシステム周りの開発を担当しています。

BIRでは、独自で実施したアンケート調査結果を使った製薬会社等のマーケティング支援する事業を行っています。 その事業の中では、調査結果をそのまま提供するだけではなく、加工することでデータの価値向上を図っており、 そのデータ加工方法として機械学習を使ったプログラムも利用しています。

今回は、そのプログラム実行を含めた全体のプロセスの改善した話を経緯も交えて紹介したいと思います。

  • これまでのプロセス
  • 変更後のプロセス
  • 実現のためにやったこと
    • 責務の分担
    • 実行環境
      • AWS Batchの選択理由
      • EC2スポットインスタンスの導入可否
  • 改善結果
  • まとめ
  • We are hiring!!
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