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

年間15個以上のプロダクトをリリースするAIチームを入社したてのフレッシュな目線で紹介する

エムスリーのAI・機械学習チームは年間15個以上のプロダクトをリリースし、2024年8月現在までに93個のプロダクトがリリースされています。 本記事では2024年6月入社の筆者(中村)がどのようにチームに溶け込んだか、そしてこのような大量のプロダクトを開発し運用するAIチームについて、入社直後のフレッシュな目線で語っていきます。

  • はじめに
  • AIチームの特徴
    • ビジネスのためのプロダクト開発
    • 技術に対する高い裁量
    • オーナーシップ
  • 楽しくプロダクトを覚える
  • 大量のプロダクトを生み出す方法
    • ベンチャーマインドとフラットな組織
    • ROI文化
    • ものづくりが好きなメンバー
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    • カジュアル面談もお気軽にどうぞ
    • インターンも常時募集しています

はじめに

この記事はAI・機械学習チームブログリレー 10 日目になります。 2024年6月 から AI・機械学習チームにジョインした中村 伊吹（@inakam00）です。AI・機械学習チーム（以下、AIチーム）は「打席にたくさん立ち、ホームランを打ち続ける」というチームバリューのもと、年間15以上のプロダクトがリリースされています。5億円以上の利益を出すプロダクトも複数存在し、現在もチーム全体の利益貢献額は増加傾向にあります。

打席にたくさん立ち、ホームランを打ち続ける

入社してすぐに「だいたい1ヶ月に1プロダクトのペースでリリースしていくよ」と言われた時は、開発についていけるんだろうか？ 利益貢献が全てなのだろうか？ とハラハラしていましたが、たった3ヶ月で今となっては、当たり前のように高速リリースができる体に改造されました。

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ちょっとJavaのsynchronizedをGoに移植しようとしたはずが、なぜか１万文字の作文ができた

AI・機械学習チームのブログリレーも9日目になりました。同チームの横本@yokomotodです。

本日はJavaとGoを題材に並行プログラミングまわりの自由研究をしたお話をしてみたいと思います。

3部構成で、パート1では発端となった「排他制御」について、パート2では「メモリの可視化」について、それぞれJavaとGoを比べてみました。

最後にパート3では、それらの動作を規定する「メモリモデル」について、わかりやすく解説されているリソースを紹介します。

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レビュー依頼の優先度について考えていたら、レビュー依頼をスコアリングしてソートするツールができた

個人開発 プロセス改善 Go OSS

こちらはAI・機械学習チームブログリレー8日目の記事です。前回のブログは高田さんの「AI・機械学習チームで学んだ開発技法で趣味の通知系ツールを量産した」でした！

www.m3tech.blog

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。

「レビュー依頼の優先度」といえば自分の作業とレビューのどちらを優先するかという意味での「優先度」の印象ですが、今回は複数あるレビュー依頼の中で、どのレビューから見ていくかという意味での「優先度」の話をします。

レビューの優先度を考えていく中で、「これは自動化したら面白いのではないか」と思い立ち、レビューの優先度をスコアリングするツールを作ったので、その経緯を簡単に紹介していきます。

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AI・機械学習チームで学んだ開発技法で趣味の通知系ツールを量産した

AI・機械学習チームブログリレー 7日目担当の高田です。

AI・機械学習チームでは、開発するプロダクトの数が多く、スピード感を持って開発を進めることが求められます。 そのような環境の中では、高速にプロダクトを生むためのあるあるのアーキテクチャであったり、どのプロダクトでも使っているぞというライブラリが存在します。

それらのノウハウを活かして、日曜大工で作った趣味開発のプロダクトを紹介していきたいと思います。

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mypy plugin に入門して社内 OSS である gokart を型安全にしてみた

今回は mypy plugin を利用して、型安全に対応していないライブラリを型安全にする方法を紹介します！ 具体的にはエムスリーが開発する機械学習パイプラインツールである gokart を対象とし、mypy plugin を用いてどのように型の課題を解消したかについて解説します。 対象読者としては、既に gokart を使ってくださっている方はもちろんですが、dataclass や Pydantic がどのように型を担保しているかについて興味がある方も想定しています。

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SRE NEXT2024 登壇&体験記 その２

SRE イベント

AI・機械学習チームの北川(@kitagry)です。 この記事はAI・機械学習チームブログリレーの記事です。

8/3,4の２日間、SRE NEXT 2024で登壇させていただきました。 こちらで自分の登壇の話しと印象に残ったセッションなどの参加レポートとして紹介します。

また、弊社の後藤もレポートを書いているので良ければこちらもご参照ください。

www.m3tech.blog

SRE NEXT登壇の様子 Photo by SRE NEXT Staff

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