[社]研究開発/R＆D エンジニア

2020年に新設した技術推進チームのエンジニアを募集します。 このチームは、数あるサービス開発を横断して技術提案や技術提供を行い、技術力でビジネスを成功に近づけるためのチームです。最新技術を研究開発し、サービス開発に応用することで開発速度を上げていくことをミッションとしています。 紹介URL：https://career-recruit.rakus.co.jp/stories/culture-008/ このポジションでは、専門的な知識が求められる技術テーマを調査・検証し、応用する役割を担っていただきます。日進月歩で進化し続ける技術の中から、最適な技術を見定めてキャッチアップし、応用させる力や、各開発チームが抱える課題を把握し、解決する問題解決能力が求められます。 技術推進チームでは「技術ロードマップ」の作成・更新を任されており、5年先までを見据えて開発にとって必要な技術を定義し、適切なタイミングで習得を行なっています。 技術ロードマップに定義されている技術は幅広く、フロントエンド、バックエンド、インフラといった全領域となります。また、技術トレンドなども加味して技術を選定するようにしています。 この1年で実施した研究開発テーマはAutoML、モバイルクロスプラットフォーム、無停止リリースなどで、この数年以内でサービス開発への応用が見込まれる技術となっています。 研究開発を行ったテーマは半期ごとに習得を行い、その成果を開発本部にプレゼンテーションし、エンジニアブログへの発信を行います。 【研究開発業務の進め方】 業務の進め方は大きく分けて2パターンあります。 1つ目は、各サービス開発チームから有志を集め、2〜3人のチームを組んで進めます。この場合、開発チームの業務との兼ね合いで、毎週決まった曜日に5時間程度を確保し、集まって調査・研究を進めます。 この場合は半年、あるいは1年かけて進めます。 2つ目は技術推進チームメンバーのみで進めます。主に一人で進めるケースが多いです。この場合、自身の業務スケジュールを週次で計画し、日々調査・研究を進めます。 　 ご参加いただく場合はいずれのパターンにも関わっていただきます。 【実施した研究開発テーマの具体的内容】 ★AutoML 　手作業で試行錯誤を繰り返すよりも自動探索を行う方がサービス立ち上げの速度は元より、既存の機械学習機能の運用コスト削減に寄与できると考えられるため調査。 　モデル学習の実行までにかかる作業時間は、AutoML サービスを利用すると従来手法の２倍以上効率化され、AutoML ライブラリを用いた場合でも1.5 倍程度の効率化が見込まれることが分かった。 ・期間：半年 ・ブログ：https://tech-blog.rakus.co.jp/entry/20201111/machine-learning （利用技術） ・auto-sklearn, H2O.ai, TransmogrifAI, AutoKeras ・Python ★モバイルクロスプラットフォーム 　モバイルアプリ開発にかかる工数を削減し開発の省力化を実現するため、クロスプラットフォームを利用すれば低コストでモバイル開発が実現できるかを開発環境、学習コスト、機能開発の観点から調査。 　クロスプラットフォームでの開発がネイティブ言語での開発に比べ、開発コストを省力化することができると結論づけることができた。中でもFlutterは調査した中で最も欠点が少なく、汎用性が高いことが分かった。この取り組みからサービス開発で取り入れられることが検討されている。 ・期間：3ヶ月 ・ブログ：https://tech-blog.rakus.co.jp/entry/20201210/cross-platform （利用技術） ・Flutter, Ionic Framework, React Native ・Vue.js, React ・Swift, Kotlin ★無停止リリース 　DB変更を伴うリリースを無停止で行うにはどのような手法があるのか、どのようなアーキテクチャやリリース手順を取るのが望ましいのかを調査。 　完全な無停止運用（サービス停止を一切しない）を目指さず、停止を伴うメンテナンスリリースを何度かに1回計画することを前提とすれば実現できることが分かった。弊社のようなBtoB向けサービスであれば実現できる可能性は高い。 ・期間：1年 ・ブログ：https://tech-blog.rakus.co.jp/entry/20210330/release （利用技術） ・MariaDB, Apache, Redis, JMeter ・Flask ◆配属組織 ・開発本部　開発管理部　技術推進課 　※サービス毎に開発チームが分かれています。 ・課長1名-メンバー2名 ※管理職を含め開発全体人数としては80名程度で、製品別・役割別に8つの開発チーム（課）に分かれ、それぞれ10名～20名ほどの規模となっています。 ◆魅力点 ・技術ロードマップでの技術選定を一任されており、最新技術を自ら研究開発することができます。 ・サービス開発を横断して関わるため、一つのサービス開発に捉われない、幅広い知識や問題解決能力が養われます。