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プロダクト・ディベロップメント部
国内向け事業 afb エンジニア メンバー

2024年 / 中途入社

仕事内容・担当業務を教えてください

2024年にSREエンジニアとして中途入社し、現在は「afb」の収益基盤を支えるトラッキングシステムの開発・運用と、既存システムのリプレースを担当しています。
トラッキングシステムは、「広告経由の成果を正しく計測するための仕組み」です。afbのビジネスそのものを支える重要なシステムだからこそ、安定して動き続けることはもちろん、リプレースにおいても既存の動作を正確に引き継ぐことが求められます。

現在の仕事は、単に新しいシステムを開発するだけではありません。長年運用されてきた既存システムのコードや変更履歴を読み解き、「現在どのような仕様で動いているのか」を整理するところから始まり、新しいシステムの設計・実装、新旧システムの動作検証、移行スケジュールの策定まで幅広く携わっています。
また、SREとしての知見を活かし、afb関連プロダクトのCI/CDフローの構築やクラウドインフラの最適化、コスト削減などにも取り組んでいます。「インフラだけ」「アプリケーションだけ」と領域を限定するのではなく、プロダクト全体を見ながら改善できることが現在の仕事の面白さです。

技術スタック

・フロントエンド: TypeScript
・バックエンド: PHP, Python, Go, Node.js
・DB: MySQL, Redis
・インフラ・環境構築: AWS, GCP, Docker, Kubernetes, Terraform
・開発・コラボレーションツール: GitHub, Jira, Slack, Figma, VSCode
・開発スタイル: スクラムベース

仕事の中で、うまくいかなかった・難しかった経験はありますか?

トラッキングシステムのリプレースを進める中で最も難しかったのは、「新しいシステムが既存システムと同じように動くことを、どう証明するか」という問題でした。
既存システムは長年にわたって機能追加や改修が行われており、送信されるパラメータや処理の分岐条件など、動作に影響する要素が非常に多く存在します。さらに難しかったのは、「どのような動作が正しいのか」を網羅した仕様書が存在していなかったことです。

そのため、新システムの開発が完了しても、それだけでは本番環境へ切り替えることができず、「既存システムと同じ動作をする」という客観的なエビデンスを作る必要がありました。稼働中のサービス、しかも事業の収益に直結するシステムのため、「おそらく大丈夫」では進められない。そこが、このプロジェクトの難しさでした。

どのように乗り越えましたか?

まず、過去のコードや変更履歴を遡り、チーム内で議論しながら既存システムの動作を一つずつ整理しました。つまり、「仕様書を見てシステムを作る」のではなく、「動いているシステムを解析して、後から仕様を明らかにする」ところから始めた形です。
その上で、整理した仕様をもとにテストコードを作成し、新旧両方のシステムで同じテストを実行し、同一の結果になることを確認することで、動作の一致性を検証しました。
ただし、それだけでも十分ではないと考えました。解析した仕様と、実際のユーザー環境で発生している処理が一致しているとは限らないためです。

そこで、本番環境の既存システムで実際に処理されたリクエストを抽出し、同等のリクエストを新システムにも送信し、両者の処理結果に差分がないかを継続的に確認する仕組みも構築しました。
新しい技術を使うこと以上に、「どうすれば安全に切り替えられるのか」を自分たちで考え、検証方法そのものから設計することが、このプロジェクトで得られた大きな経験だと思います。

フォーイットのエンジニアとして働く価値・得られる経験を教えてください

大きいのは、決められた仕様を実装するだけではなく、「そもそも何を変えるべきか」「どう変えるべきか」からエンジニア自身が考えられることです。
もちろん事業としての優先順位はありますが、プロダクトの課題に対して「この構成に変えた方がいいのではないか」「この技術を使えば解決できるのではないか」と、自分から提案することができます。

実際に私自身も、チームで議論した上で、それまで社内で利用実績のなかった技術を検証環境へ導入した経験があります。今回のリプレースにおいても、既存システムの解析から新しい構成の検討、実装、テスト方法、移行の進め方まで幅広く関わっています。
「技術を使うこと自体が目的なのではなく、事業やプロダクトの課題を技術でどう解決するかまで考えられる」という点が、フォーイットのエンジニアとして得られる経験・価値だと考えています。

AIの普及によって、開発の進め方に変化はありますか?

AIは開発やコードレビューなど様々な場面で活用しており、チームとして活用できる環境も整っています。一方で、AIにコードを書いてもらうこと自体が重要ではないと感じています。
今回のリプレースにおいても、「既存システムがなぜこの動きをしているのか」「どの動作を新システムでも維持すべきなのか」「どこまで検証すれば安全に切り替えられるのか」といった判断が必要になります。AIによって実装や調査を効率化できるようになったからこそ、エンジニアには「何を作るべきかを考え、設計し、品質を担保する力」がこれまで以上に重要になると考えています。

開発チームの雰囲気や、日々の仕事の進め方を教えてください

リモートワークも取り入れているため、テキストでのコミュニケーションも多いですが、必要に応じて気軽に通話をつなぎ、相談できる雰囲気があります。特に今回のようなリプレースでは、一人でコードを書くだけでは解決できない問題が多くあります。
既存システムの仕様について議論したり、新しい構成や検証方法についてレビューしたりと、それぞれの知見を持ち寄りながら進めています。
「分からないから聞く」だけではなく、「自分なりの仮説を持ち寄って、チームでより良い答えを作っていく」という進め方が多いですね。

今後の目標を教えてください!

まずは現在進めているリプレースプロジェクトを安全に完遂することが第一の目標です。その後も、新しい技術の導入やシステムの継続的な改善を通じて、より効率的で信頼性の高いトラッキングシステムへ進化させていきたいと考えています。

特に取り組みたいことが「監視・運用体制の強化」と「クラウドコストの最適化」です。
システムの異常をより早く検知し、問題が発生した際にも迅速に対応できる運用基盤を作ると同時に、クラウドリソースの使い方を継続的に見直し、システムの信頼性と事業としてのコスト効率を両立させていきたいです。
単に「動くシステムを作る」のではなく、長く、安全に、効率よく運用できる状態まで設計できるエンジニアになることが今後の目標です。

求職者へのメッセージ

現在、私たちのチームは、長年事業を支えてきたシステムを次の世代へ移行していく、大きな転換期にあります。
稼働中のプロダクトを止めることなく、事業への影響を抑えながらリプレースを進める仕事は、決して簡単ではありません。
仕様が明確でない既存システムを読み解く。あるべき構成を考える。新しい技術を検証する。安全な移行方法を設計する。そして、本当に問題なく動くことをデータで証明する。
泥臭い作業も多いですが、「決められたものを作る」のではなく、課題そのものを紐解き、解決方法から自分たちで作っていく経験をすることができます。

「新しい技術に触れたい」だけではなく、「技術を使って事業やプロダクトの根本的な課題を解決したい」という方にとっては、非常に面白い環境だと思います。
変化の途中にあるシステムを、自分たちの手で次の形へ変えていく。そのプロセスを一緒に楽しめる方と働けたら嬉しいです!

一日のスケジュール

  • 10:00

    始業・部内朝会

  • 11:00

    チーム内朝会(進捗共有)

  • 12:00

    開発(実装・調査・設計)

  • 14:00

    ランチ

  • 15:00

    スプリントレトロスペクティブ
    (週1) ※ない日は開発作業

  • 16:00

    スプリントプランニング
    (週1) ※ない日は開発作業

  • 17:00

    PRレビュー

  • 18:00

    チーム夕会(進捗共有)

  • 19:00

    終業

他の人のインタビュー

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