アダコテックのカジュアル面談をご紹介します!〜エンジニア編〜 | 株式会社アダコテック
カジュアル面談を実施している会社が増えていますが、会社によって実施方法はさまざまです。弊社の開発チームでも、本選考フェーズに進む前にカジュアル面談の場を設けていますので、実際の面談風景を交えながらご説明させて頂きます! ...
https://www.wantedly.com/companies/company_8396481/post_articles/206639
こんにちは、アダコテックでテックリードをしてます柿崎です!今回はアダコテックがどのような技術を採用し、どんなツールを使って開発されているのかについてご紹介したいと思います。
アダコテックでは「モノづくりの進化と革新を支える」をミッションに検査・検品を自動化する画像解析AIを提供しています。コアとなる技術は高次局所自己相関(Higher-order Local Auto Correlation : HLAC)特徴と呼ばれるもので、従来手法に比べて少ないサンプル数で高速に学習、検査を実行できます。この技術をクラウドを通して幅広いお客様に利用していただけるよう、日々開発を進めています。
バックエンドのメイン言語をPython3にしています。サーバの要件に応じて、DjangoとFlaskを使い分けています。アダコテックの画像処理系の固有技術がWindowsベースで作られており、こちらのサービス化はNode.js+Expressで実装しています。
フロントエンドはNuxt.jsで作成しております。SPAとしてサービスを実装しており、軽量かつ独立性の高いアーキテクチャを実現しています。
画像処理や数値演算のライブラリとしてOpenCVやEigen、Intel MKLを利用しています。
ソースコードのバージョン管理はGitHubを利用しています。CodeDeployを使って、GitHubにpushするとdevelop環境に自動デプロイする仕組みを作っています。その他、自動テストやコードのチェックなどにCircle CIやGithub Actionsを利用しています。
APIサーバはDockerコンテナをECS Fargateで動かしています。データベースにはAurora(MySQL)を利用しています。リソースの保管、配信はS3+CloudFrontを使っています。ユーザのリクエストに応じて、機械学習のジョブを動かすBrokerとしてElastiCache(Redis)を利用しています。ユーザ認証、認可基盤はAuth0を使っています。
ログはfluentbitを使って、S3に置かれます。KPIなどはAthenaを使って取り出して、可視化はQuicksightを使っています。
チャットツールはslack、メールなどはG Suiteを使っています。またドキュメントや議事録などはNotionを使ってやり取りをしています。これからSSOを使ったアカウント管理の一元化を目指していて、Azure ADを使っています。
アダコテックでは積極的に新しい技術やツールの導入を検討しており、上記の技術も現時点でのものを書かせて頂いています。ここで記載しきれなかった点も含めて、最新状況についてもお伝えしたく、もしご興味をお持ち頂けましたら是非カジュアルに面談させて下さい!