エンジニアチームについて（データ基盤チーム編）

こんにちは、オプティマインドです。
　今回は、オプティマインドの「データ基盤チーム」の仕事内容と魅力について解説したいと思います。自社プロダクト『Loogia(ルージア)』の基盤を支えるエンジニアチームの裏側では、一体どのような動きがあるのでしょうか。

こんな方に読んでほしい！
・データ基盤チームの仕事内容を知りたい
・データ基盤チームの技術スタックを知りたい
・仕事の意義や魅力について理解を深めたい

◆現在の開発体制・開発チームについて

　走行データ学習型配車システム『Loogia(ルージア)』というサービスを展開しているオプティマインドでは、6つのチームから構成されるエンジニア組織が存在します。

▶︎開発組織の全体像について詳しくはこちら

今回は、『Loogia(ルージア)』の位置情報データを扱う「データ基盤チーム」についてご紹介します。

◆データ基盤チームの業務内容

　データ基盤チーム​​では「データの価値を最大化し、組織横断的に継続的なデータ活用が容易な体制を構築する」というミッションを掲げ、位置情報に関連する地図データとテレマティクス(GPS)データを扱う開発に取り組んでいます。

ここでは、地図データとテレマティクス(GPS)データ、それぞれを扱う際の開発シーン毎に分けて仕事内容をご説明したいと思います。

まず、地図データとは、交差点と道路で表現されるグラフデータを指します。当然、道路がなくなったり新しいものができたりと、変化に応じてデータを更新する必要がありますので、随時アップデートをしていかなければなりません。それに加え、基礎となる地図データには法律的な規制の情報（一方通行か否か、速度制限が何キロか）情報しか載っていないため、お客様のご要望や実態に即した走行情報を地図データに反映させる必要があります。

新しい道路ができた際などの新地図データへの移行作業においても、道の形状変化（1本道が2本に分かれた等）が1つでも起きると、道路毎が個別に持つ「道路ID」が変わってしまうため、様々な点を考慮しながらスムーズにアップデートできるかどうかは重要になります。こういった複雑なアップデートの仕組みを構築する、調整するというのがデータ基盤チームの仕事の一つです。

また、実態に即した速度データ解析一つとっても、GPSデータを活用したマップマッチング処理やデータ解析に基づいた基準速度データの特定など、細かいロジックを考えるところからデータ基盤チームで担当しています。

次に、テレマティクス(GPS)データとは、文字通り位置情報のデータを指します。ここに関しては、直近でパフォーマンス向上と各種機能連携ケイパビリティー向上に向けたリプレイスプロジェクトを実施。社内リソースだけでなく、外部の海外チームやアドバイザーからのサポートを受けながら進めています。

◆データ基盤チームの体制と技術スタック

データ基盤チームは正社員が3名、インターン・業務委託が3名の計6名が在籍。それぞれが異なるバックグラウンドを持ち、多彩なメンバーが揃っています。

【データ基盤チームで働くメンバー】
・柏原 良太（2020年9月入社）
1989年岡山県倉敷市出身。大学進学を機に名古屋へ移住。新卒で就職した産業機器メーカにて先行技術開発部門に所属し、機械学習関係の技術開発に従事。2020年9月よりオプティマインドへ参画し、データを中心としたソフトウェアエンジニアリング全般に取り組んでいる。
https://www.wantedly.com/companies/optimind/post_articles/284783
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・葉林偉（2020年9月入社）
1997年中国出身。大連理工大学の電子情報学部卒で、コンピュータ科学と日本語のダブルディグリー。新卒でオプティマインドへ入社。現在はデータ解析、DevOps開発に携わる。

・坂匠（2018年6月入社）
1992年生まれ、2016年名古屋大学大学院工学研究科社会基盤工学専攻の博士前期課程を修了。2021年同研究科の博士後期課程を単位取得満期退学、メインの研究テーマは、携帯電話GPSデータを用いた交通需要予測手法の開発、2018年6月より、株式会社オプティマインドに入社し、日本の交通状況を加味した道路ネットワークDBの整備及び管理、GPSデータ解析、地図関連APIの開発に従事している。

技術スタック（開発環境）としては、PythonとScalaの2つの言語が中心になります。加えて位置情報データを扱う際は、ストリーム処理をするフレームワークであるSparkなどを使用。また、システム自体はパブリッククラウドで作っていますので、基本的にはAWS、必要に応じてGCPを使い、システム構築を進めています。

◆データ基盤チームの強み・魅力

オプティマインドのデータ基盤チームの仕事の魅力は大きく分けて3つあります。

1つ目は、影響を与えられるユーザー数の規模が大きい点です。地図データやテレマティクスデータなどを扱う「ロケーションテクノロジー領域」においては、物流に限らずかなり規模が大きいかつ多様なため、活用の可能性が広い点に面白さがあります。規模が大きい分お客様に与える影響も大きいため、チームで働くメンバー一人ひとりが自分の介在価値を実感することができるのも魅力の一つです。

また、前述したように、お客様ごとに配車ルールが細かく多様であるため固まった正解はありません。同じ会社のお客様でも拠点が違うとルールも異なり、当然成果も変わってきます。そんな状況でも、あらゆる解析を活用し最適解を導く。簡単なことではありませんが、突き詰めて考え抜ける楽しさを実感することができます。

2つ目は、お客様との距離が近い点です。オプティマインドでは『※ガレージ』という組織構造を展開しており、その中では実際にお客様と対面で話しているビジネスサイドを通じて、近い距離でお客様の声を聴くことが可能です。また、作ったものがすぐにお客様にダイレクトに届くため、より「手触り感」を味わいながら開発を進めることができます。

※ガレージ：ビジネスサイドと開発サイドがチームを組み、お客様のニーズをもとに検証を進める組織構造。

3つ目は、フラットで働きやすい文化がある点です。形式上のリーダーは存在しますが、雇用形態やポジションに関わらず自由に発言でき、フラットなチーム文化が根付いています。直近ではメンバーの発信からMTG開催頻度の調整や、チームタスク管理方法の改変など、開発に関わる細部までチームで議論し改善していこうと考えています。

◆今後目指す開発体制像

いくら解析のテクニックを持っていても、データ活用のハードルが上がってしまい、実際に解析がされないと意味がありません。そのため足元の段階では、データを活用するための「基礎をつくる」ことに重きを置いています。

そして中長期的には、効率良く活用しやすい蓄積データを元に、解析を行い事実分析をしてお客様に提供し、そのデータから得られる事実をもとに予想を行える世界観をつくることを目標としています。

オプティマインドでは「多様性が進んだ世の中でも、全ての人に物が届く世界を持続可能にする」という物流業界の壮大な社会課題を解決すべく、一緒に働く仲間を大募集中です。少しでも興味が湧いた方はカジュアル面談も大歓迎ですので、気軽にお声がけください。

エンジニア領域の募集職種
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