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Qiita 株式会社 / Software Engineer
Qiita Inc. でソフトウェアエンジニアとして、プロダクトや開発チームを良くすることをやってます。 TOIL を倒すのと、バケツでインクを塗り合うのが好きです。興味があちこち行ったり来たりするのが弱点です。
Qiita, Qiita Team の開発、開発や運用の仕組みの改善、新技術の布教、外部への宣伝…etc、プロダクトや開発組織をよくするためのことをいろいろやっています🚀
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Qiita Team の開発のお手伝いや社内の開発の改善をしていました。
https://qiita.com/tomoasleep/items/5c1cf71c1148c2737ca2 などの仕組みや、 社内で部分的に使われていた JSON Schema を利用して、フロントエンド、バックエンド間の型の共有をして、安定して開発が行いやすくする仕組みを整備しました。
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インフラ領域 / 技術基盤領域の Software Engineer として、社内の開発基盤をいい感じにして爆速で開発できるように取り組んでいました。
Wantedly では、GraphQL API を、フロントエンドからマイクロサービスの gRPC API を利用するためのゲートウェイとして利用しています。なので、社内サービスの安定性を計測するには当然 GraphQL API の各種数値を計測する必要があるのですが、 GraphQL API の特殊性 (すべて同じ path を利用する、status code 200 でもエラーを含むケースがある) から、いわゆる 5xx 系のエラーが計測しにくい状態になっていました。 なので、API 内のエラーを 5xx 系と 4xx 系に分け、それをコードベースで表現できるようにし、エラーの収集、ログを行う基盤を整え、同名の Operation 毎の 5xx 系のエラー割合を計測できるようにするなど、全体的なエラーの秩序を作り、エラーを適切に計測する基盤を整えました。
大学在学中の3年間をアルバイトとして、卒業後は正社員としてIncrementsに関わってきました。Qiita, Qiita:Team の開発の他にも色々手広くやっていて、Slack通知用の記事フォーマッターの開発、GraphQLでの内部APIの整備、CIやデータ基盤、Terraform環境の改修、Qiitaの完全HTTPS化など、開発面の整備やインフラ整備などもやっていました。
Slack 上で Qiita Team の記事を表示する際に、表示を綺麗にするために、HTML から Slack の独自 markup 言語に変換するための Gem を開発しました。
関数型プログラムの関数ごとの不変条件の推論方法についての研究に取り組みました。
Google 日本語入力のモバイル版のテスト方法の調査及び整備を行いました。
東京大学理学部情報科学科 (通称 IS) に所属していました。理学部にいたのですが、座学を色々やるよりもとにかく手を動かすのが好きで、無限に降ってくる課題と戦ったり、課題を元に色々遊んだり、アルバイトをしたり、ひたすらキーボードを打ち込んでいた記憶があります。
理学部情報科学科名物の FPGA 上で動く CPU を開発する課題 (https://www.is.s.u-tokyo.ac.jp/isnavi/practice01-01.html) で MIPS っぽい感じのパイプラインCPU の実装を行いました。FGPA というプログラマブルな回路を使って、回路を記述するための言語である VHDL を利用して FPGA 上に CPU 回路を実装するのですが、専用 IDE の使い勝手がなかなか重かったり、テストコードの記述が冗長になってしまうのが辛く、Ruby でテストコードを記述するための専用ライブラリ (https://github.com/tomoasleep/vhdl_test_script) を自作しながら CPU 開発を進めていました。 4人のチームで半年かけて開発して、自分は FPGA 用の CPU 回路の実装を担当していたのですが、最終的に冬休みを丸々開発に宛てて残りのタスクをすべて巻取る、すべてを終わらせる係として動くことになり、チーム開発の難しさを体感することとなりました。
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ウォンテッドリー株式会社 / Software Engineer
Wantedly では、GraphQL API を、フロントエンドからマイクロサービスの gRPC API を利用するためのゲートウェイとして利用しています。なので、社内サービスの安定性を計測するには当然 GraphQL API の各種数値を計測する必要があるのですが、 GraphQL API の特殊性 (すべて同じ path を利用する、status code 200 でもエラーを含むケースがある) から、いわゆる 5xx 系のエラーが計測しにくい状態になっていました。 なので、API 内のエラーを 5xx 系と 4xx 系に分け、それをコードベースで表現できるようにし、エラーの収集、ログを行う基盤を整え、同名の Operation 毎の 5xx 系のエラー割合を計測できるようにするなど、全体的なエラーの秩序を作り、エラーを適切に計測する基盤を整えました。
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