LayerXでCTOを務める松本勇気さんは、これまでGunosy、DMM.com、そして現在のLayerXという3社でCTOを経験した方です。事業開発や社内制度の立案・実行、開発組織のマネジメントなど、数えきれないほどの施策を講じ、技術的側面から企業の経営を支えてきました。 そんな松本さんですが、決して最初からCTOとしてのスキルが優れていたわけではないといいます。むしろ、「GunosyのCTO就任初期の頃はマネジメントの経験が浅く、至らない点がいくつもあった」と松本さんは語ります。 この記事では松本さんに、マネジメントの知見を習得した過程や、CTOを務めた3社で講じた施策の意図について語っていただきました。「開発組織のマネジメント論を学びたい」「学習し続けるCTOの知見を知りたい」という方は必見の内容です。 *…取材はリモートにて実施しました。 【Gunosy】マネジメント経験のほぼ無か

tl;drすべてのデータを高品質に保とうとしない。事業フェーズやプロダクト仕様、マネタイズ方法に応じて、品質を守るべきデータを明確に定義し、「品質が守られた箱の中の世界」を明確にする。データ品質維持の前提は、Single Source of Truth。SSOTなDWHを構築することとセットな取り組みであることが大切。データ品質管理のHowとしては、dbtがおすすめ。not_nullやrelationshipなどdbtがもつtest機能を活用し、データ品質監視を実現しよう。当然、dbtだけでは品質は守られない。Data Meshのような議論から運用体制を考えていく必要もある。聞こえのよい新しいものに踊らされる前に、着実に必要なデータ品質を守っていこうね。 こんにちは、こんばんは。Ubie Discoveryのsotaronです。データエンジニアをやったり、小倉唯さんのファンクラブ会員などを

Terraformで予防的ガードレールを実装したい！「Terraform-Compliance」のご紹介 7月7日はクラスメソッドの創立記念日です。今日は次々にブログ記事があがってくることでしょう！ また、わたくしゴトですが 18 期からコンサルティング部の部長を務めさせていただくことになりました。「あいつ、部長になったらブログ書かなくなったよな」と後ろ指さされないように、ブログの書ける部長として頑張っていきたいと思います。 ここから AWS が一般的に利用されるようになった昨今最近では単に AWS を使いたいという相談よりも、どうやって AWS 環境をうまく運用するべきか？というご相談が多くなっているように感じます。よくある相談の 1 つが「ガバナンス」です。 ある程度ユーザーに権限をもたせ自由にリソースを作成できるようにした結果、 「パブリックアクセスで S3 を公開してました、、」

Repro AI Labs で Software Engineer として働いている杉山阿聖です。Repro では機械学習の基盤として GCP を用いています。今回は Google I/O 2021 で発表された Vertex AI のサービスのひとつである、機械学習パイプラインの構築・運用を行える Vertex Pipelines で動かせるサンプルを作成したのでその紹介をします。サンプルは次のリンクからお試しください。 reproio/lab_sample_pipelines この記事ではまず、機械学習パイプラインの主な要件について述べます。次に、機械学習パイプラインの構築で用いられる Kubeflow Pipelines について概要を述べます。最後に、機械学習パイプラインの構築にあたり理解が必要な Kubeflow Pipelines の仕様について、今回作成したパイプラインを例に