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こんにちは。Sansan Tech Blog 編集部です。 2022年7月27日に、LINE社・SmartHR社・freee社・Sansanの4社合同「サーバーサイドエンジニア採用説明会」がオンラインにて開催されました。 この記事では、登壇した加畑（技術本部 Sansan Engineering Unit / テクニカルリード）の登壇資料をもとに「Sansan」のサーバサイドエンジニアの仕事や働く環境、現在の課題などをご紹介します。 当日の様子も公開されていますので、ぜひ合わせてご覧ください。 youtu.be sansan.connpass.com Sansanのサーバサイドエンジニアについて speakerdeck.com Sansanが提供するサービス Sansanでは、人と企業にかかわる出会いをビジネスチャンスにつなげるデータベースとして、複数のプロダクトを提供しています。 その中

技術本部 R&D研究員の前嶋です。梅雨の季節ですが、少しでも快適に過ごせるようにOnのCloud 5 wpを購入しました。水に強くて軽快な履き心地で最高ですね。(追記：この記事の公開作業をしている間に梅雨が終わってしまいました) 今回は、データフレームのテストについての記事です。 データフレームのテストをどう書くか データが中心となるサービスのネックになるのが テストをどう書くか です。というのも、データフレームは行×列の構造になっているため、入力あるいは出力値がデータフレームになるような関数が多いプログラムでは、テストケースを書くのが非常に面倒です。仕様の変更があった場合、それぞれのテスト用の疑似データに修正を加えることを考えると、より簡潔にデータフレームのバリデーションをする方法が欲しいところです。実は、データフレームのテストはProperty Based Testingという考え方と

データ戦略部*1でエンジニアをしています、22新卒の金子です。 突然ですが、皆さんはコードにアノテーションコメントを使っていますか？アノテーションコメントというのはTODO、FIXME、NOTEなど、コメントに何かしらのプレフィックスを付けて、コメントの意図、性質を分かりやすくするというものです。 今回の記事では、その中でも最もよく使われるであろう、TODOコメントとの向き合い方について考えたいと思います。 TODOコメントの問題点 何の気なしにTODOコメントを使っていると、以下のような問題が生じます。 数カ月前に書かれたTODOコメントが未対応のまま放置されている。 対応済みのTODOコメントが消されていない。 メンバーによってTODOコメントの温度感が違う。 このような理由から、TODOコメントは増加の一途をたどります。私の所属するプロジェクトはまだ発足から日が浅く、古くとも数カ月前

Bill One Entry*1グループの秋山です。 1. はじめに 2010年代前半に登場したReactやVue.jsに代表される宣言的UI実装は、大規模なSPAの構築を可能にしました。その一方、フロントエンド領域に新たなアーキテクチャが導入されたことで、それまでWebアプリケーション開発で定石とされたテスト手法を適用しづらいケースが増え、新たなベストプラクティスが求められるようになりました。 その要請に応える形で、2010年代後半にはフロントエンドのテスト手法に緩やかなパラダイムシフトがありました。この記事ではそのパラダイムシフトを振り返りながら、フロントエンドで必要なテストについて考察し、最後にChromaticを用いたビジュアルリグレッションテストを紹介します。 2. Testing Pyramid と フロントエンド テストを語る際によく持ち出されるメタファとして、Testing

Sansan株式会社でAndroidアプリのアーキテクト・マネジメントをしている山口です。今回Sansan/Eightを始めマルチプロダクト体制にシフトしていく中でモバイルのアプリ横断チーム「Future Successチーム」ができたのでそのことについて書きたいと思います。 なぜアプリ横断チームを作ったのか？ Sansan株式会社ではSansanやEightを始め、Bill OneやContract Oneなどさまざまなプロダクトが生まれ、ソフトウェアエンジニアの体制がマルチプロダクトに向けて一新されました。 prtimes.jp その中でモバイルエンジニアはMobile Application Groupとして１つのグループになりました。しかし、発足当時は同じグループという箱に入っただけでそれぞれが独立して開発を進めるだけの組織になっていてグループとして一緒になった利点を活かせずいまし

こんにちは、技術本部 Mobile Application グループの山名です。 WWDC から早くも1ヶ月が経とうとしており、時の流れの速さを感じています... （ちなみに自分は今年も What’s new in UIKit があることに絶望したのが一番印象に残っています） そんなことはさておき、今回は Sansan アプリにおける iOS 12 のサポート終了対応についてお話しします。 iOS 12 というと大分前なので、既に世間には沢山知見が溜まっていて楽勝やろなあ…と高を括っていたのですが、思わぬ地雷を踏んでしまったのでぜひ最後までお楽しみください。 修正した内容 KeyWindow の取得方法 statusBar 系の取得方法 UIActivityIndicatorView.Style の指定方法 特定 OS でのみ TabBar のテキストが見切れてしまう その他 おわりに 修

こんにちは。Eight でエンジニアをしている鳥山（@pvcresin）です。 散歩が趣味なので、暖かくなってきて嬉しい今日このごろです。 さて今回は Web フロントエンドのビルド時間短縮のため、esbuild-loader を導入した話をしたいと思います。 背景 ビルドにかかる時間はプロダクトが大きくなるにつれてじわじわ伸びていき、開発者体験（DX）を悪くする原因となるため、常に短縮する方法を考える必要があります。 Eight の Web フロントエンドは主に TypeScript・React で開発を行っており、ビルドには webpack を使用していますが、 ビルド時間の大部分はこの TypeScript や React の JSX 記法を JavaScript に変換する処理の時間です。 そこで、この処理を代替することのできるより高速なツールを使うことでビルド時間を短縮しようと考

こんにちは。 技術本部 研究開発部の高橋寛治です。 Python でプロジェクトを始める際に、ディレクトリ構成を考えたり、パッケージ方法を考えたり、もしくは何か参考になるものを見つけてコピペしたり、と意外と時間をかけていました。 これをコマンド一つで解決する Cookiecutter および社内での活用事例を紹介します。 Cookiecutterとは Cookiecutter とは、プロジェクトテンプレートからプロジェクトを作成してくれるコマンドラインツールです。 ここでのプロジェクトとは、ディレクトリとファイルおよびそれらの命名や記述されている項目を指します。 Cookiecutter には次の2つの側面があります。一つはプロジェクトテンプレートを利用すること、もう一つはプロジェクトテンプレートを作成することです。 インストール Cookiecutter は Python で書かれたライ

こんにちは、技術本部 Bill One Engineering Unitの江川です。 2021年4月に新卒としてSansanに入社したのですが、早いものでもう1年が経ってしまいそうで驚いています。 今回は、そんな早かった1年に思いを馳せつつ、Bill Oneフロントエンドのビルド周りを高速なビルドツールであるViteに移行していった話をしたいと思います。 移行の背景 Bill OneのフロントエンドではReact + TypeScriptを採用しており、ビルド周りには Create React App（以下、CRA）をejectなしで利用していました。*1 CRAは、開発初期にwebpackなどの設定を隠蔽し簡単にセットアップを行えるという利点がある一方で、開発を進めていきコードベースが大きくなってくるといくつかの問題が発生することがあります。 具体的にはBill Oneでは以下のような問

こんにちは。Sansan Builders Blog 編集部です。 今回は、2月28日に開催した【エムスリー山崎氏とSansan西場が語る「エンジニアのチャレンジをどうマネジメントするか」】のイベントレポートをお届けしたいと思います。 本稿では、皆さんから寄せられた質問への回答を、かいつまんでお伝えします。 アーカイブ動画も公開していますので、実際の様子やアフタートークの模様は映像でもお楽しみください。 youtu.be 登壇者 エムスリー株式会社 執行役員／VPoE／PdM​ 山崎 聡氏（@yamamuteking） ※エムスリーエンジニアリンググループ紹介資料はこちら Sansan株式会社 VPoE／技術本部 研究開発部 部長 西場 正浩（@m_nishiba ） ※Sansanのエンジニア情報サイトはこちら エンジニアのチャレンジマネジメントとは？ 現在約300名のエンジニア・研究員

こんにちは、クラウド請求書受領サービス Bill One の開発をしている加藤です。 新しくアプリケーションを開発する際は、それが日本国内をターゲットにしたものであっても、グローバル対応するときに問題が発生したり、そもそもグローバル対応できなかったりする作りにはしたくないはずです。まずは日本の顧客向けにスタートしたBill Oneを開発する際も、同じことを考えていました。 本稿ではグローバル対応の中でも、日付・時刻にフォーカスします。 次の「タイムゾーン呪いの書 3部作」にあるように、日付・時刻の扱いの難しさはよく知られています。 タイムゾーン呪いの書 (知識編) タイムゾーン呪いの書 (実装編) タイムゾーン呪いの書 (Java 編) この3部作は2021年の改訂ということもあり、Bill Oneの開発を始めたばかりの頃に直接参考にできたわけではありません。 初版やエムスリーさんの記事を

技術本部 データ戦略部 Newsグループの木田です。 最近、初めて自作キーボードに挑戦しました。ちょうど２枚目のモニターも買ったので、モニター２台と自作キーボードで快適に記事を書いています。 予めお断りしておきますが、この記事は元々、社内向けに設計方針や規約・ツールなどについて共有するために書いたものでした。最近、他チームの参考資料として役立ったこともあり、社外向けに手を加えて公開する運びとなりました。 はじめに 機構改革・人事異動情報(β) とは ⚛️ Atomic Design に従う ⚛️ Atomic Design とは ⚛️ Molecules と Organisms の分け方 ⚛️ コンポーネントの設計方法 📝 規約 📝 Component と Container を分ける 📝 データの繋ぎ込みは Organisms 以上で行う 💡 Tips 💡 Atoms はタグ本

こんにちは、Sansan 技術本部 Mobile Application Group に所属している iOS アプリエンジニアの相川です。 本記事は Sansan Advent Calendar 2021 の23日目の記事になります。 adventar.org 現在 Sansan の iOS アプリチームでは開発環境の改善を目的としたマルチモジュール化を行っています。 絶賛行っている最中のマルチモジュール化の技術的な実現方法などについては、作業が進んだらいつか記事にしたいなと思っています。 本記事では Sansan の iOS アプリチームでマルチモジュール化を推進するためにどのようなことをやってきたのかということについて焦点を当てて以下の流れで説明していきます。 過去のマルチモジュール化の失敗とそこから得た学び マルチモジュール化についての知識を持つメンバーが不足していたため、手探りで進

こんにちは。 Eight事業部プロダクト部でデータアナリストをしている林田です。 本記事は Sansan Advent Calendar 2021 13日目の記事です。 adventar.org Eightのデータ分析チーム「データマネジメントチーム」にはデータアナリストが3人所属しており、メンバーはそれぞれが担当するサービス領域において意思決定やKPIマネジメントの支援をしています。 データ分析チームのお仕事については以前記事を書いているので、宜しければこちらもご覧ください。 Eightのデータ分析チームのお仕事 - Sansan Builders Blog 今回はそんなデータ分析チームの仕事の中でも、開発チームと伴走してデータ分析していく手法についてお話したいと思います。 なぜデータ分析が重要なのか プロダクト開発においてデータ分析が必要になる場面は2つあります。1つは機能の企画段階に

人事部 高橋 です。 本記事は Sansan Advent Calendar 2021 - Adventar の10日目の記事です。 このたび、社内で人事評価に使うシステムを内製しました。 このたびと言いつつ1年ほど前から運用が始まっていたのですが、やり残し等も落ち着いたこのタイミングで記事にしてみます。 背景 従来は Kintone に人事評価のためのシステムがあり、4年ほど運用していました。Kintone の設計、カスタマイズは外注でした。 以下の要因から、システムを内製する判断が下りました。 評価設計の定期的な見直しやデータの増加に Kintone のカスタマイズ性と性能が耐えきれなくなった。 今後も人事評価の仕組みは柔軟に（同時に、効率的に入力できるように）見直していきたいという経営陣の意志があった。そのためパッケージを導入するリスクが強かった。 人事部に所属しながらWeb開発がで

こんにちは。CSIRT の吉山です。 私は2020年の4月にセキュリティエンジニアとして新卒入社し、現在は主にログ基盤（SIEM）の構築・運用やインシデント対応などの業務に取り組んでいます。 今回はそのログ基盤構築や運用、その他検証で得た知見などについて紹介します。 まず初めにログ基盤の技術的な概要についてここで簡単に触れておきます。 ちなみに基盤構築の背景などについては、以前に同じく CSIRTの松田が記事にしているのでこちらもぜひ一読いただければと思います！ buildersbox.corp-sansan.com 構成 ログの集め方 ログの取り込みスクリプト（es-loader） について ユーザーの管理と権限設定 アラーティング コスト 基盤の負荷 検証について 課題 最後に 構成 基盤は AWS 上で構築しており、Amazon OpenSearch Service (以下、Open

初めまして、プロダクト開発部 Data Hub プロダクトグループの秋田です。20卒で入社して半年が過ぎ、月日があっという間に過ぎ去る恐ろしさを肌で実感する今日この頃です。 本連載では様々なプロトコルやシステムの仕様を読み解いていくことで、それらに込められた意思と意図を考えていこうと思います。 第1回は Data Hub で使用している Azure Service Bus で採用されている Advanced Message Queuing Protocol 1.0 (AMQP 1.0) の仕様を読み解いていきたいと思います。 Advanced Message Queuing Protocol (AMQP) について 近年のマイクロサービスアーキテクチャにおいては、アプリケーションとサービスを分離し非同期に動作させるために、メッセージキューを使うことがあります。メッセージキューの一般的な説明

こんにちは、DSOC R&Dグループ インターンの笛木正雄です。大学院では離散最適化の研究室に所属しています。インターンでは、日々、知らないことだらけで、色々なことを経験させていただき、伸びしろを実感する毎日です。 現在は、SansanやEightのニュース配信に使用されている固有表現抽出(文章中から組織名を抽出するために使用)と呼ばれる自然言語処理タスクに携わっています。今回は、これまで取り組んだ固有表現抽出における精度改善の手法を紹介したいと思います。ありがたいことに、この手法は現在、プロダクトで実際に稼働しているため、思い入れのある手法です。 また、今回の手法を含め、日本語固有表現抽出については、コード公開を予定しており、pipでインストールできるように現在進行中です。ご興味ある方は、お待ちいただき、合わせてご覧いただければ幸いです。 ※弊社のニュース配信における固有表現抽出タスクの

SansanでAndroidアプリのアーキテクト・マネジメントをしている山口です。 今回は最近SansanのAndroidチームで行っている技術研鑽の取り組みについて書こうと思います。 技術研鑽は業務外でやるべきか？ よくソフトウェアエンジニア界隈では議論になる話題かなと思います。 業務外で個人アプリを作ったり、OSSにコミットしたり、日々インプット・アウトプットを繰り返すことは素晴らしい取り組みであり、それに頼りたくなる気持ちはわかります。しかし実際にはそれぞれのプライベートや家庭の事情があり、みんな日々キャッチアップしているだろうからという前提に物事を進めるのは現実的ではありません。日々の業務内の開発の中で技術的に伸びていくものはもちろんありますが、新しい技術のキャッチアップやライブラリの深い理解といったものがメンバーによっては中々進まないという課題がありました。 業務内で技術力をあげ

こんにちは。 DSOC R&D グループの高橋寛治です。 最近は、MLOpsへの興味が大きく、ツールの実利用や勉強会での発表を行っています。 機械学習プロジェクトにおいて、久々の実行や引き継いだコードの実行の際に、順序や実行環境を思い出したり準備したりしながら確認するのはすごく大変です。 コンテナ化された上でパイプラインがあると、実行順序も実行環境も覚えたり記録したりする必要がなくなります。 コンテナとパイプラインを組み合わせて利用するAmazon SageMakerを利用し、学習パイプラインを構築してみました。 その概要とAmazon SageMakerを利用したパイプラインを構築する上で押さえておくべきだと思う概念を簡単に紹介します。 SageMakerによるパイプライン構築の概要 AWS Step Functions Data Science SDK for Amazon SageM

こんにちは． DSOC 研究開発部の黒木裕鷹です． 夏の訪れを感じつつある最近ですが，ランニングをはじめました． 形から入ろうと思い，かっちょいいシューズとウェアを揃えたのですが，なんとか1週間は続いており気分が良いです． まだまだ2, 30分走るだけでバテバテになってしまいますが，いずれは健康大魔神になろうと思っています． さて，この連載では，自分の勉強・復習も兼ねて，ネットワークデータにまつわる（統計）解析を気の向くままに紹介しています． 前回の記事では，グラフラプラシアン・グラフフーリエ変換について簡単におさらいしました． あまり理論やモデルの紹介ばかりが続いても面白くないので，今回の記事ではビジネス応用の事例紹介をしたいと思います． 具体的には，Uber における GNN の適用事例を2つほど取り上げることにしました． 私たちの生活にもすっかり浸透した Uber や UberEat