「エンジニアをリスペクトする文化」が働きやすさを醸成する。エンジニアとしての成長と家庭を両立させる秘訣とは

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登場人物

柳沢さん バックエンドエンジニア

ベンチャー企業複数社を経てファインディに参画。Findy Teamsのバックエンド周りを開発。読書と動画鑑賞が好きで、子育てに奮闘中。

自分たちでドッグフーディングしながら、プロダクトを通じて仮説検証ができる

──柳沢さん、よろしくお願いします!はじめに、現在の業務内容を教えていただけますか。

エンジニアリング組織のパフォーマンスを可視化し、生産性の向上をサポートする「Findy Teams」のバックエンド開発をメインに携わっています。

また、それ以外では開発の進捗管理、メンバーの1on1や朝会の運営なども行っています。

Findy Teamsはエンジニア向けのプロダクトになるので、自分たちでドッグフーディングしたり、「ユーザーの課題を解決するためには何が必要か?」「この機能は本当に価値があるのか?」などの目線で考え、意見を反映することができています。

──仕事ではどのような点にやりがいや面白さを感じていますか。

個人的に分析をしたりするのが好きなので、プロダクトを通じて仮説検証のサイクルを繰り返せることにやりがいを感じています。

Findy Teamsにまだ機能としてはなくても、自分たちでデータ自体は持っているので、仮説を立てて分析し、結果を検証するという一連のサイクルを回すことができ、そこに仕事の面白さを見出しています。

また、1on1をはじめマネジメントに携わる機会も増えているなかで、他のメンバーが成長したり楽しく働けたりなど、一人ひとりのスキルアップや自己実現をサポートできたら面白そうだなとも思っています。

具体的な一日のスケジュールや家事・育児の分担は?

──具体的に日々どのようなスケジュールで働いているのでしょうか。

現在3歳・0歳の子どもがいるため、9時前に保育園に送り、18時半前に迎えに行くための時間を毎日確保する必要があります。

なので、大体9〜18時を勤務時間としています。仕事が残っている場合は、送迎・夕食が終わった20時頃から小1〜2時間ほど稼働することもありますが、そういった日は月に2、3回あるかないかくらいですね。

ちなみに、Findy Teamsを使うと1日の活動状況を可視化できるのですが、日中はミーティングなどもあるため、朝か夕方以降にコーディングに集中することが多いです。

GitHub上の活動としては、朝の早い時間帯にコードを書く傾向があったり、夕方に子どものお迎え対応などがあるため、お迎え前後のキリの良いタイミングでコミット量が増えたりしていますね。

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実際にFindy Teamsで出したとある1ヶ月間の個人分析データ

──家事や育児の分担はどうされていますか。

だいたい5対5の比率で分担するようにしています。

明確なルールを決めているわけではありませんが、たとえば料理は隔週で担当するようにしています。また掃除はロボット掃除機、洗濯は乾燥機を使うなど、テクノロジーに頼りながらお互いの負担を減らすよう心がけています。

ただ、お風呂については子どものその日の気分で指名します。そこは子どもに決定権を委ねています(笑)

──休日はどのように過ごしているんですか。

土曜日は奥さん、日曜日は私という風に子どもを見る担当を分けています。なので、土曜日を技術の勉強の時間にあて、日曜日は家族で楽しむなどの過ごし方をしています。

──なるほど、理想的な分担の仕方のような気がします。仕事と家庭を両立するうえで、大変なことはありますか。

基本的にファインディは時間の融通が効く環境なので、そこまで悩みを抱えていないのが正直なところです。

強いて言うのであれば、子どもの送り迎えがあるので、もう少し仕事を進めたいと思った時にできなかったり、ミーティング中に子どもが入ってきてしまったりとかはありますね(笑)

副業を経て正社員としてジョイン。時間や場所の自由度だけでなく「エンジニアを尊重する文化」が入社の決め手になった

──柳沢さんのように仕事と家庭の両立を実現するには、どのような視点で職場選びをすることが大切だと考えますか?

最近だとリモートやフルフレックス制を導入しているベンチャー企業も増えているので、そのあたりはファインディも同じかなと思うのですが、それ以上にエンジニアが働く職場を選ぶうえで重要なのはカルチャーだと思います。もっと具体的にいえば、エンジニアを尊重する文化があることが大切だと考えています。

────ご自身は、どのようにしてエンジニアを尊重する文化がある企業を見極めていたのですか。

私は「プロジェクトの進め方」をよく見ていました。

たとえば大規模な組織ほど分業化が進んでいることが多いので、企画やスケジュールはビジネスサイドだけで決めて、あとはエンジニアに開発を丸投げするような職場もあります。

そういった社内受託のような環境ではやりがいを感じることはできないし、さまざまな無理難題な指示に振り回されてしまい、働きやすさを担保することは難しくなってしまいます。

こういったエンジニアの働く環境に対する課題意識や違和感を持っていたこともあって、ファインディに転職を決めたところもあります。

──ファインディのどのような点に魅力を感じたのですか。

やはり、一番はエンジニアをリスペクトする文化があったことです。時間や場所の自由度だけではなく、それがファインディの「働きやすさ」を最も表現する特徴で、他社とは少し違う部分だと感じます。

エンジニアの意見を尊重する文化があり、エンジニア自ら企画やスケジュールの設計に意見を出しながら、開発に携わることができる。こうした環境があってこそ、エンジニアとしての働きやすさと成長の両立を実現できていると思います。

──ご自身の成長と働きやすさを両立できる環境だったことが、ファインディに入社した決め手になった、ということですね。

実は、もともと入社前にファイディには副業という形態で1〜2年ほど関わっていたのですが、純粋に副業の仕事が楽しかったことがもう一つの決め手にもなります。

土日に週1日、10時間程度のペースで携わっていたのですが、当時からビジネスサイドとコミュニケーションを取りながら開発を進めていたり、企画やスケジュールに対してエンジニアの発言が尊重されていたりなど、エンジニア主体で進められる環境であることに魅力を感じていました。

そんな中、ちょうど転職を考えていたタイミングでちょうど声をかけてもらい、スピード感のあるスタートアップ企業であることにも魅力を感じて転職を決めました。

さらに成長していきたいという強い想いを持つエンジニア募集。自ら提案し、調整しながら働ける環境がファインディにはある

──現在のチームの課題や、これから取り組んでいきたいことはありますか。

チームで今取り組んでることとしては、フロントエンドではAtomic Designの設計の解体やGraphQLへの置き換えを進めています。バックエンドでは、デプロイがElastic Beanstalkに依存していてデプロイ頻度が上げられなかったり、バッチ実行中にデプロイできなかったりするので、インフラまわりも修正したりしています。

優秀で、自立しているメンバーばかりなので、チームには恵まれてるなと思います。

長期的には、今後チームやシステムの規模が大きくなると、現状のままでは開発スピードが遅くなっていくことが予想されるため、チーム構成やシステムアーキテクチャをどうするか、またテクノロジーや組織文化など色々と考えていかないといけないことがあるのですが、その知見や経験を私があまり持ってないので、どうしていけばよいかなというのは最近考えています。

──なるほど。柳沢さん自身は、今後どんな挑戦をしていきたいですか。

明確なビジョンがあるわけではないですが、長期的にはスモールビジネスで起業したり、フリーランスとして活動したりすることに関心があります。

一方で、いまは十分に仕事が楽しいので、給与以上の付加価値をどう組織や社会に提供できるかを常に考えています。

また、マネジメントでも組織の仕組みやチームの構成などを変えることで、エンジニア一人ひとりの成長ややりがい、そしてプロダクトの成長に貢献していきたいです。

──ありがとうございます。最後に、どのようなマインドセットやスキルを持ったエンジニアがファインディにマッチすると思いますか。

まず、マインド面ではファインディのバリューに共感いただける方だと思います。

私たちは「前向き」や「誠実」、「チームワーク」などのバリューを掲げていますが、こうしたキーワードを少しでも大切にしたいと思える方であれば、ファインディの環境にもマッチするのではないかと思います。

スキル面については、すでに優れた技術力を持っている人に来ていただけるのはもちろん嬉しいのですが、それよりもエンジニアとしてより成長したいという強い想いを持つ方と働けると嬉しいです。前向きな気持ちやチームワークを大切にしている方であれば、大いに伸び代はありますから。

まだまだ組織もプロダクトも大いに成長の余地があるので、自ら企画やスケジュールを提案・調整しながら働ける環境がファインディにはあります。

家庭とエンジニアとしての成長を両立できる環境だと自信を持って言えるので、私たちに少しでも興味を持っていただける方がいれば、一度カジュアルにお話ができると嬉しいです。

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実務未経験で副業から機械学習エンジニアをスタート。モデル開発から運用まで携われるファインディの魅力とは?

■Findyについて Findyでは「挑戦するエンジニアのプラットフォームをつくる。」をビジョンにエンジニアと組織のマッチングやエンジニア組織支援SaaSの事業を行なっています。 Findyは独自開発のアルゴリズムを用いてエンジニアスキルやエンジニア組織の課題解決を行っています。これらの技術を生かしてマッチングやマネジメントの精度を上げることで、開発者体験の向上をサポートします。 マッチング事業であるFindyとFindy Freelanceの登録ユーザー数は合計で70,000人を超え、クライアント企業も700社以上と急成長中です。エンジニア組織支援SaaSのFindy Teamsもリリースし、プロダクト開発とサービス提供を加速しています。 ▼展開しているサービス エンジニア組織の生産性向上を支援するSaaS『Findy Teams』 ハイスキルなエンジニアのプレミアム転職サービス『Findy』 フリーランス・副業エンジニア向け単価保証型の案件紹介サービス『Findy Freelance』 本求人では、上記のサービスにおける機械学習エンジニアを募集します。 サービスリリース後は「エンジニアの市場価値を上げるサービスになる」、「スキル偏差値のアルゴリズムをもっと進化させてほしい」といった期待の声をたくさん頂戴しました。 このようなユーザーの期待に応えるため、一緒に開発を加速させてくれる方を募集します。 ■具体的な業務内容 ・機械学習による推薦アルゴリズムの企画・検討・実装 ・自然言語処理技術を用いたモデリング ・テーブルデータを用いたモデリング ・Findy スキル偏差値アルゴリズムの企画・検討・実装 ■仕事の魅力 ・Findy にしかないデータを用いたモデル開発ができる ・エンジニアの市場価値を上げるサービス作りができる また、Findyでは自然言語処理や統計的機械学習を使って開発したAI求人票サービス「Findy Score」もリリースしています。これらのサービスを通して、新しい技術の活用に興味・関心のあるエンジニアにとっても挑戦しがいのあるスタートアップです。 ■技術情報 開発言語:Python フレームワーク:TensorFlow, scikit-learn, PyTorch, Flask インフラ・ミドルウェア:AWS, GCP, MySQL, Redis, Docker CI/CD: GitHub Actions ツール:Jupyter Lab, BigQuery, Google Data Studio, Vertex AI, Datadog, GitHub, Slack <技術採択方針> ・メンテナンスが継続され、長く続きそうなコミュニティが存在するか ・サービスに対してオーバースペックになりすぎない絶妙な妥協 ・トレンドな技術へのチャレンジ

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