Google Cloudなどの最新技術をビジネスに落とし込むデータベースエンジニアとしてのやりがい

※2023年4月時点の内容です

データベースエンジニア

春名勇太郎

テクノロジートランスフォーメーション第2部門 デジタルエクスペリエンスソリューション事業部 第3グループ(2021年12月入社)

新しい技術をどんどん使えるのが魅力。フラットな組織で自由に意見を言い合える。

前職のSIerでは、もっと新しい技術を使った仕事がしたいと感じ、転職を検討していました。人材紹介会社を通して電通デジタルを知ったのですが、 Google Cloud のクラウドエンジニアのポジションを募集していたことに興味を持ちました。

前職ではほとんど使ったことのなかったAWSに加え、Google Cloudという新しい技術をどんどん使っていけるのは、すごく刺激的です。

また、誰でも自由に意見を言い合える風土があり、上下関係が非常にフラットなのにはとても驚きました。組織がまだ新しく、成長途中にあるので、新しい文化を取り入れようという雰囲気があります。新しいことにどんどんチャレンジしたいエンジニアにとっては、やりがいを感じられる会社だと思います。

今、携わっているのは、広告を出すために必要な情報を集める、データ基盤を構築する仕事です。お客様のビジネス上のニーズと技術とを結びつけて、どう構築するかを考え、実際に作っていく作業はとても面白いですね。データ基盤としては、Google Cloudで提供されているエンタープライズ向けデータウェアハウス「BigQuery(ビッグクエリ)」を利用しています。「BigQuery(ビッグクエリ)」の強みは、 Google Analytics のウェブ行動データとの連携が非常に容易な点です。お客様が金融系ということもあり、セキュリティ要件の厳しい制約がある中で、いかにGoogle Cloudのサービスを最大限に生かしていくかが腕の見せ所でもあります。

また、機械学習でAIモデルを開発する際に、データ収集、分析、学習などを一連のサイクルで進められるようなプラットフォームの構築も、今現在、PoC(Proof of Concept:概念実証)として進めています。実稼働には、まだ時間がかかりそうですが、これをどう実現していけるのか、今後の楽しみでもありますね。


チームでナレッジを共有。プロジェクトリーダーとしてのスキルも身に付く

こうした新しい取り組みは、チームのみんなで勉強し、いろいろな案を出しながら進めています。そのためにチームメンバーそれぞれが資格を取ることもあります。私がGoogle Cloud認定資格「Professional Data Engineer」と「Professional Machine Learning Engineer」 を取った際には、電通デジタルがGoogle Cloudのパートナーということもあり、資格取得のための学習コースが無料で受けられ、とても重宝しました。資格試験の受講料も、会社から補助が出るので、基本的に無料です。

また、目の前の案件のためだけでなく、将来の案件にも生かせるようなナレッジを深堀する活動も、チームとして週一回のペースでやっています。これからの会社の資産として、ナレッジを蓄積していくことにも携われるのは面白い体験だと思いますね。

前職では、プログラマーとして、実際にコードを書く立場が多かったのですが、電通デジタルでは、内部の別のメンバーや、外部のエンジニアに開発を依頼するプロジェクトリーダーとしての役割も任せてもらえるようになりました。当初難しかったのは、どのレベルの情報をどう咀嚼して伝えれば、良いものができるのかという点でした。今では、そのノウハウもだいぶ掴んできたと感じています。こうしたリーダーとしてのスキルも、電通デジタルで身に付けることができたものですね。


自由な働き方を選択でき、自身の学びも深められる

仕事は基本的にリモートワークで、出社するのは月に1回程度でしょうか。働く時間も自分で決められるフレックス勤務なので、私の場合は、朝8時半くらいから仕事を始めて、夕方早めに終わらせるというスタイルにしています。1日の所定労働時間は7時間なのですが、それを考慮しても残業時間は少ない方だと思います。

どの会社も、長時間労働の改善はしていると言うものの、案件によっては難しい場合もあるはずだと思っていました。電通デジタルの場合、22時以降の深夜勤務は禁止と明確に規定されているのは大きいと思います。休日出勤はまずないですし、緊急の対応で休日出勤した際は代休をとることもできます。また、夜間のバッチが止まって夜中に呼び出されるというようなこともほとんどありません。私の場合、資格取得を目指している時期などは、休日を使ってカフェで勉強するなどしていましたが、仕事とプライベートの両立という面では、コントロールしやすいと思います。

また、会社が契約しているシェアオフィスがいろいろなところにあり、無料で使えるので、効率よく働ける場所を自由に選択できるのも、非常に便利だと感じています。

今後は、自動でデータパイプラインを構築したり、データ統合を自動化するサービスなどをうまく使っていきたいですね。またGoogle Cloudの機械学習サービスを統合した「Vertex AI」についても、資格取得の際に勉強したので、実際の案件で使ってみたいと思っています。

自分はモノを作るのが好きなので、技術の幅を広げて、お客様に提案できるソリューションをもっと増やしていきたいです。そして、データ基盤の構築だけでなく、機械学習のプラットフォーム構築も含めて、できることをどんどん強化していきたいと思っています。

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