株式会社セレス
⾃社サービス【labol】の新規開発に携わっていただきます。
【対象サービス概要】
labol（ラボル）
フリーランスに対して資⾦調達を⽀援するFinTechサービス。
2020年7⽉20⽇にリリースした新規サービスになります。
【組織構成】
マネージャー1名
ディレクター1名
デザイナー2名
エンジニア5名
【エンジニア職 概要】
エンジニア、デザイナー、PdM、審査担当などのチーム体制で、企画〜開発まで幅広いレイヤーで業務を⾏っています。
システムだから開発だけと⾔う仕切りは無く、企画提案に携われる機会もあります。サービスに対する意⾒やアイデア、個々のノウハウや⼩ネタまで、メンバー同⼠が気軽にやり取りできるような仕組みを取り⼊れ、メンバーそれぞれがサービスをより良くするために出来ることを⽇々意識し、業務に取り組んでいます。
開発に関しては、保守性や品質をいかに良くしていくかについて、エンジニアメンバーで議論し、プロダクトを良いよくしていこうという文化があります。
働き方についても、できるだけ自主性を重んじており、自らが考えて行動できる環境です。
【Labolのエンジニアとして、今後解決していきたい問題】
■ 審査の改善(サーバサイドエンジニア、機械学習エンジニア)
現状、会員からの請求書買取申請が増えれば増えるほど、審査担当者も増やす必要があり、スケールしにくい状況となっています。
審査を効率化する機能、機械学習を使用した会員の与信を決定するためのスコアを推測する機能の開発しており、技術の力でビジネスに貢献しています。
■ 新しいプロダクトの開発工数を削減するための汎用的なサービスのマイクロアーキテクチャ化(バックエンドエンジニア)
メールテンプレート管理やメール送信機能、または、会員の流入をトラッキングするシステム、かつ、コアとなるビジネス領域というよりは汎用的なサービスと言えるものについては、プロダクト毎に重複し同じようなものを開発せず、マイクロサービスとして切り出し、"使いまわせる"ような方法を取ろうとしています。
それを実現するために、システム間で通信をする際、キューを使ったり、リアクティブに動作しCPUの効率的な使用を可能にする技術の採用(一部採用済み)に向かっています。
■ 複雑なロジックをドメインモデルで表現(バックエンドエンジニア)
請求書の買取申請や買取の審査機能についてのビジネスロジックは複雑であり、そういったロジックを凝集性高く表現したかったため、DDDを採用しています。どのようにしたら保守性・品質が高くなるか、チーム内で常に議論しています。
【職場環境】
■クライアントPC
・MacBook Air or Windowsから選択可能
・27インチ外部ディスプレイ
■開発環境
・使⽤⾔語：Java,JavaScript,(一部Kotlin, Go, Python)
・フレームワーク：Spring Boot,Nuxt.js, Vuetify
・データベース：MySQL, Redis, MongoDB, DynamoDB
・インフラ：AWS
・コンテナ管理：Docker
■その他
・プロジェクト管理：GitLab
・バージョン管理： GitLab
・コミュニケーションツール：Slack, Chatwork, HackMD
・CIツール：Jenkins, GitLab