服部紗希

プロジェクト概要: キーワード検索の精度向上を目的に、外部の検索エンジンサービスと連携するプロジェクトに参画しました。検索結果の並び順を最適化するため、必要なデータを送信し、返却されたレ スポンスを基に検索結果を更新する仕組みの設計・実装に携わりました。 担当業務: AWS, GCP, Redis, Ruby on Railsを中心に、チームでの設計・実装・テスト等 課題:これまでサーバーサイドを中心に既存機能の改修や新機能開発を行ってきた中、今回のプロジェク トでは、AWS, GCP, Redisなど経験の無い技術を多く使うことになりました。 実績: • 実装フェーズに入る前に、設計で不明点があれば調べて無くすようにしたり、書籍を読んで体系的な知識をインプットしたり、Pub/SubやAWS lambdaなど使う予定の技術を実際に触ってキャッチアップしたりしていました。 • 学んだことのうち、実装で使うことになりそうな知識は、逐一Scrapboxにアウトプットしていました。 • https://scrapbox.io/output5000/Pub%2FSub%E3%81%AEpublish%E3%82%92%E3%83%88%E3%83%AA%E3%82%AC%E3%83%BC%E3%81%ABGCF%E3%82%92%E8%B5%B7%E5%8B%95%E3%81%95%E3%81%9B%E3%82%8B%E3%83%81%E3%83%A5%E3%83%BC%E3%83%88%E3%83%AA%E3%82%A2%E3%83%AB%E3%81%AE%E3%83%A1%E3%83%A2 • https://scrapbox.io/output5000/lambda これにより、実装フェーズに入ってからの手戻りを最小限に抑えることができました。また、調査や事 前学習の過程で得た知識をチーム内で共有することで、他のメンバーが同様の技術を使用する際の参考 資料を提供し、チーム全体の生産性向上にも貢献しました。