クラウドエースのデータエンジニアの 1 日を紹介します
自己紹介
こんにちは。クラウドエースのデータソリューション部 Data2 ユニットでデータエンジニアをしている、田中といいます。
私は文学部で心理統計学を専攻して卒業したあと、2022 年の 4 月にクラウドエースにエンジニアとして新卒で入社しました。4 ヶ月ほどの新卒研修を終えたあとデータソリューション部に配属され、データエンジニアとしてのキャリアをスタートさせました。データエンジニアとしては、約 2 年ほどのキャリアになります。
今回は私のリアルなデータエンジニア（データソリューション部）の一日を記事にしました。
クラウドエースに興味を持ってくださっている方に、働くイメージをお伝えできればと思います
会社・部署紹介
その前に、クラウドエースについて紹介させてください。クラウドエースは Google Cloud を専門とする SIer です。
代表的な活動としては以下のようなものがあります。
関連するサービスの詳細として、クラウドエース公式サイトのサービス一覧もご覧ください。
- Google Cloud の請求代行および技術サポートの提供
- Google Cloud を活用した受託開発や内製化技術支援およびコンサルティング
- Google Cloud 認定トレーニングの提供
- 再販パートナーとして、他社の製品を販売する
そんなクラウドエースの中でデータソリューション部は、名前の通りデータ活用に関わる部署です。データ分析基盤構築、データ分析、機械学習、データ可視化、データ活用のコンサルティングなど、データに関わるさまざまな案件で活動しています。
具体的な事例についてはクラウドエース公式サイトのお客様事例から、「AI・機械学習」カテゴリや「データ分析基盤構築」カテゴリを見ていただければと思います。
データソリューション部の中には、専門性に応じたユニット（複数人が所属する、一種のチーム）が存在し、メンバーはそれぞれのユニットに所属する形になります。各ユニットはおおよそ 10 人程度で構成され、各ユニットには TUM(Technical Unit Manager) が 1 人います。私のようなメンバーにとって、直属の上司はこの TUM です。
またユニットはデータソリューション部が持つ専門性ごとに編成されており、2024 年 8 月現在では以下のような組織構成になっています。
上図のように、具体的には Data、BI、Analytics、MLOps の 4 分野があり、分野に応じてそれぞれのユニットが設けられています。この中で私は Data2 ユニットに所属しており、データエンジニアリングを専門としています。
勤務体系
クラウドエースではフルリモートワークが可能です。私も基本的には自宅で業務をしており、用事がなければオフィスへ行くことはありません。またクラウドエースでは、フルリモートワークに加え居住地の制限がないため、日本全国どこにでも住むことができることも特徴です。私はクラウドエースに入社後に東京から仙台へと引っ越したのですが、居住地の制限がないおかげで業務内容等を変えずに勤務できています。
また、業務時間もコアタイムのあるフレックスタイム制を採用しています。コアタイムは午前 11 時から午後 4 時となっており、その時間を含めたうえで 8 時間の勤務を行います。そのため、ライフスタイルに合わせて業務を行うこともある程度可能です。例えば、保育園にお子さんを送り届けたりお迎えにいったりといったことを組み込みつつ、業務を行っているエンジニアもいます。
1 日の流れ
下記の画像は、私がある木曜日に実際に経験した、1 日のスケジュールです。
この日の体験を通して、1 日の流れをご紹介できたらと思います。
私は基本的に、午前 9 時から午後 6 時までを勤務時間にしています。いろいろ試した末、この時間帯が私にとって一番都合がよかったからです。また、他のメンバーもカレンダーを見て把握できるように、私のカレンダーにはその日の勤務予定時間を書いています。
朝は 8 時頃に起きて朝食の準備や掃除などを行い、9 時には PC に向かって業務を開始します。前日のうちにやることはリストにしてあるので、そのリストを見ながら業務を進めていきます。
午前 9 時〜午前 11 時: 案件内での作業
この日最初に取りかかるのは、案件内の作業です。
クラウドエースのエンジニアは、上述したユニットに所属すると同時に、案件のプロジェクトチーム(以下、「案件チーム」と呼びます)にも所属しています。以下の図のようなイメージです。マトリクス型組織が 1 番近いでしょうか。
基本的には、案件という単位でお客様と関わることになります。案件チームは同一ユニットに限らず複数ユニットないし複数部署のメンバーで構成され、お客様の課題を解決するために必要なスキルを持ったメンバーが案件にアサインされます。
この時期は私も案件にアサインされていたため、案件チーム内部で担当していた作業を行っていました。例えば、製造業のお客様の工場で生成されるデータを BigQuery に連携するための、データパイプラインを構築するといったものです。このときは Google Cloud のプロダクトとしては BigQuery や Workflows、Cloud Functions を、プログラミング言語としては Python や Java を使用していました。
仕事の進め方は案件ごとに多少異なる部分もありますが、案件チーム内部でのミーティングが定期的にセットされているので、その場で作業内容の確認や進捗の報告を行うという進め方が多いです。案件に 1 人しかいないケースは少なく、基本的には複数人で協力し取り組むことが多いため、チーム開発のためのツール (git など)やコミュニケーションが重要になります。
午前 11 時〜正午: ユニット定例
またこの日の午前中には、私が所属している Data2 ユニットのユニット定例がありました。Data2 ユニットは、データエンジニアリングを専門にしているユニットのうちの 1 つです(Data2 の他にも Data1、Data3、Data4 といったユニットがあります)。ユニットベースでの集まりは Data2 ユニットの場合、週 1 回あります。どんな活動をするかはユニットごとに異なっており、ユニットの個性が出るところです。
Data2 ユニットでは、おおむね以下のようなことをしています。
- 振り返り回
- KPT の手法を活用した振り返りを行い、メンバー間で内容を共有しています
- 技術回
- 案件でよく使う Google Cloud プロダクトについての勉強会がメインです
- 自分から立候補して Google Cloud プロダクトについての発表を行うこともできます
- 例えば私は、Dataform についての発表を行ったことがあります
- コミュニケーション回
- さまざまなネタを持ち寄り、メンバー間で交流を深める回です
- プロコンおさらい回
- クラウドエースでは月に 1 回、内部でプログラミングコンテストを開催しています
- エンジニアはこちらに参加するのですが、その内容をおさらいする回です
これら以外にも、例えば目標設定の時期には目標設定回が臨時で設けられることがありますし、Google Cloud Next(Google Cloud のイベント)の時期には発表内容をおさらいする回もあります。
ちなみにデータソリューション部内での Data2 ユニットの特色としては、他ユニットと比べて若手(IT業界経験年数 3 年未満くらい)が多いことです。他ユニットと比べると倍ほどはいるのですが、特に新卒入社のエンジニアが多いことがその理由です。クラウドエースの技術本部(エンジニアが所属する部署)ではここ 2〜3 年の間、新卒のエンジニアを毎年 30〜45 人程度採用しています。Data2 ユニットにはそうした新卒エンジニアが配属されることが多く、ユニット全体の約 2/3 を占めています。
正午〜午後 1 時: 昼休憩
昼休憩は基本的に 1 時間取ります。日によっていつ取るかというのは変わってきますが、基本的に私は正午〜午後 1 時を昼休憩の時間にしています。この間に昼食の支度や食事をします。たまには散歩や仮眠といったことに時間を使うときもあります。
午後 1 時〜午後 2 時: MSP 審査への打ち合わせ(打ち合わせ準備含む)
休憩から戻った後も、午前中と同様に業務を進めていきます。ただ、午後は午前中の業務を続けるだけでなく、ミーティングや部署内部の活動も入ってきます(あくまで私の場合であって、全員が同じというわけではありません)。
例えば午前中にあったユニット定例や、この日の午後 1 時半からあった MSP 審査準備のデイリーミーティング、後述するリリースノートチェック定例が部署内部の活動です。
MSP 審査とは、Google によって認定される資格の 1 つです(MSP については、こちらもご覧ください)。
クラウドエースは Google から MSP(Managed Service Provider) として認定されているのですが、このときはその認定を更新する時期が近づいていました。更新の際も審査があるため、その審査に向けた準備を行います。例えば、Google Cloud のプロダクトについての経験を示すための事例資料作成や、デモンストレーションの用意などです。
こうした準備の進捗確認や困り事を解決するために、定例ミーティングが行われます。ここではリーダーとの間で作業内容の確認や報告を行い、次にすることを明確にしていきます。
午後 2 時〜午後 4 時: MSP 審査への準備作業
この日のミーティングを踏まえて次に行う作業がデモンストレーション資料のブラッシュアップだとわかったので、午後の時間はその作業に取り組みました。
例えば、作成した Google Cloud プロダクトのデモンストレーションの中で欠けている部分を補ったり、デモンストレーションの流れをよりスムーズにするためにスライドの追加や削除を行ったりといった作業を行いました。
午後 4 時〜午後 5 時: リリースノートチェック定例
この日はデータソリューション部で開かれる、リリースノートチェック定例がありました。
これは Google Cloud プロダクト、特にデータ領域や機械学習領域に関わるプロダクトのリリースノートの中で各リリースを調査し、また特に重要そうなものに関してはその内容を確認する定例です。リリース内容の調査も業務の一環として、月ごとに担当メンバーを入れ替えつつ行っています。
リリース内容の共有に加えて、新しいリリースに対して「ここはどうなっているんだろう？」といった議論が生まれるなど、この定例を通してさまざまなプロダクトの最新機能や重要な変更が部内に共有され、各メンバーが情報をキャッチアップする一助となっています。
なお、リリースノートチェック定例で確認するプロダクトの例としては、以下のようなものがあります(これ以外にも多数あります)
- BigQuery
- Vertex AI
- Cloud Storage
- Cloud Dataflow
- Cloud Composer
また、特に重要と部内で判断されたリリースについては、その内容を実際に検証したものを Zenn 記事として公開する機会がメンバーに与えられることもあります (この記事のように自分で考えた記事を執筆することも可能です)。
記事の執筆にあたっては担当の TUM がその内容をレビューしてくれるため、自身の技術的な知見を増やせるだけでなく、文章力を向上させる機会にもなっています。
午後 5 時〜午後 6 時: 残った業務と翌日の準備
この時間は、次に参画する案件の資料を確認するなど、午前や午後やり残した業務を行っていました。また退勤の時間も近づいていたので、雑務や翌日の準備などもこの時間で行います。雑務というのは例えば、経費申請、プロジェクト相互評価アンケート（自分が参画したプロジェクトについて、メンバーどうしで仕事ぶりを評価し合うもの）への回答、社内の連絡物に目を通す、日報を書くといったことです。また私の場合、翌日使う作業リストを作成するのもこの時間に行っています。
午後 6 時〜: 退勤後
退勤後は外に出て買い物をしたり、映画を見に行ったりと穏やかに過ごすこともありますし、自己研鑽として技術の勉強をすることもあります。
もちろん案件の状況によっては忙しくなることもありますが、そういったときもチームメンバー同士でカバーするなど、柔軟な体制ができています。総じて、クラウドエースはいわゆるワーク・ライフ・バランスというものが取りやすい環境だと感じています。
まとめ
以上が、あるクラウドエースのデータソリューション部所属エンジニアの 1 日でした。この記事を読んだ後、クラウドエースで働くイメージが湧きやすくなっていれば幸いです。
特に個人的に気に入っている点としては、やはり自由なところです。すでに述べたフルリモート & フレックスが可能であることに加えて、社内の人間関係もフラットだと感じます。そうした環境の中で、自身の意見を持ち、それを反映させながら仕事を進めていけるところが魅力です。ここは、自分の自由を大事にする独立志向の高い人に特におすすめの環境だと考えています。
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