# タイトルコール シーちゃんと ウォー君の ボイコード! イエーイ! 始まりましたね。 Voicyエンジニアの タイトルこれでいいですか? はい、ごめんなさい。どうぞ。 Voicyエンジニアの 恋と出会えるチャンネルボイコード このチャンネルでは Voicyリリース情報や プロダクトチームの 日々の活動をお届けします。 今回はジョブチェンジした ウォー君とシーちゃんで ジョブチェンジの感想について お話ししていきます。 この放送がいいなと思ったら ぜひフォローやいいね、SNSでの シェアをよろしくお願いします。 いつも聞いてくれて ありがとうございます。 # ジョブチェンジしてみてどう？ 今回はうおくんとしーちゃんでジョブチェンジをした2人のお話をしていこうと思います。 結構緩い雑談になるかなと思っている方、よろしくお願いします。 そうですね、ほぼほぼ何も考えていないので、 なんかね、口こもるところがあるかもしれないですけど、ちょっとご了承いただければと思います。 はい。 では、自己紹介からですか。 どっちからしますか?それも決めてないね。 では、うおくんから。 うおくんからいきます? はい。 もともと入った時はフルスタックエンジニアとして、 ウェブとかアプリだったりとか、IOS、Androidだったりとかバックエンドとか色々やってたんですけど、 この度データエンジニアの方にジョブチェンジをすることになりました、うおくんです。 よろしくお願いします。 おめでとうございます。 イエーイ。 おめでとうなのかな? おめでとうなんでしょうね、たぶんね。 はい。 じゃあ次、しーちゃんお願いします。 私は、もともとウェブフロントエンジニアとしてボイスに入ったんですけど、今は2月からか。 2人とも2月からジョブチェンジして、私は今QAエンジニアとして働いています。 イエーイ。 おめでとうございます。 2人ともね、U-GOONっていうチームにいて、ウェブだったりとか色々触ったんですけど、 急にU-GOON側から2人ちょっと別のジョブチェンジということで変わって、 どうですか? どう? ジョブチェンジしてみて、実際に。 そうですね。 1ヶ月経ちましたけど、ジョブチェンジしてみて。 そうなんですよ、ちょうど1ヶ月なんですね。 そう、ちょうど1ヶ月なんです。2月の頭から変わって。 ちょっとU-GOONの仕事とかもあって、徐々に徐々にグラベーションみたいな感じで変わっていったんですけど、 今はね、完全にしーちゃんはQAエンジニアで、うおくんはデータエンジニアとしてやってるんですけど。 はい。 どうですかね、どうですか。 言われると難しいけど、私は個人的に1年くらい前からQAの領域にすごく興味を持っていて、 QAエンジニアになりたいってずっと影で言ってたんで。 言ってましたね、影で言ってましたね。 QAエンジニアになりたいんやろなーっていうのはずっとね。 実際やってみて、すごい面白いなと思って。 やっぱ面白い。 前よりもすごく前のめりに、すごく前のめりに仕事に取り組むことができているなって感じますね。 前も前のめりでしたけどね。 こっちから見ると、すごい前のめり、もっと前のめりになってる。 そうです。 でもやっぱりU-GOONで一緒に開発してる時からも、しーちゃんのテスト設計がすごいみたいな。 ずっと思って。 自分はテスト設計がすごい苦手なんですね。 QAっていうことがすごい苦手で。 確認しても結局不具合が出ちゃったりみたいなが。 全職からずっとあったんですけども。 それでしーちゃん見た時に、え?何これ? スロート?そんなことはする?みたいな。 そこ気づくんや、みたいなのが結構あって。 ここは才能なんや。これが才能なんかな?みたいな。 これが気づくっていう力なんやなって思って。 そのしーちゃんがQAエンジニアになったから。 やっぱりそうなんやなって思ってましたよね。 めっちゃ嬉しいです。ありがとうございます。 すごいな、でも。えりっすね。 動くんはどうですか? それ待ってました。動くんがどうですか?って言うのも待ってましたけど。 これはあれなんですよね。 でもやっぱり仕事内容は全然変わって。 いっぱいいろんなことやってたんですけど。 今はデータをじっと見つめるみたいな。 SQLを叩いてずっとデータがどうこうみたいな話をしてるんですね。 楽しいっちゃ楽しいですね。データを見て。 難しいところもあるんですけど。 データエンジニアってエンジニアっぽいけどエンジニアっぽくない?みたいなところがあって。 結構事業領域の話をしたりとか。 エンジニアってどうやって開発してどうやってスピーディーに進出上げてっていうことなんですけど。 今自分がやってるのがやっぱりサービスディビジョンっていうチームの人と。 例えばユーザーが増えるにはどうするのかとか。 ユーザーがリスナーっていうんですけど。 リスナーがパーソナリティの音声を聞き続けるにはどういうレコメンドをしたらいいのかとか。 どういう放送を出したらいいのかとかを。 ゼロベースから考えて。 それをこういう放送を出してみようとか。 データをいじくり回してリスナーに届けるっていうところをやってて。 それって考えるって今言ったじゃないですか。 どんなリスナーさんに届けようかとか。 どんなリスナーさんを持ってこようかなっていうところ。 その辺もデータで出すってことですか? そうですね。 データで出してみてとか。 LSだったりとかベースチームの方と。 このチャンネルのパーソナリティはこういう放送が人気だとか。 個人的にはこういう放送の方がこのパーソナリティには聞いてほしいみたいな。 リスナーにはこのパーソナリティのこの放送を聞いてほしいみたいなのを仮説として出して。 それをデータをいじってリスナーに出してみてどういう反応するかなとか。 仮説をまず立てるところから始めるってことですね。 そうですね。結構そこが。 実際のどんなレコメンドをするかみたいなところも実装していく。 そうですね。そこまで。 すごい。 最初から最後までっていうのを結構やってるって感じで。 データエンジニアって結構広いな、奥深いなと思いましたね。 なんていうんだろう。 エンジニアって結構開発から入るみたいな。 要件定義までは入らないみたいなところだったんですけども。 要件定義のところからガッツリ入っていくみたいなイメージですね。 そうですね。よしなにやってくれって言われて。 よしなにやってくれてないねんって思いながら。 いい感じにやってって言われて。 そこからいい感じにってなりっていうところを考えるところからすごい。 考える時間がすごい増えましたね。 開発の方法とかはまだにあるんですけど。 それよりも何を出すかとか。 どういうリスナーだったらこういう放送を出した方がいいんじゃないかとか。 っていうのを結構考えるのが増えましたね。 それで言うとおよくそっちの方が向いてるのかなって思ってましたけど。 そうなんですよね。 ジョブチェンジした理由にもなるんですけど。 自分は開発をもちろん好きなんですけど。 もっと事業目線というか事業をこうしていきたいとか。 こういう施策を打ってっていうのを考えて。 もっとこうやっていきたいみたいなのを自分で考えて。 それを形にするっていうところが好きで。 あらかじめ仕様が決まってると動きにくいのかなって思ってました。 それも確かに。 仕様を決めるところからやりたいっていうのがずっとあって。 データエンジニアはそれができるよみたいな。 確かに。 って言われて。 確かにデータエンジニアもいいなみたいな。 思ったのがジョブチェンジの始めかな。 ジョブチェンジした理由の始めになるかなと思いますね。 ちーちゃんは理由っていうかそうだろうなみたいな感じはありましたけど。 割と事例みたいな形で相談っていう形はあんまりなく、 救援ジニアねって言われて、やったーってなりましたね。 そのしたいっていう気持ちがちょっと前からあったって言ってたじゃないですか。 実際になる前に救援ジニアになりたいっていう気持ちがあった。 それはいつからどういう理由で芽生えたんですか。 それはなんだろうな。 なんか長くなっちゃうかもしれないんですけど。 次のシャフト行きます? そうですね。 # 今後やっていきたいこと 私がプリエンジニアでテストをやりたいなと思い始めたのは、 最初、新入社員の時とか、社会人1年目の時とかはテストもやることがあって、 その時はそこまでも有効に感じてなかったんですね。 新人だからやらされてるんだなって思っちゃうことが多くて、 そこの時は本当にそんなに楽しくないというか、 本当に作業だなと思ってました。 ただ、Voicy入ってからかな、 テスト設計とかやっていくと、割と不具合を見つけると、 本当に自社のプロダクトに対して直接フィードバックできるというか。 そうですね、確かに。 本当に不具合を見つけなかったら、自分が出すプロダクトの不具合を見つけなかったら、 そのまま出されてしまうので、危機感を覚えるというか。 もう何十万人の人に届きますもんね、一気に。 その辺が自分が見つけられたら、すごい影響を抑えられるというか。 そんなに出なくなるから、そこにすごく魅力は感じていて。 そのテストを作っていく過程みたいなのがパズルみたいだなと思って。 テスト設計ですね。 そうです。すごく楽しいなと思って、どんどんハマっていったというか。 いいですね。そっか。テスト設計って確かにパズルみたいですよね。 そうなんですよね。 そうなんですよね。いいですね。 いやでも、俺それがちょっと苦手だったんで。 ちょっと俺QA苦手だなと思ったんですけど。 データもやっぱりパズルみたいですよね。 データを組み合わせて、新しいデータを作ってみたいな。 データの方がパズルっぽいイメージはありますね。 そうですよね。 データベースがパズルみたいなイメージ。 ずっとパズルゲームしてる感覚ですね。仕事は。 これをこう作って、こうして、こうしてみたいな。 結構、でも大変ですね。やっぱりロジックを組み立てて。 最初データの方、設計から入って実際に作るんですけど。 やっぱ最初なんですよ。うまいこといかないみたいな。やり直しやり直しみたいな。 結構あるんで。やっぱそこは慣れていくしかないんだろうなみたいな。 そう思ってはいますね。 データってすごい広いんですよね。データって言ってもピンキリ。 SQLいじるのもそうだし、バックエンド触るのもやっぱり自分の仕事のうち。 ゴーで買いに行くんですけど、バックエンド触ったりとか。 あとはガイブツール。 エラスティックサーチっていう検索サジェストの機能を触って、 リスナーさんに検索窓で検索したら、うまい感じにパーソナリティさんを紹介してくれる、 サジェストしてくれる、提案してくれるっていうような機能だったりとか。 それこそ幅広くいうようになったら機械学習だったりとかAIだったりとか。 そこもどんどん範囲に入ってくるんで。 確かに。 拾おうと思って。 フルスタックからデータに変わったけどやることを幅広っていうのは結構感じましたね。 1年データ入って1ヶ月ですけど。 確かに。 ボイスの中でデータチームって今2人しかいないんですよね。 そうですね。 しかもデータエンジニアってなるとうおくん1人なんですよね。 そうなんですよね。 アナリストはいるんですけど、データを取ってきて分析したりとかっていう人はいるんですけど、 データを作って新しく何かを作るとか、そういうところは自分1人なんですよね。 そう考えるとうおくんが成長するとめちゃくちゃデータのできることが広がるみたいなところがあるなと思ってて。 私も結構同じ立場。 そうですよね。 QAチームも2人しか人がいなくて、1人はテスターとしてやってくれていて、私はQAエンジニアの職種なんで。 そうなんですか。 QAエンジニア1人なので、私がめちゃくちゃできることが増えたらより品質担保できるし、もっと不具合を減らせるなとかするこそ。 確かにそうですよね。 しーちゃんの成長が品質に変わるってことですね。 うおくんの成長もデータに変わりますから。 やっぱプレッシャーやな。 そうなってくるとやっぱりすごいですよね。 自分の頑張り次第でどうにでもなるというか、サービスがしっかりしたものになっていくっていうのはやりがいがあるなと思いますね。 そうですね、やりがいがすごくありますよね。 やりがいがありますね、やっぱり。 大変ですけどね、覚えることがいっぱいですね。 他に喋りたいことあります? それこそ一人データエンジニアじゃないですか、今。 そうですね。 私も一人QAエンジニアか。 だから上に教えてくれるめちゃくちゃ詳しい人がいないみたいな。 教えてくれる人がいないみたいな状況でジョブチェンジしてるっていうのも共通点だなって思いました。 確かにそうですね。 確かに教えてもらうっていうことがないですね。 自分で探り探りやっていくしかない。 それは確かにそうですね。 教えてもらえますもんね、最初は。 基本は。 基本はね。 なんか思いましたね。 自分はあれですよね、やっぱり。 教えてくれる系、もうフルスタックで入った時から、なんていうんですかね。 確かにフルスタックでもゆえに。 マンツーマンって教えてくれるみたいなのあんまなくて。 勉強分の優次先生、ベテランの優次先生もアプリはすごい触ってるってわけではなかったらしいので、 教えれる部分も限られてるというか、ちょっと分かんないねみたいなの言われるのも何回かあったので。 じゃあ何回を経て一人立ちしたの? 長いな。 一人立ちするまで何言語触るのっていうね。 何語触るのっていう。 もう今後なんですけど、急に話変わるんですけど。 今後、まだジョブチェンジして1ヶ月ぐらいですけど、今後どうしていきたいみたいなのとか。 そういうのってあったりします? 私はわりと急エンジニアになりたいっていう願望が強かったので、強い急エンジニアになりたいと思ってます。 強い急エンジニアとは? 本当バリバリなんでもできる。 最終的には組織の改善みたいなこともしていきたいけど、とりあえず今はできること一個ずつ増やしていって、 社内の急エンジニアとして、本当にそれこそ一人立ちできるような。 自分で全部回せますみたいな感じにしていきたいなと思ってます。 なるほどな。 うおくんどうですか? うおくんはどう? まあでも一人立ちはもちろんしたいですよね。 データエンジニアになったのも、やっぱり二つはまた理由になるんですけど。 一つはさっき言った、事業目線で事業をどうするところから考えられるっていうか、 プロダクトをどうしていきたいっていうところとか、そういう施策ベースでものを考えられるっていうところが魅力があったので、 そこをもうちょっと考えて、それをデータに落とし込むっていうのをしたいっていうのと。 いいですね。 あと機械学習とかAI分野も触らせてくれるので、そこをもっと勉強して、 ボイシーのレコメンドがもっと性能良くなったりとか、 AI使ってもっと人に合った、リスナーさんに合った放送をレコメンドしてくれたりとか、 体験を良くしてくれたりとか、そこを人間の力じゃできない以上の部分で、 いろいろな技術をデータとか機械学習AIとかを使って貢献していけたらなとは思ってますね。 そこがやっぱり大きいかなっていう。 いいですね。 ですね。 データエンジニアの範囲めちゃくちゃ広いですね。 そうですね。めちゃくちゃ広いですよね。 蓋開けてみたらすごいと思う。 ほんまに触りしかやってないですけどね。 それでもやっぱり今やってる施策とかあんまり言えないんですけど、 今やってる施策もリスナーさんの体験にダイレクトに変わってくるというか、 これを機能を実装したら、すごい良いパーソナリティさんいるんだみたいなで繋がってくれるというか、 リスナーさんとパーソナリティさんが良い感じで繋がってくれるみたいな感じとかの実装も考えてやったりとかしてるんで、 そういうのはやっぱり楽しみだなとは思いますね。リリースするのは。 なるほど。楽しみですね。 我々には飲みしろしかないということで。 そうですね。 やっていきましょう。 はい。頑張りましょう。 では、今回の放送は以上にします。 はい。 また放送するのでぜひ聞いてください。 はい。バイバイ。