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Retty流Pythonのススメ

みなさんこんにちは.

お店さん*1商品(FRM*2商品開発)チームでTech Lead(エンジニアリーダー)をしています, nakagawa(@shinyorke)ともうします.JOINしてから3ヶ月たちました.

FRM商品開発チームではエンジニアチームのマネジメントやプロダクト企画・開発を行いつつ,個人としてはPythonが大好きで公私共に良く触って(愛して)います.*3

このエントリーでは,最近のRettyにおけるPythonの利用事例や学び方を紹介したいと思います.

  • Rettyのエンジニアチームの雰囲気を知りたい
  • 機械学習・Deep Learning以外のPythonの使われ方ってあるの?
  • 学ぶ際のオススメが知りたい

上記のどれかに当てはまる皆さま,是非最後までお読みいただけると幸いです.

Retty流Pythonのススメ

「RettyにおけるPython利用状況」「Python学習ノウハウ」「コミュニティ」の3つのテーマで紹介します.

使い方〜RettyにおけるPython利用状況

RettyではプロダクトのコードとしてPHP,Java,Javascript(node.js), Kotlinなど様々な言語・フレームワークが使われています.*4

Pythonもよく使われている言語の一つで,

  • 機械学習自然言語処理など,データサイエンティストなお仕事.いわゆる「PyData*5」と呼ばれる分野.
  • サービスレベルでのデータ運用(ETLなど).データベースやログなどからデータを収集&活用するためのスクリプトやバッチなど.RettyではTreasure Dataとの連携周りで活用しています.
  • 手元の作業(CIやデプロイなど)を楽にするためのスクリプトや便利ツール作成・運用. bashzshで書くのには重いな…というものをPythonで開発など.
  • 管理ツールなど,小規模のWebプロダクト開発. 私の観測範囲内ではWebフレームワークとしてDjango*6がよく使われています.

といった形でプロダクトやツールで目的に合致している箇所で活用しています.

ユーザーさんやお店さんが使うサービス・プロダクトへの適用については,リニューアルのタイミングでPythonでリニューアルする計画があり,徐々にではありますが進めている最中だったりします.

学び方〜RettyにおけるPython学習のノウハウ

主に私の啓蒙活動になります笑.

徐々にPythonistaが増えてきて,Pythonをはじめようかな?覚えようかな?といったエンジニアメンバーもちらほら増えてきており,オススメの学び方や本について聞かれる機会が多くなりました.

そんなメンバーの皆さんが快適かつ素早くPythonを学習できるよう,社内のQiita Teamに学習のためのTipsページを立てています.

ちなみに私は以前Python入門者向けの学習フローを公開しており,こちらで得た知見および過去の実践経験*7を元に,社内のQiita Team内にページを作成・公開しています.

ここですべてを公開できないのが残念ですが,これからPythonを覚えるぞ!という方にポイントを簡単にご紹介します.

Python 3を使うこと

  • Python 2は2020年でサポートが終わる. PEP373に明記されています.
  • PyDataやWebフレームワークもほぼ全てPython 3対応が進んでおり,2を選ぶ理由が限りなく少ない.
  • AWS LambdaやGoogle App EngineなどのPaaS系サービス,インフラ系ツール(aws cli, gcloud)などは一部未対応,ここだけ2を使う.

AWS LambdaはPython3.6に対応がされているとのことです!リリースノート(AWS)

公式のチュートリアルを活用

コミュニティのイベントや勉強会に参加する

その他いくつか細かいポイントがあるのですが,こちらはまた別の機会で紹介できればと思います.

コミュニティ〜参加・登壇の支援とスポンサー

学ぶためには社内の知見のみならず,外のコミュニティを活用して幅広く知見を得ることも重要です.

Rettyではコミュニティ主催のイベント・カンファレンスや勉強会の参加をチケット代・交通費負担などで積極的にサポートしており,DroidKaigi 2017データ分析基盤Nightなど,登壇するメンバーも増えてきています.

Python使いも負けてられない!…ということで,この度4/23(日)に開催される「PyCon mini Kumamoto 2017」にゴールドスポンサーとして協賛させていただくことになりました!

kumamoto.pycon.jp

Rettyからはスポンサードの他,データサイエンティストの岩永が数理最適化について,そして僭越ながら私nakagawa(野球の人)はScrapy*8とRedash*9を用いた野球データ分析についてトークをさせていただきますので,お時間がある方は是非いらしてください!

まとめ

いかがでしたでしょうか?

RettyでのPython活用事例を通じて,学習の仕方やコミュニティ・イベントの参加などのきっかけ作りになってもらえれば幸いです.

最後になりましたが,RettyではPython使いを募集しています!

食やPythonに関するお話はもちろん,PyCon mini Kumamotoの土産話やこのブログに対する意見ツッコミなど,お話をしたくなった方は是非遊びに来てください!

素敵なPythonistaライフを!

*1:レストランや飲食店のこと.Rettyではみなさんへの敬意を大切にする意味でお店さん,と呼んでいます.同様の理由でユーザーはユーザーさんと呼んでいます

*2:Fun Relationship Managementの頭文字でFRMと呼んでいます,いわゆるCRMのC(Customer)の部分をお店さんから見た場合のFun(ユーザーさん)に置き換えたプロダクトとなります.

*3:Pythonコミュニティーでは「野球の人」と呼ばれています.詳しくは「野球 Python」「野球統計学」「セイバーメトリクス」で検索してみてください.

*4:言語やフレームワークの取捨選択は各チームのTech Leadとチームに委ねられているため,様々な環境が存在します.

*5:https://pydata.org/ Pythonを用いたデータに関するあらゆることをオープン化してデータ活用をもっと便利にしよう,という取り組みとコミュニティのこと.日本にもPyData.Tokyoほか,幾つかのコミュニティがあります.

*6:Pythonで最もメジャーなWebフレームワークで,海外ではInstagramをはじめ事例が多数,日本ではチケットキャンプさん,connpass(ビープラウドさん),ビザスクさんなどで使われています.

*7:仕事で触り始めたのが2011年なのでかれこれ6年ちょっとPythonにたずさわっています

*8:Python製のWebクローラ・スクレイピングフレームワーク.サイトの収集からデータ取得まで,DjangoRuby On Railsの用にアプリとして書けるのが特徴 https://scrapy.org/

*9:Pythonベースのデータ分析・基盤ツール.TableauやMackerelと同じような用途で用いられる https://redash.io/

DroidKaigi 2017でAndroidアプリのパフォーマンス改善について発表しました

RettyでAndroidエンジニアとして働いている福井です。 3月9日、10日と二日間に渡って開催されたDroid Kaigi 2017にスピーカーとして参加してきました。

概要

提出したプロポーザルを引用します。

Androidアプリ開発で避けて通れないパフォーマンス改善ですが、細かいtipsなどの話がされがちです。どこから手をつけていいのか、どうやって調査していくのかのノウハウはあまり多く語られていません。

本セッションでは実際のオープンソースのアプリ(Android N Easter Egg Neko) を題材に、パフォーマンスが悪化した際に「どのように調査するか (Android Studioなどのツール使い方)」から「実際のコード改善」までの一連の流れをお話しします。皆さんが自分のプロダクトで実際にパフォーマンス改善できるようになる知見を共有するのがゴールです。 また、初心者でも手をつけやすいよう、普段から開発者が慣れ親しんでいるAndroid Studioやadbのツールを取り上げたいと思います。

RettyではAndroidもくもく会を毎月実施しており、Android初心者の方ともお話しする機会がよくあります。そこで感じるのは、設計のお話はweb上でよく見かけるけので(バズワード的に)最近Androidを始めた方でも話題についてこられるけれど、デバッグ関連の技術についてはそれほど変化がない分野だからか目にする機会が少ないんだなぁということでした。デバッグ技術の中でも、他の人より少し知見がある*1パフォーマンスのお話をしようと思い、このテーマを選択しました。

発表内容

私のトークテーマはパフォーマンス改善についてでした。オーディエンスの対象を初心者から中級者としていたため、わかりやすく丁寧に伝えるように心掛けたのですが、その結果全セッションの中でおそらく一番ゆるふわでほっこりセッションになったんじゃないかなぁと思います。

発表してみて

割と低レイヤーの知識が必要になってくるパフォーマンス改善を対象にしてしまったのですが、なるべくわかりやすく簡単に噛み砕いて伝えられるように頑張りました。改善前後の比較のスライドではオーディエンスの人が拍手してくれたりと嬉しかったです。

パフォーマンスの改善は地道な作業ですが、ユーザさんの満足度にも直結する重要な作業です。開発者の目線でも、パフォーマンスを阻害する原因をコードの中から見つける宝探しのようなワクワク感があって個人的には好きな作業です。普段なかなか手を出せないでいる人の一歩を踏み出すきっかけになれば嬉しいです。

おまけ

今年のDroid Kaigiにはフォトブースが用意されていたのでRetty Androidエンジニア勢で撮ってもらいました!

f:id:rettydev:20170313133000j:plain

この愉快な3人と一緒に働いてくれるAndroidエンジニアさんがいらっしゃったら是非下記からご応募してください!٩( ‘ω’ )و 一緒にKotlin書きまくりたいそこのあなたも、週一でリリース出して施策を回しまくりたいそこのあなたもお待ちしています!!

www.wantedly.com

*1:私は前職が組み込み系なので、パフォーマンスにセンシティブなお仕事でした。メモリリークという単語に未だに怯えます!

日本初上陸!NVIDIA Quadro GP100×Ryzenマシンが #bcu30 に登場します!

f:id:rettydev:20170309171946p:plain

※3/10 9:20 消費電力ワット数に誤りがあったため修正

みなさんはじめまして.

今年の1月からRettyにエンジニアとしてJOINしました, nakagawa(@shinyorke)ともうします.*1

Rettyではお店さん向けプロダクトのエンジニアリーダー(Tech Lead)やエンジニアチーム全体のスクラムマスターを,プライベートではPythonと野球をテーマに分析やプロダクト開発をさせてもらっています(「野球」「Python」で検索すると色々出てきます!).

そんな私のRetty Tech Blogの初エントリーはPythonの何か…といいたいところですが,今度の週末(3/11)に開催されるU30若手エンジニアが集うカンファレンス「Battle Conference U30(#bcu30)」の企業ブースに登場する最新の機械学習マシン,

日本初上陸!NVIDIA Quadro GP100マシン×Ryzen

について,ちょいとお話させて(ドヤらせて)もらえればと思います!

【おさらい】Rettyの機械学習と基盤の歴史

昨年のRetty Advent Calendarのラストで, CTOのtaruさんが,

Retty 機械学習基盤を秋葉原に買い物に行って自作した話

を公開した所,はてなブックマークでホットエントリー入りなど,大変大きな反響をいただきました.

qiita.com

改めまして,ありがとうございます(._.)

その後, TensorFlow User Group #3でも改めて紹介させてもらったりなど,今年に入ってからも数々の反響をいただいています.

TFUG#3 Retty流 「2200万ユーザさんを支える機械学習基盤」 の作り方 // Speaker Deck

TFUG#3 RettyにおけるDeep Learningの自然言語処理への応用事例 // Speaker Deck

そろそろ新ネタが必要な予感!?

…と言うわけではないのですが(笑),

面白いことをやろう新しい機械学習基盤を作って「Battle Conference U30(#bcu30)」に出展しよう!ということになり,RyzenをGetした3/3から企画がスタートしました.

なお,写真でお察しの通りこちらのマシンはtaruさんはじめ,有志のメンバーが #bcu30 のために夜なべして作りました.*2

f:id:rettydev:20170307161548j:plain RyzenをGetしてご満悦のtaru&jp_taku2

f:id:rettydev:20170309174320j:plain Quadro GP100×2枚が刺さっているところ

f:id:rettydev:20170309174414j:plain Ryzen(の箱)

f:id:rettydev:20170309172219j:plain 組み立てているところ

f:id:rettydev:20170309172316j:plain 起動したところ(左側,右隣はAkibaフラッグシップモデル)

ここがすごい!「NVIDIA Quadro GP100×Ryzen」マシン

日本初上陸!

最新Retty機械学習マシンは,先月発表されたばかりの NVIDIA 純正 GPU Quadro GP100 を2基搭載しています! しかもこのデバイスは日本で今週出荷が始まったばかりの新品ほやほやで,日本では Retty 機械学習マシンにしか搭載されていません(2017/3/8現在).この貴重なGPU を,先週発売解禁になった AMDの新CPU Ryzenと組み合わせており,唯一無二の最新機械学習マシンです!

主な特徴

  • 3584基のCUDAコアをもつQuadro GP100を2つ搭載,FP16で40TFLOPSというスパコン並の計算能力.
  • 帯域幅 720GB/s の超高速メモリ"HBM2"を合計で32GB搭載.大きなモデルもどんと来い.
  • PCIeの5倍の帯域を持つ"NVLink"で2つのQuadro GP100を連結.マルチGPUで抜群のスケーラビリティ…を近々発揮する予定*3

家庭用電源で最新のスパコンが動く!

そんなリッチな環境,家庭用電源では動かないのでは!?

…と思いきや,

  • Quadro GP100は1基あたり235W
  • Quadro GP100 ×2基で470W,他の諸々を加えて1,000W未満(推定値)

これなら一般的な家庭用電源(15A×100V)でも問題なく使えます.

なお,マシンはファンの音がほとんどせず,静音性という観点でも家庭でも使えそうです.

触りたくなってきました?

というわけで, (2017/3/9現在)日本に一台しかない機械学習マシンがBattle Conference U30(#bcu30)のRetty企業ブースに登場します!

触れてみたい・触りたい方は是非Rettyの企業ブース,

  • 触れる・遊ぶ!
  • TwitterInstagramなどでシェアする!!
  • (長く触って遊びたくなったら)Rettyメンバーとつながる!!!

という感じで気楽に遊びに来ていただければと思います!

また, (主にOver 30なため) #bcu30 に来られない方は, Wantedlyなどを通じて遊びに来てもらえればと思います!!

なお,(Over 30ですが)当日私もRettyブースにいますので,一緒に盛り上げていけたらなと思っています!

それでは3/11会場でお会いしましょう!

*1:JOINに関するあれこれはこちらのブログに詳しく書いてあります.

*2:3/3のRyzen発売日から並んで即作ってました笑

*3:現時点(2017/3/9)ではマザーボードが対応していないため,NVLinkが使えない状態ですorz近日中に対応する予定です!

データ分析基盤Nightに登壇しました

Rettyのjp_taku2です。

Rettyでは最近、エンジニアが増えてきて AdventCalendar を書ききれる程になりました。
それに伴い、今まではデザイナーやプランナーも一緒に書いていたこのブログをTech Blogとしてリニューアルすることになりました。

今回のテーマは僕がデータ分析基盤Nightに登壇してきたので、それについて書きます。

概要

イベントへの応募が多く来られなかった方も多数いたので、概要を書いて置きたいと思います。
また、Speaker Deckの方にも記載しております。

Rettyの分析基盤の歴史について

Rettyの分析基盤は資料にあるように、Treasure Data、Treasure Data + BigQuery、現在の分析基盤というような順に状況に合わせて変化をしてきました。使用していた際にでた課題は以下の通りです。
Treasure Data
→利用ユーザーが増えてしまい、分析に時間がかかるようになってしまいました。
Treasure Data + BigQuery
→データーの管理が利用している人になってしまい、同じようなデータを別々に出す状態になってしまいました。

現在の分析基盤について

f:id:rettydev:20170223162436p:plain Rettyのデーター分析基盤はAWS AthenaBigQueryハイブリッドで構成されています。 DWHにはS3とAWS Athenaを使用し、データ自体はS3にファイルとして保存することにより、移行の行いやすさと利用のしやすさを意識した作りにしました。 DMに関してはBIツール用にはRDSを使用し、AdHoc分析用にはBigQueryを使用することにより、分析者がストレスなく使える状況を作りました。

機械学習基盤に関して

機械学習基盤は自前でパーツを購入し、オープンソースで構築をしています。 maasjujuを使用しサーバーの構築を行い、cephkubernetesDockerを使用することにり、どのサーバーにログインをしても同じデーターを使用することが可能な環境を構築しています。 GPUに関しては統一されたものを置くわけではなく、用途や状況に合わせて利用ユーザーがサーバーを選択して作業を行います。 その他詳しい内容に関しては以下の記事を参照してください。

qiita.com

まとめ

今回作成した分析基盤が今後も永続的に使い続けられるとは思っていないため、移行のし易さを考慮して設計をすることができたのではないかと考えています。
しかし、今後の課題としてはログを送信する箇所で影響が出ないように改善していく必要があると考えています。
また、分析するためのデータの鮮度をあげていくということも課題になっています。
機械学習基盤に関しては利用ユーザーが増えてきたため、安定性を上げて行こうと考えています。
 
 
 
今後はRetty Tech Blogとして記事を出していきますので、今後の記事も楽しみにしていてください。

RettyのスマートフォンWebサイトのリニューアルにおける「ユーザーHappy中心設計」

みなさん こんにちは。
デザイナーの後藤紗也佳です。

久しぶりの更新となってしまいましたが、
Rettyでは先日、スマートフォンWebサイト(※)のリニューアルを行いました!
私はPJリーダーとして本プロジェクトに携わっております。※一部対象外

今回は、スマホWeb改善にて、どのように”ユーザーさんのHappyな体験”を追求していったのかについて、フォーカスしてご紹介したいと思います。 

[目次]

  1. プロジェクトの立ち上がった経緯
  2. 本質的な課題は何なのか、ユーザーさんと向き合い知る
  3. 仮説と検証からみえてきた結果
  4. 自分に合ったお店探しを体験してもらうには
  5. 振り返りとこれから

 

1) プロジェクトの立ち上がった経緯

昨年末にマーケット調査を行ったところ、Retty自体の認知率や満足度に課題が見つかりました。その課題を解決する一つの施策として、もっとも多くご利用いただいている(※)スマホWEBを改善し「自分に合ったお店が見つかる体験」の提供に目標を定め、PJが稼働しはじめました。※Rettyは現在月間約18,00万人のユーザーさんのうち、約7割がスマホWEB経由です。
Rettyが提供したい価値とは、「自分に合ったお店が見つかる体験」です。
お店探しのシーンは様々です。文脈に沿ってお店探しができるため、運命的な出会いを体験していただきたいと、考えています。

2) 本質的な課題は何なのか、ユーザーさんと向き合い知る

普段から行動・データを観察してユーザー理解を深めています。
自分達がユーザーになること、オフ会を開いてユーザーさんと交流すること、友人・知人に
日常的にヒアリングすることを習慣にしています。


今回は改めて理解を深める方法として下記3点の事を行いました。

■お店探しのストーリーを知る
課題深掘りの為やチーム全員で共通認識を持つ為にも、スマホWebでお店を検索する際にユーザーさんはどのような行動をして、どのような感情になっているのか利用シーンごとに、改めてユーザー行動をシークエンスモデルをベースに落とし込みました。これをチーム全員でワークショップ技法を用いて行うことがポイントです。

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シークエンスモデル 作成手順
Point:チーム全員でワークショップ技法で行う
1. ペルソナについて議論し共通認識を持っておく
※ペルソナは事前に設定されている前提
2.飲食店を決めるまでのストーリーをブレーンストーミング形式で時間を設定し、思いつく限りポストイットに書き出す
3. KJ法を用いて、行動フローを分類する
4. 行動フローの中から、具体的な行動と心理・欲求に分類する
5. 改めて全体を見直し、足りないところを書き出す
6. どのタイミングで比較・検討、意思決定を行っているかをチェック
7. 課題を感じているポイントをチェック
8. チェックポイントを軸にチームで議論し、ニーズ・課題を深掘りする

上記内容を行うと、ユーザーさんが求めていることや、感じている課題を明確にできます。そして、チーム全員でが体験を身体で感じることができました。
お店探しは利用シーンが複数ある為、パターンを複数作成する事は今回重要なポイントでした。

■改めてユーザーさんの声を聞く
今回は全部で50名の声を聞かせていただき、その内20名以上の方に実際にお会いしてヒアリングをさせていただきました。

流れとしては、実際に食事に行くことを想定して「行きたいお店を1店舗見つけてもらう」ことをゴールに自由にスマホwebでお店を探していただきました。
後に比較・検討、意思決定ポイントを聞き、ニーズの深掘りを行いました。
ここでのポイントは話しやすい環境作りでした。普段何気なく行っている行動を引き出せるかが重要なので、リラックスしてもらうことを気をつけました。知人同士のグループインタビューだと会話が盛り上がり、普段の行動を引き出せる確率は高かったです。

この作業は上記のユーザー行動分析と同時に行い、実際の声を反映させブラッシュアップを行っていました。

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■利用シーンを常に意識する
ペルソナとシナリオを壁に貼って常に意識できるようにしていました。チーム内の会話も「◯◯◯ちゃんがこれだと嬉しくないんじゃない?」など人物名で会話し、使っているシーンを思い浮かべながら開発していました。

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3) 仮説と検証からみえてきた結果

上記から見えてきたニーズや課題から仮説をたて、プロトタイプを作成し再度ユーザーヒアリングを行い仮説検証を繰り返した結果、
・少しでも早く「比較・検討」候補に入るお店を見つけられること
・「意思決定」できる情報を伝えられること
この2点が重要なことがわかってきました。
そして、どんなお店か伝えきれておらず、決め手が見つからないという声にお答えすべくお店の特徴・魅力をわかりやすく伝えることが大切であるという結果に至りました。

 

4) 自分に合ったお店探しを体験してもらうには

上記結果からシナリオ・設計・デザインに落とし込みプロトタイプを作成し、ユーザーさんに実際に使っていただきFBしていただきました。
その際には、思考発話法と回顧法の両方を用いて行いました。
アイトラッキングまでは今回できなかった為、使用しているところを動画に撮り、改めて見直しチーム全員で分析を行いプロダクトに反映を繰り返しました。

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結果 、下記の施策が生まれました。
※これらは現在、定性・定量的なデータを元にブラッシュアップをしています。

施策①:写真メインの設計へ

雰囲気、メニューなどを写真から読み取る方が多く、あまり文字を読まずとも判断できる状態を望んでいるのではないかと考え写真をメインに設計にしました。

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左:検索結果ページ 右:お店のページ

施策②:どんなお店か一目でわかるキャッチコピー
お店の特徴が簡単にわかるように、キャッチコピーを表示することにより自分に合っているのかを判断しやすくなると考え表示しました。

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左:検索結果ページ 右:お店のページ

施策③:探してもらうのではなく、提案型へ
「エリア×ランチ」「エリア×グルメ」で検索して、美味しければ何でもいいというニーズが多かった為、Rettyからカテゴリを提案できる形にしました。

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検索結果ページ

施策④:安心してお店選びができるように
実際に人がお店に行っている事を直感的に表現すれば情報への信頼度は高まるのではないかと考え、行った方のアイコンを表示し信頼度を高める狙いです。

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左:検索結果ページ 右:お店のページ

施策⑤:欲しいところに、欲しい情報を届けられるように
欲しい情報は上部で見たい。一番多いご意見でした。

f:id:rettydev:20160427190759p:plain
お店のページ

5) 振り返りとこれから

上記ではお伝え出来なかったこだわりポイントはまだまだありますが、どのように”ユーザーさんのHappyな体験”を追求していったのかを簡単にご紹介させていただきました。

今回のリニューアル対象範囲は一部であり、ユーザーヒアリングから見えてきたことは多く、今後改善していく必要がある点はまだまだあります。
まずはスタート地点に立つ為に、第一歩を踏み出した段階ですが、このようにRettyではユーザーさんのHappyを中心に設計する事を心がけています。

外食には色々なストーリーがあります。美味しい食事をしたいだけでなく、一緒に行く相手を喜ばせたいという気持ちや、過ごす時間を大切にしたいなど様々な想いでお店を探しています。そんな場面を私は全力でサポートしていきたいと思っています。

みなさんが「自分に合ったお店に出会える」体験を実感し、お店探しを楽しめる環境作りを今後も目指し、最速でブラッシュアップをしていきます!

Rettyでは日本が世界に誇る「飲食」分野で、世界中の多くの人の生活を変えていける仲間を募集しています!気軽にオフィスに遊びに来てください。

www.wantedly.com

RettyTechCafe ☓ Developers.IO Meetup#14 を開催しました!

エンジニア兼エンジニアリング広報の鈴木佑理です。

2015年11月6日(金)に、クラスメソッド株式会社さんとRettyで合同勉強会を開き、
Android6.0 Marshmallowの新機能について
の発表を行いました。

今回のRetty Tech Cafe (以下RTC)は、初の試みとなる合同勉強会だったのですが、
クラスメソッド株式会社さんの「Developers.IOで情報発信をしているエンジニア視点」とRettyの「サービス開発の現場エンジニアの視点」というお互いの”強みの掛け算”をした、とても内容の濃い勉強会となりました!!

 

タイムスケジュールと内容は以下の通りです。 

 



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Retty Tech Cafe #3 を開催しました!


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