2017年振り返り

2017年について振り返ってみたいと思います。ちなみに、去年は2016年振り返り - n3104のブログでした。

マネージャー職になって1年経った

今年の1月からマネジャー職をやるようになり、この1年で一番伸びたスキルを挙げるならおそらくチームマネジメントスキルだと思います。チーム自体は去年の5月にできてたので、1年半ぐらい同じチームを担当していますが、当初から想定していたチームに育ったと思います。当初から考えていたことは色々あるんですが、例えば以下のようなものです。

  • 個人ではなくチームとして対応できるようにする。
  • 急がない。まずはチームとしての練度をあげることを重視する。
  • 任せる。介入するにしてもリスクが一定値を上回るまでは様子見する。
  • やるべきことは手を抜かない。ちょっとしたことでも必ずテストするとか、本番環境で作業する際は必ずダブルチェックするとか、障害が発生した際はチームとして振り返りをして運用フローを見直すとか。
  • 機能していないルールは見直す。修正が必要であれば修正するし、不要になっていれば破棄する。
  • 自律的に機能するチームにする。最終的に自分がいなくなっても機能するチームにする。

前述のような方針にしていたのは、私が所属するAWS事業部のビジネス自体が急成長して事業立ち上げのフェーズを抜けていると認識していたためです。そのため、今後も安定して事業を拡大していけるようにサービス自体の基盤を安定させる必要があると考えていて、その安定を担えるチームを作ることを目指してマネジメントロールに取り組みました。途中で一部メンバーの入れ替えがあっても、チームとしての文化というかアイデンティティみたいなものは維持できるようになってますし、チームとしての練度は想定通りのレベルに達したかなと考えています。まぁ、実際のところはチームメンバーに恵まれたのが大きいとは思ってます。ほんと感謝ですm(_ _)m

後は裏テーマとしてチームメンバーのキャリアアップになるチームにするというのはありました。やはり、せっかく一緒に仕事をするならキャリアアップになってほしいので。チームの採用ページにも書かれているとおりで、自社で提供するシステムのサービス設計から開発、保守運用まで全部やるというのが仕事内容なので、システム開発の全行程をやれるようになってもらえることを目指してアサインしていました。最終的に自分で仕事をつくれるようになることを目指していて、そうなればまず食いっぱぐれることはないかなと。とはいえ、メンバーごとに得意なスキルも異なればキャリアプランも異なるので、その辺りは相談しつつやってる感じです。

なお、マネジメントロールについてはHIGH OUTPUT MANAGEMENT - n3104のブログがよかったです。まさにミドルマネジャーの教科書だと思います。とりあえずマネジメントロールになった際に何をすればいいか知りたければまずはこの本を読めば大丈夫かと思います。それぐらいよい本でした。

Hadoopとか大規模データ処理とか

今年はHadoopに関してはあまり勉強できなかったですね。。チームメンバー向けにEMRやHadoop Streamingのブログは多少書きましたが、勉強会は結局参加できずに終わりましたし。そもそもウォッチしたくなるような技術トピックがないのも大きいのかなと思ってます。

大規模データ処理という意味では、Athenaを利用する機会があったのですがほんと便利ですね。EMRだとクラスタの起動に時間がかかるのもありますし、利用費も安く済むのでほんと手軽だと思いました。

あとは社内でAmazon Aurora: Design Considerations for High Throughput Cloud-Native Relational Databasesの読書会があって参加したんですが、久々に論文の読書会に参加できて楽しかったです。ああいう、よくわからないものについて参加者同士であーだこーだいいながら読み解くのは、ほんと楽しいなと思ってます。

機械学習

Hadoopに替わって継続的に勉強しているのが機械学習かと思います。今年は読書会でゼロから作るDeep Learning - n3104のブログを読んで、DNNの概要は理解できました。あと、並行してPython機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 (impress top gear)もやはり読書会をやっていて、こちらは機械学習の全体像の理解を深めた感じでした。

機械学習を本格的に学び始める際に、ある程度機械学習をわかるには2年はかかると予想してましたが、その通りで2年ほどゆるゆると勉強して全体像というか大枠は理解できるようになった気がします。といっても、機械学習がどんな要素から成り立っていて、それぞれを学ぶにはどうすればいいかがわかったぐらいなので、今後もゆるゆると学び続けるつもりです。あと、そろそろ理論を学ぶのも飽きたというか投資対効果が低い印象なので、実際に機械学習を適用するというのも試していければと考えています。

SICP

無事?その後も社内読書会が1年続きまして、2.2.3から3.3.5まで進みました。基本隔週1時間でやっていて、今年は23回(通算42回)やりました。このペースだとあと2年近くかかりそうです(^_^;)

この辺りまで進むと普通におもしろいですね。いままで知っていた概念を整理できることもありますし、まったく見たことがないものもたまにあって勉強になります。基本的に予習して問題も解いた上で参加してるんですが、読書会で理解が曖昧なところや勘違いにも気づけるのもいいです。

去年まではPythonで問題を解いていたんですが、2.3.1からPythonでは言語仕様的に解けないというか別の問題になってしまうこともあり、DrRacketを使ってneil/sicpで解いてます。おかげでSICPの問題を解く範囲でのLISPの読み書きには抵抗がなくなりましたw

あと、読書会でソースの共有をする際に便利なので問題 2.87からはGitHubにソースを公開するようになりました。

英語

今年はゆるゆると文法とヒアリングについて勉強してました。英語は学生時代に一番苦手な教科で、文法は特に苦手意識があって勉強しないでいたんですが、さすがに勉強したほうがいいかなと思って取り組みました。具体的にはゼロからスタート英文法 CD付をひたすら読んでました。7月ぐらいからなるべく毎晩1章は読むようにしていて、現在9周目です。いやー、文法、わかってくるとおもしろいものですね。いままでと英文の読み方が変わった気がします。

ヒアリングについては聞き取り・書き取り用CD付 英語は絶対、勉強するな!―学校行かない・お金かけない・だけどペラペラのCDをランダムに再生したものを毎日5分から10分ぐらい家事をしたりしつつ聞いていただけです。もともと4年前ぐらいに買って、その際はリスニングしたりディクテーションに取り組んでみたりしてたんですが、どうもディクテーションはやる気が出なくて放置していました。で、さすがに何もしないのもあれかなと思い、とりあえず家事をする際に流すというのをやってました。効果があったかは謎です(^_^;)

その他

今年は本を読んだらブログに書くというのは意識していて、それなりに実施できたかなと思います。去年が3本に対して今年は24本書いたので。

2017-01-01から1年間の記事一覧 - n3104のブログ

本は他人にすすめる際にブログにしておくと便利ですし、アウトプットする感覚の維持にもなるので、今後も続けるつもりです。

まとめ

振り返ってみると、2017年も密度の高い1年だったと思います。ただ、やはりマネジャー職になった分、プレイヤーとしての成長は感じられなかったので、そこは改善していきたいと考えています。