Timers Tech Blog

グローバルな家族アプリFammを運営するTimers inc (タイマーズ) の公式Tech Blogです。弊社のエンジニアリングを支える記事を随時公開。エンジニア絶賛採用中!→ https://timers-inc.com/engineering

Go言語プロジェクトに役立つ、シンプルかつ効果の高いMakefileの書き方

みなさんこんにちは。サーバエンジニアの長南です。

ここ数か月の間、新型コロナウィルス感染症(COVID-19)の流行が世間を騒がせていました。Timersでもさまざまな影響があり、エンジニアの働き方もテレワーク中心となっていましたが、そんな中でも職種を問わずメンバーは全員しっかり成果を出しています。私も単発のGo言語開発案件を手がけました。

Go言語開発の現場では、よく使われるタスクをmakeコマンドのタスクとしてMakefileに記述するということがよく行われています。今回のプロジェクトでも当然のようにMakefileを書いたわけですが、Go言語開発向けのMakefileの書き方を解説している資料を見ると、みなさんそれなりに苦労されているように見えたので、私が使っているMakefileのテンプレを紹介したいと思います。

(makeコマンドやMakefileそのものについての説明はざっくり省略してしまいましたので必要な方はマニュアルなどを参照してください )

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スケールする大規模スクラム開発「LeSS」の実践例@Timers

はじめに

CTOのあまど ( @amado_tech )です。 Timersでは2013年頃から長らくスクラム開発を中心に据えてプロダクトを作ってきました。初期の頃はなんちゃってスクラムだったり、人が増えるにあたって自己組織化するのが難しくなったり、たくさんの課題や問題を乗り越えてきました。

現在16名程度のアプリ開発チームが2つのスクラムチームと1人のプロダクトオーナーの体制で、2週間のスプリントを効果的に回しながら生産性高く&納得度高くプロダクト改善が出来ており、我々のコアプロダクトである「家族アプリFamm」は順調に改善され事業成長もしています。

そんな開発体制を支えているのが、「LeSS(Large Scale Scrum)」という大規模スクラムフレームワークです。本記事ではLeSSの紹介と実践する上でのノウハウを共有します。

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Zoomウェビナー勉強会開催指南書 #Zoom #オンライン勉強会

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こんにちは。オンライン勉強会主催の実績を解除した akatsuki です。先日potatotips #69を弊社主催でオンライン開催したので、その流れと知見を共有したいと思います。

ここではpotatotips本体の話はしません。この勉強会自体について知りたい方は以下のページをご覧ください。

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Androidで写真動画のフォルダ選択に対応する #Android

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こんにちは。家にいる時間が長くなり、お菓子作りに力を入れ始めた@akatsukiです。今回はFamm Androidにフォルダ選択機能を実装した時の話をしようと思います。

※この話はpotatotips #69で話すもので、資料はこちらになります。

前提:Fammの写真アップロード機能

Fammでは写真・動画をアップロードして、家族間で共有することができます。今までこのアップロード画面は撮った日付の降順に写真・動画が並んでいるだけでした。が、フォルダごとに見られた方がいいよねということでフォルダ選択機能をつけることになりました。

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ML Kit (Auto ML Vision Edge)で写真から家族を検出する #firebase #mlkit #automl #android

こんにちは。世界では異常事態が続き、フルリモートとなった今、猫とペットボトルのキャップでサッカーをして遊ぶことだけが生きがいになりました。AndroidエンジニアのTsutouです。

子供やペットの写真を、手軽にアップロードしてもらいたい

弊社のアプリ、Fammは家族アルバムアプリなので、写真/動画アップロード機能の対象となる写真は子供、ペットの写真になります。

しかし、アップロード画面を表示した時、大抵は料理だったり、スクショだったり、風景だったり、データフォルダには色々な画像がありますね。

そこで、子供やペットの写真をもっと手軽にアップロードしてもらいたい、との思いからiOS版ではCore MLを使ってアップロードレコメンドが実現されています。

techblog.timers-inc.com

今回は、Androidでも実装する運びとなり、その際にML Kitを使用した際の事例になります。

MLKit (Auto ML Vision Edge) って?

ML Kitは、Google機械学習にまつわる様々な機能を、Firebaseを通してモバイルで実行できる様にするSDK群です。(まだBeta版です 2020/4/23現在)

顔認証や、画像ラベリング、オブジェクト認識、バーコードスキャン、翻訳と様々なものが用意されています。

firebase.google.com

今回使用するAuto ML Vision Edge(以下、AutoML)は、Firebaseのコンソール上で独自の画像分類モデルを作成でき、形式を選んで簡単にアプリ上で使用できるものです。

今回はAutoMLで、独自の画像分類モデルを作っていきたいと思います。

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