Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
バックログを導入し やっぱやめた話
Search
ota42y
September 02, 2024
Technology
1
310
バックログを導入し やっぱやめた話
渋谷アジャイル#2 ゼロからのアジャイル試行錯誤
の発表資料です
https://shibuyagile.connpass.com/event/327530/
ota42y
September 02, 2024
Tweet
Share
More Decks by ota42y
See All by ota42y
PFNにある2つのKubernetes
ota42y
10
5.6k
ゼロから作るDeep Learning 2 3章 word2vec 3.1〜3.2
ota42y
1
500
Q&A for How to use OpenAPI3 for API developer
ota42y
0
2.7k
How to use OpenAPI3 for API developer (RubyKaigi 2019)
ota42y
5
21k
How should we face with microservices (我々はマイクロサービスとどう向き合うべきか)
ota42y
20
4.8k
DeepLearningの本番環境にSageMakerを利用してる話
ota42y
1
6.5k
検索結果の良さを計測して定量的に改善していく
ota42y
3
2.5k
Flutterを広めるために技術同人誌を作った話
ota42y
1
1.7k
何も考えずにCIや継続的デリバリーしたら辛くなった話.pdf
ota42y
0
3.1k
Other Decks in Technology
See All in Technology
会社紹介資料 / Sansan Company Profile
sansan33
PRO
6
370k
Bill One 開発エンジニア 紹介資料
sansan33
PRO
4
12k
AIエージェントのフレームワークを見るときの個人的注目ポイント
os1ma
1
250
GitHub Copilot Use Cases at ZOZO
horie1024
1
350
Tensix Core アーキテクチャ解説
tenstorrent_japan
0
230
AIコーディング新時代を生き残るための試行錯誤 / AI Coding Survival Guide
tomohisa
7
7.1k
Autonomous Database サービス・アップデート (FY25)
oracle4engineer
PRO
1
730
Introduction to Sansan Meishi Maker Development Engineer
sansan33
PRO
0
270
Kafka vs. Pulsar: Performance Evaluation by Petabyte-Scale Streaming Platform Providers
lycorptech_jp
PRO
1
320
All About Sansan – for New Global Engineers
sansan33
PRO
1
1.2k
為什麼我們需要 Observability?
marcustung
0
490
Observability 入門班:可觀測性的核心技術架構與 OpenTelemetry 實作指南
unclejoe
0
240
Featured
See All Featured
Art, The Web, and Tiny UX
lynnandtonic
299
21k
The Cost Of JavaScript in 2023
addyosmani
49
8.3k
Large-scale JavaScript Application Architecture
addyosmani
512
110k
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
29
1.7k
Docker and Python
trallard
44
3.4k
I Don’t Have Time: Getting Over the Fear to Launch Your Podcast
jcasabona
32
2.3k
Learning to Love Humans: Emotional Interface Design
aarron
273
40k
Into the Great Unknown - MozCon
thekraken
39
1.8k
Visualizing Your Data: Incorporating Mongo into Loggly Infrastructure
mongodb
45
9.6k
Build your cross-platform service in a week with App Engine
jlugia
231
18k
Fantastic passwords and where to find them - at NoRuKo
philnash
51
3.3k
Practical Orchestrator
shlominoach
188
11k
Transcript
バックログを導入し やっぱやめた話 渋谷アジャイル#2 ota42y
自己紹介 • おおた @ota42y (X/Github) • Engineer Manager in PFN
◦ ML以外だいたい全部やるエンジニアもやっています ◦ 最近作っていたサービスがでました、今ならトライアル期間で無料です! ▪ https://plamo.preferredai.jp/ ▪ 登録してね!
今日の話のまとめ • LLMを応用するチームのEMをやっている • 1チームで複数プロジェクトをやっていて全体像が見えづらかった • バックログを入れてチーム全体の動きややることを整理した ◦ 全プロジェクトを一つの軸で並べて整理できる ◦
相互に何をやっているかを明確にできる ◦ メンバーが複数のプロジェクトに入る・サポートに回るなど、横の協力がしやすい • ある程度動いていたが、徐々にワークしなくなっていった ◦ プロジェクトが独立して動いていき、 POの元チームとして動き始めた ◦ プロダクトバックログでやりたかったことが不可能になってきた • 結果としてチームのプロダクトバックログを廃止した ◦ 各プロジェクトチームでやることが管理されていく ◦ マトリクス組織のようにプロジェクトとは別軸のチームに変化
LLMの応用に特化したチーム • PFNでは純国産の生成AI基盤モデルを作っています • LLMを研究・訓練するチームと協力して LLMの応用を考えるチームのEMをしています LLM研究チーム LLM応用チーム 社内の別チーム LLM
プロダクト 作成したLLMやノウハウ LLMプロダクトの 開発・運用 LLMツールの 提供
結構新しいチーム • もともと別々のことをやっていたが本格化に伴い統合 ◦ Applicationを作っているチーム ◦ R&Dをやっているチーム • 統合したことで別々のことを一つのチームでやっており全体像が分かりづらく 上位のEM
Devチーム R&Dチーム 上位のEM 応用チーム
複数プロジェクトの同時進行 • およそ3つのプロジェクトを1チームで行うことに ◦ ベースとなるLLM周りは共通の部分が多い ◦ 技術Seedを育てるフェーズのため、基本的にプロジェクトはチーム内で完結 ◦ ただし、専任や兼任もあり、人のアサインもまちまち •
このプロジェクトのXをやっているが、他プロジェクトのYのほうが重要では?という ことが分かりづらくなった LLM応用チーム 社内の別チーム LLM プロダクト LLM プロダクト
バックログを導入して全体を一箇所で管理 • プロダクトバックログを整備し、すべてのプロジェクトを一元管理 • スプリントごとにGitHub Projectで管理 No 内容 Point 詳細
3 ユーザはAとBを比較できる 5 devに関連 8 Cにより効果を改善する 13 R&Dに関連 5 Dを確認できる 8 R&Dに関連 プロダクトバックログ スプリントバックログ
バックログを導入して全体を一箇所で管理 • どのプロジェクトで何をやっているか、それは他のプロジェクトのものにくらべて優先 度はどれくらいか?を管理できるように • なぜそれをやるのか?何をやったら完成か?が明確になった No 内容 Point 詳細
3 ユーザはAとBを比較できる 5 devに関連 8 Cにより効果を改善する 13 R&Dに関連 5 Dを確認できる 8 R&Dに関連 プロダクトバックログ スプリントバックログ
徐々にワークしなくなっていく • プロダクトの成長・ツールの本格運用が始まると規模が拡大 ◦ BizDevとの連携が強くなり、 POが配置されるなど ◦ 他チームからの応援 LLM応用チーム 社内の別チーム
LLM プロダクト LLM プロダクト BizDev PO BizDev PO Engineer Engineer
応用チームのバックログの重要度が下がる • POの元で話が動き始める ◦ 応用チームで考える から POを元にしたプロダクトチームが考える という形に ◦ 何を優先するか、誰に何をやってもらうかもそちらで考えるように 社内の別チーム LLM
プロダクト LLM プロダクト BizDev PO BizDev PO Engineer Engineer LLM応用チーム LLM プロダクト LLM プロダクト BizDev PO BizDev PO Engineer
応用チームのバックログは廃止に • 一つのバックログですべてを管理するのをやめた ◦ プロダクトチームでやることを管理してもらう ◦ 応用チームは横方向の協力関係や人のアサインレベルでの管理に特化 ◦ 最終的にマトリクス組織のような構造になっている 社内の別チーム
LLM プロダクト LLM プロダクト BizDev PO BizDev PO Engineer Engineer LLM応用チーム LLM プロダクト LLM プロダクト BizDev PO BizDev PO Engineer
課題は残されている • プロダクトではないものをどう管理するか ◦ ツールやノウハウ提供といった活動 ◦ LLM周りの全チーム共通で使う仕組みのメンテナンス • 人の負荷軽減 ◦
困っているチームメンバーを助けやすい仕組み ◦ 複数PrJにわたった人のタスクの優先順位 • 良い方法を模索中、、、マトリクス組織の運営とかに知見がありそう? 社内の別チーム Engineer LLM応用チーム LLM プロダクト LLM プロダクト BizDev PO BizDev PO Engineer LLM プロダクト LLM プロダクト BizDev PO BizDev PO Engineer