基盤 /
プラットフォーム

プロダクトの根幹を担う
技術の基盤に携われるコース

courses

技術基盤
pixivウェブエンジニアリング
ImageFlux
広告配信
インフラ
機械学習
データ分析
基盤/プラットフォーム

技術基盤

内容

独自CMSの編集画面での記事編集から表示までの広い範囲の改修が可能な事がこのコースの特徴です。 スキーマ駆動開発、自動テスト、既存データの調査とマイグレーションなど、歴史の長いプロダクトが動いている中で、開発を素早く確実に行うための様々な手法を体験できます。

使用技術・条件

PHP / TypeScript / JSONSchema / MySQL / GitLabCI

コースのサービス規模

月間アクセスは約550万PV(※2021年1月時点)で、掲載記事数は約6,300記事(※2021年12月時点)を数えます。

技術的挑戦

pixivisionはイラストやマンガ、ノベルをはじめとした「創意工夫から生まれる"とっておきの作品"」とオタクカルチャーを多言語で世界に向けて発信する、オウンドメディアです。 サーバーサイドのコードベースは、pixivと共通したPHPの独自フレームワークで記事の配信を行いつつ、記事の執筆を行うCMS(コンテンツ管理システム)も社内のプロダクトと連携や翻訳業務の支援を行えるよう独自で開発しています。 CMSとして古い記事でも表示できるよう互換性を保つ一方で、翻訳業務やSEOを支援する業務システムとしての側面もあり、記事の執筆と発信を支援すべく、日々機能の実装・メンテナンス・改修を行っています。

コースで出来る体験

独自CMSの編集画面での記事編集から表示に至るまでの改修を一気通貫に行う事がこのコースの特徴です。 スキーマ駆動開発、自動テスト、既存データの調査とマイグレーションなど、歴史の長いプロダクトが動いている中で、開発を素早く確実に行うための様々な手法を体験できます。

メンター

fono

2019年4月新卒入社。データ駆動推進室からプレミアム事業部、現在はpixiv事業本部開発支援チーム(現:開発二課)。得意な技術はオブジェクト指向・設計・コンピュータネットワーク(L2〜7)等。受賞歴はICTSC6(3位)、ISUCON6(学生1位)。自宅鯖の運用の合間にバイクに乗ったりしています。

■実績

メンターからのメッセージ

CMSの裏側を見てみたい人、実際に動いている環境で「要求を元によく調べ、確実に実装する」一連の流れを体感したい人、なんとなくサーバーサイドをやりたいが実感がわかない人の応募をお待ちしております。

通常エントリーGitHubエントリー

※GitHubエントリーはGitHubのアカウント
のみでエントリーが可能です

基盤/プラットフォーム

pixivウェブエンジニアリング

内容

オンライン百科事典「ピクシブ百科事典」の機能開発およびコア機能・Webアプリケーションフレームワークの改善を行うコースです。フレームワークの開発を通じて、Webサービスが提供すべき基本機能の理解や、開発者が利用しやすい設計について学ぶことが目的です。

使用技術・条件

PHP / HTTP / PHPStan

コースのサービス規模

日本語版ピクシブ百科事典は42万記事、月間PVは約1億PVで約7割がスマートフォンからのアクセスです。

技術的挑戦

ピクシブ百科事典はアニメやマンガ、ゲームからデザイン・アートまであらゆる言葉・現象・文化・作品を解説するみんなでつくる百科事典です。コードベースは最初期からPHPの独自フレームワークで実装されており、近年はPSR-7/PSR-15に準拠したWebアプリケーションとして再構築されました。

コースで出来る体験

プリミティブなWebフレームワークおよびテスト可能なWebアプリケーションの構築技法、セキュリティ、国際化、継続的インテグレーション(ユニットテストおよび静的解析)について実践しています。

メンター

tadsan

2012年11月に入社。RubyからPHPに転身し、APIの設計やWebフレームワークの実装などに携わる。2017年頃からPHPの静的解析によるアプリケーションの品質改善に取り組む。現在はpixiv事業本部でピクシブ百科事典の開発およびpixiv.netのメンテナンスを担当。

メンターからのメッセージ

Webアプリケーションはフレームワークを使えば簡単に構築できますが、その根幹は多くのアプリケーションのニーズとセキュリティ要件を満たすよう注意深く設計されているものです。開発者体験とアプリケーションのコード品質・安全性を両立したWebフレームワークの設計・開発に取り組みましょう。

※GitHubエントリーはGitHubのアカウント
のみでエントリーが可能です

基盤/プラットフォーム

ImageFlux

内容

画像変換・配信、および、ライブ動画配信サービスであるImageFluxの開発を行うコースです。 Go、TypeScript/Vue.jsなどを用いて、ImageFluxの機能を強化改善する開発に取り組んでいただく予定です。

使用技術・条件

Go / TypeScript / Vue.js / nginx / lua / Apache TrafficServer / ansible

コースのサービス規模

アクティブ顧客企業数90社前後、月間リクエスト数は90億件以上のサービスです。

技術的挑戦

ピクシブでは、各サービスの開発負荷を軽減しつつ安定した配信を行えるよう、動的に画像を変換しながら高速に配信を行う技術基盤を整備してきました。 こうして培った画像変換・配信技術を、さくらインターネットとの協業でImageFluxというサービスとして外部にも提供しています。 画像変換・配信エンジンは主にGoを用いて開発しており、大量のリクエストを効率的に捌くための様々なチャレンジを行っています。 また、ImageFluxの顧客が設定を行うための管理画面をTypeScript/Vue.jsのフロントサーバとGoのAPIサーバの組み合わせで制作しています。

コースで出来る体験

大量のリクエストを捌くための高速化・省メモリな設計と実装、耐障害性を高めるためのプロセス分割とそれらの協調、といった、大規模配信システムならではのシステム設計を行っています。 また、ピクセル単位での画像処理アルゴリズムの実装など、低レイヤの画像処理を取り扱っています。 大規模配信システム全体を俯瞰的に眺めつつ、テクニカルな実装力を低いレイヤで試される体験ができます。

メンター

nontan

2020年新卒入社。新規事業部VRoid部にてVRoid Studio・VRoidモバイルの開発に携わり、現在は技術開発本部配信技術部にてImageFlux・画像変換機能の開発に従事。趣味は競馬観戦とCG関係のプログラミング。

メンターからのメッセージ

pixivにとって最も重要な要素の一つ、画像配信を支える技術を一緒により良くしていきましょう!

※GitHubエントリーはGitHubのアカウント
のみでエントリーが可能です

基盤/プラットフォーム

広告配信

内容

月間約700億リクエストをさばく広告配信サーバを中心とする広告システムの開発を行うコースです。 GoやRails、GCPなどを用いて、広告配信システム全体を俯瞰した開発を行ったり、複雑なビジネス要求を実現しながらコードやクラウドインフラを改善していきたい方をお待ちしています。

使用技術・条件

Golang / Ruby (Ruby on Rails) / Kubernetes / Kustomize / Terraform / Argo CD / Argo Workflow / Sentry / GCP (GKE, Bigtable, BigQueryなど) / Datadog

コースのサービス規模

自社で運用管理している広告配信サーバが処理するリクエスト数は月間700億にのぼり、GKEのPod数は主要部分のみでピーク時200超、利用しているKVSに格納されているデータは8000万キー以上となっています。

技術的挑戦

広告チームでは自社製の広告配信サーバを開発・運用しています。 Go言語で速度を担保しつつ、Clean Architectureを実践し保守性の向上に努めています。 広告配信系は数年前のオンプレからGCP・GKEをフル活用した構成に移行しており、Datadogによる監視やArgo CDによる自動デプロイ、KustomizeやTerraformによるInfrastructure as Codeを実践しています。 BigQueryやBIツール (Looker)を活用したデータ分析基盤の整備のほか、配信アルゴリズムの設計・改良も進めています。

コースで出来る体験

GKEやBigtable, BigQueryを使った大規模なトラフィックの運用・解析に触れることができます。 Datadog APMによる監視も導入しています。 またチーム開発手法としてスクラムを採用しております。

メンター

myonsawa

2017年4月新卒入社。プレミアム事業部を経て広告チームに所属。内製の広告管理画面のバックエンド開発やスクラムマスター業に従事。最近はDDRとswitchをやっています。

メンターからのメッセージ

大量かつ高速にリクエストを捌く広告インフラを触ってみたい・改善してみたい方をお待ちしています。

※GitHubエントリーはGitHubのアカウント
のみでエントリーが可能です

基盤/プラットフォーム

インフラ

内容

ピクシブでは多くのデータベースが存在し、MySQLを利用しています。 今回は、そのMySQL上で発行されるクエリ分析ツールの開発や、運用効率化の仕組み作り等を取り組んでいただく予定です。 MySQLの他に、LinuxやShellスクリプト・その開発言語を用いるので、この部分やインフラ全般に興味がある方をお待ちしております。

使用技術・条件

MySQL / Linux / Shellスクリプト / (必要に応じて) PHPやその他言語

コースのサービス規模

ピクシブは世界中にたくさんのユーザーを持つサービスを開発・運営しています。 アプリケーション・データベースともに100台以上、計300台を越えるサーバからなるオンプレミス環境も自社で構築・運用を行っており、秒間10万リクエスト・30万クエリ以上の処理と、50Gbpsを超えるトラフィックを無理なく安定的にさばいています。

技術的挑戦

インフラ部では、1台のサーバでより効率的にリクエストを捌けるようにするための各種パラメータチューニングや、時にはアプリケーション開発者と協力してサービスで抱えている問題の解決に取り組んでいます。 その他、ピクシブほぼ全てのサービスで稼働している300台以上のサーバ運用・管理も行っており、Infrastructure as Codeについても力を入れています。

コースで出来る体験

サービスを動かす中で重要になるデータベースについて、ピクシブでどのように運用・管理しているのか触れることができ、運用面での課題について取り組んでもらいます。 またデータベースだけでなく、ピクシブが提供しているサービスがどのような仕組みで動いているのか、裏側についても知ることが出来るコースです。

メンター

dekovoko

2018年中途入社。 入社からピクシブを支えるサーバ管理・運用に取り組んでおり、最近ではMySQLをよく触ってます。 趣味はカードコレクションと絵を描くこと(ここ1年まともな絵を描けてない)

メンターからのメッセージ

Webアプリケーションはフレームワークを使えば簡単に構築できますが、その根幹は多くのアプリケーションのニーズとセキュリティ要件を満たすよう注意深く設計されているものです。開発者体験とアプリケーションのコード品質・安全性を両立したWebフレームワークの設計・開発に取り組みましょう。

※GitHubエントリーはGitHubのアカウント
のみでエントリーが可能です

基盤/プラットフォーム

機械学習

内容

ピクシブのいずれかのサービスにおいて、大量のデータを使った機械学習モデル開発/バックエンド開発/データ処理ワークフロー構築/効果測定に取り組んでいただきます。興味や期間に応じてタスクを設定させていただきます。

使用技術・条件

Python / PHP / MySQL / BigQuery / Colaboratory / Airflow / TensorFlow / Pytorch / Matplotlib / GCP各種サービス

コースのサービス規模

サービス開始からの14年間で、pixivの登録ユーザー数の累計は7100万人、寄せられた投稿作品数の累計は1億作品に上ります。

技術的挑戦

レコメンドチームは、ピクシブの各サービスにおいてレコメンドの導入や改善を行っています。 pixivにおいてはイラスト・漫画・小説、FANBOXではクリエイター 、pixivコミックでは漫画作品、BOOTHでは商品のレコメンドを扱っています。 機械学習モデルの構築、バックエンド開発、データ分析、施策立案などさまざまなタスクを通して、よりユーザーの満足度を高めるための挑戦を日々行なっています。 https://inside.pixiv.blog/mytk/7942 https://www.slideshare.net/MasatakaMiyoshi/pixiv-135608666

コースで出来る体験

チームで利用している技術として、ニューラルネットワークを用いた類似画像や行列分解、バンディットアルゴリズム 、多様性を考慮したレコメンドなどがあります。 上記だけでなく、インターンを通して、大量のデータを使った機械学習モデル開発・バックエンド開発・データ処理ワークフロー構築・効果測定といったところに触れていただこうと思っております。

メンター

sugasuga

2021年度新卒入社 バイト時代から現在まで機械学習チームに所属しレコメンドアルゴリズムの開発やバックエンド開発を行なっております。 kaggle expert。得意な技術は機械学習を使った因果推論など。趣味は釣り・ジム・料理です

メンターからのメッセージ

一緒に働けることを楽しみにしています!

※GitHubエントリーはGitHubのアカウント
のみでエントリーが可能です

基盤/プラットフォーム

データ分析

内容

BigQueryに蓄積された大量の広告配信ログやユーザー情報を活用し、ビジネス価値につながる課題発見・施策立案に取り組んでいただきます。 アクティビティの高いサービスを扱う企業でしか扱うことのできない大規模なデータを扱える点が魅力的であると考えています。

使用技術・条件

GCP / BigQuery / SQL / Python / Colaboratory / Looker / pandas / numpy / scikit-learn

コースのサービス規模

ピクシブの広告配信システムには月間700億の広告リクエストが送られており、売上も大きく伸びています。

技術的挑戦

ピクシブの広告配信システムには、月間700億の広告リクエストが送られてきます。 アド・プラットフォーム事業部では、この規模の利用に耐えうる広告配信システムを安定稼働させると同時に、その配信ログを活用した、よりユーザーにマッチした広告を届けるための課題発見にも取り組んでいます。 私たちは「創作活動がもっと楽しくなる場所を創る」というミッションのために会社がとれる選択肢を増やすため、BigQueryに蓄積されたビッグデータを活用し収益基盤を改善してきました。

コースで出来る体験

ピクシブは創作やサブカルチャーに特化したTB単位のデータを保有しています。データ基盤は全てBigQueryに集約しています。 また、アドプラットフォーム事業部では分析用データパイプラインを設計・運用し、データに基づいた意思決定や機械学習システムなどへの応用を行っています。 ドメイン知識、統計学、データエンジニアリングを掛け合わせて広告収益を最大化する体験が出来ます。

メンター

ucchi-

2021年新卒入社。 バイト時代はpixivの分析やレコメンド、現在は広告のアナリティクスエンジニア。データから価値を見出すことに興味があります。 得意な技術はBigQuery。趣味は百合漫画と美味しいご飯。

メンターからのメッセージ

PIXIVのデータに興味がある人、分析の過程や試行錯誤を一緒に楽しめる人の応募をお待ちしております!

※GitHubエントリーはGitHubのアカウント
のみでエントリーが可能です

other courses

Webサービス

プロダクトのバックエンド / フロントエンド開発に携われるコース

pixivリクエスト

pixivマンガ

pixiv Sketch

pixivFANBOX

BOOTH

pixivFACTORY

スマホアプリ

アプリ開発に携われるコース

iOSコース

Androidコース

VRoid

VRoidプロジェクト関連の開発に携われるコース

VRoid Hub

VRoid Unity

通常エントリーGitHubエントリー

※GitHubエントリーはGitHubのアカウント
のみでエントリーが可能です

PAGETOP

プライバシーポリシー / お問い合わせ

Copyright ピクシブ株式会社