第2週は前週に引き続きPythonに取り組んでいる。午前中の授業以外はほぼ全ての時間を課題となるプロジェクトに費やすことになっており、現在は著名人の発言からMarkov Modelを用いて格言を生成するTwitter Botがテーマだ。今日は、前週行われたLyft訪問について話したい。

LyftとUber

Lyftは日本でも有名なUber Technologiesの競合であり、Uberと同じくライドシェアリングの事業に取り組んでいる。元々はUberがハイヤーの配車アプリ、Lyftが一般ドライバによるライドシェアリング(所謂白タク)と棲み分けていたように記憶していたが、現在ではUberもuberXと呼ばれるライドシェアリングサービスを初めており両者のサービスに違いは殆ど無いと言ってよい。実際にMake Schoolの学生間では、移動する際のグループの人数や料金で使い分ける程度の違いだ。

Lyft社内の様子

但し、今後の両社の目指す方向性は異なる。Uberが自動運転に研究開発投資を行うことで都市交通最適化を更に推し進めようとするのに対し、Lyftは運転中の乗客とドライバーのコミュニケーションなど、乗車体験の楽しさの向上を目指している。(Uberは未訪問のためなんとも言えないが)Lyftのオフィスはまさにその楽しさを体現するかのごとく、ピンクを基調とした遊び心いっぱいの建物(例えば技術書の図書室の入り口は隠し扉になっており、中は古城をイメージした部屋にCEOの肖像画がパロディとして掛けられていた)だった。オフィスを案内してくれたエンジニアはコロンビア大学卒業後Lyftに入社しているが、GoogleやTeslaの内定を蹴って入ったのはこの楽しい文化(とサンフランシスコに住めること)が理由だとのこと。

エンジニアリングチームとのセッション

LyftはMake Schoolのコーポレートパートナーのため、エンジニアリングチームとのセッションも設定してもらえた。具体的にはフロントエンド、バックエンドのソフトウェアエンジニアに加え、効率的な乗客マッチングによって乗車料金低減を実現したLyft Lineを担当するデータサイエンティストの話も聞くことができた。バックエンドのエンジニアにとっての最近のチャレンジはLyftのサービス拡大に伴うデータベースの拡張、データサイエンティストにとってはKPIとしての乗車率の更なる向上とのこと。単なる配車アプリではなく、所謂ビッグデータ解析により利益率向上を実現しているところが面白い。

Lyftの巧い(?)活用方法

最後に、CTOのChris Lambert氏の話も聞くことができた。下記に氏の言葉を引用するが、やはりエンジニアチームのリーダーとして最重要なスキルはコミュニケーション力とのこと。

“Communication is one of the most important skills. Written. Verbal. Non-verbal. You need it to get hired, get git requests accepted, forward you ideas, support a challenged coworker. Communication is the driving force of our success.”–Chris Lambert, CTO of Lyft

笑い話として紹介されたのは、Lambert氏自身も自分の車で通勤するときにはLyftドライバーを務めるらしいのだが、その際に拾った客が当日朝一で予定されていた採用面接の相手だったとのこと。結果は残念ながら不採用になったとのことだが、こうしたTech業界を代表する人とも気軽に接する機会を持てるのがLyftの魅力なのかもしれない。実際、Lyftドライバには普段弁護士や会計士をしている人がおり、高級住宅街を回ってはクライアント探しをしているとのこと。

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