フラッシュトレード 🔥 with Opeyemi Folorunsho

Opeyemi FolorunshoはMoniepointの研究開発（R&D）担当副社長であり、深い技術的アイデアを実世界でインパクトをもたらすシステムへと変換することに注力しています。彼の背景は分散型システムとインフラストラクチャにあり、その業務は研究と実行の交差点に位置しています。つまり、新興の機会を特定し、厳密に検証し、それらを実現するプラットフォームを構築することです。

彼の核心的な信念は、優れたエンジニアリング文化と第一原理思考こそが、真のイノベーションとトレンド追従を分けるものであるということです。時間とともに、彼の焦点はシステムの構築から、その方向性の形成、チームの指導、技術ビジョンの設定、そして研究活動が意味のある成果につながることを保証することへと進化してきました。

• 5歳の子供にあなたの仕事を説明してください。

毎日数百万人が遊んでいる巨大なおもちゃの都市を想像してみてください。私の仕事は、都市が混雑しすぎる前に、より良い道路、より強い橋、より賢い信号機を発明することです。

時には自分で新しいものを構築します。時には他のエンジニアがそれを構築するのを手伝います。また、誰も以前に解決したことのない問題を解決するためのより良い方法を見つけるのに数週間を費やすこともあります。私の仕事の本質は、さらに数百万人が到着しても都市が機能し続けることを確実にすることです。

• フィンテックにおけるR&Dの日常は実際にはどのようなものですか？

人々はしばしばR&Dを研究室の科学者だと想像します。実際には、それは応用エンジニアリングにはるかに近いものです。

典型的な一週間は、困難なビジネス課題を理解し、論文や技術文書を読み、既存の技術を評価し、プロトタイプを構築し、トレードオフを測定し、アイデアが生産プラットフォームの一部になる価値があるかどうかを決定することを含みます。

経済性が合わないため、プロトタイプの段階から決して抜け出せないプロジェクトもあります。他のプロジェクトは、すべてのエンジニアリングチームが依存するコアインフラストラクチャとなります。

Moniepointでは、これは分散型データベース、ストリーム処理、開発者プラットフォーム、不正検出技術、インフラストラクチャ自動化、そしてエンジニアが大規模に製品を構築する方法を簡素化する方法などの技術を探求することを意味してきました。

目標は研究のための研究ではありません。不確実性を減らし、ビジネスがより良いエンジニアリング決定を下せるようにすることです。

• アイデアが製品になる準備ができているかどうかをどのように判断しますか？

私は3つのことを探します。第一に、私たちは実際に難しい技術的問題を解決したのでしょうか、それとも単に良いデモを作っただけでしょうか？第二に、そのソリューションは複雑さを増すのではなく、軽減しますか？プロトタイプは巧妙さを許容できますが、生産システムはできません。第三に、それは複数のチームが抱える実際の問題を解決しますか？もし一人のエンジニアしか理解していない、または一つのチームしか恩恵を受けていないなら、それはまだ研究段階でしょう。

移行は未知のことが既知になるときに起こります。その時点で、作業は何かが可能かどうかを発見することから、それを信頼性が高く、保守可能で、他のエンジニアが使いやすくすることへとシフトします。

• Moniepointはアフリカ全域で積極的にスケールアップしてきました。そのような成長はインフラストラクチャの観点から何を要求しますか？

成長はあなたが尋ねる質問を変えます。初期段階では、「これを機能させることができるか？」と問います。後期段階では、「午前3時に誰かを起こさずに、このシステムが10倍のトラフィックに耐えられるか？」と問います。

Moniepointでは、大規模な運用とは、数十億件の金融イベントを処理し、低遅延を維持し、障害から優雅に回復し、異なる地域や変動するネットワーク条件 across で運用を継続できるシステムを設計することを意味します。

また、内部プラットフォームへの大幅な投資も意味します。エンジニアリング組織が成長するにつれて、開発者の生産性もインフラストラクチャの問題となります。優れたツール、自動化、観測可能性、デプロイメントシステム、および標準化されたプラットフォームにより、数百人のエンジニアが信頼性を損なうことなく迅速に行動できるようになります。インフラストラクチャはもはやビジネスをサポートするだけではありません。それは競争優位性となります。

• エンジニアが良い研究がどのようなものかについて持っている最大の誤解は何ですか？

多くのエンジニアは、研究とは論文を読むことだと思っています。そうではありません。良い研究とは不確実性を減らすことです。

時には学術論文を読むことを意味します。より頻繁には、プロトタイプを構築し、証拠を集め、パフォーマンスを測定し、ユーザーと話し合い、自分のアイデアが間違っていることを証明する用意があることを意味します。

R&Dにおける最良の結果は、自分が正しいことを証明することではありません。会社が間違ったものを構築するのに数ヶ月を費やす前に、貴重な何かを学ぶことです。研究は将来のエンジニアリングをより複雑にするのではなく、より容易にするべきです。

• R&D副社長への道のりはどのようなものでしたか？もしやり直すとしたら、何を変えますか？

私のキャリアは常にタイトルよりも好奇心によって駆動されてきました。私は自然と困難なインフラストラクチャの問題、分散型システム、データベース、開発者プラットフォーム、そして内部を理解することが真の違いを生む種類のエンジニアリング業務へと引き寄せられました。時間とともに、それは自分で技術的問題を解決することから、チームがそもそもどの問題を解決する価値があるかを特定するのを助けることへと進化しました。

リーダーシップに移行するにつれて、R&Dは単に技術に関するものではないことに気づきました。それは不確実性を情報に基づいた決定に変えるプロセスを作成することです。今日、私の役割の大きな部分は、組織が新しいアイデアを探求するのを助けながら、成功したものが製品チームに引き継がれ、ビジネス全体でスケールできるようにすることを保証することです。

もしやり直すとしたら、個々の技術を追い求める時間を減らし、システム思考、コミュニケーション、および経済学を学ぶ時間を増やすでしょう。言語、フレームワーク、データベースは移り変わります。複雑なシステムについて推論し、明確にコミュニケーションを取り、技術的決定の背後にあるビジネス価値を理解する能力は、キャリア全体を通じて複利的に効果をもたらします。これらのスキルは、私が学んだ特定の技術よりもはるかに重要でした。