【後編】コーヒーショップの店長から飲食店のデジタル化を推進するセールス職へ #入社エントリー
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トレタの既存顧客向けセールス担当者が、前回の記事に続く自身の経歴について述べています。 飲食店のデジタル化を推進するセールス職への転身について触れています。 前回記事からの続きであり、具体的な内容は詳細を読み進めることで明らかになります。
株式会社トレタ
企業情報
株式会社トレタ
とれた
法人代表者名: 代表取締役 中村 仁
法人番号: 2010901032543
証券コード: -
事業概要: -
郵便番号: 1510053
本社所在地: 東京都渋谷区代々木１丁目１１番２号
従業員数: 98
従業員数（男性）: 55
従業員数（女性）: 43
創業: -
最新ニュース
【前編】コーヒーショップの店長から飲食店のデジタル化を推進するセールス職へ #入社エントリー
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トレタで既存顧客向けのセールス担当の筆者が、自身の経歴とトレタの選考、入社後の感想を紹介する記事。 歌手の夢を追いかけた経験から得た働き方についても触れられています。 飲食店のデジタル化に関心のある方、トレタに興味のある方におすすめです。
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現場の声から生まれる活用のアイディア-トレタ カスタマーサクセスチームの勉強会レポート
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トレタのカスタマーサクセスチームの勉強会レポートです。デジタルスタンプカード「トレタスタンプ」について解説しています。 顧客がどのように活用しているかのアイデアがまとめられています。 マーケターやプロジェクトマネージャー、プロダクトマネージャー向けのインサイトが得られるでしょう。
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技術者のキャリアを考える
tech.toreta.in
エンジニアのキャリアパスとチーム構成について考察したブログ記事。 エンジニアの3つのキャリアタイプと、それぞれの伸ばし方、チーム構成におけるバランスについて解説しています。 エンジニアのキャリア形成やチームマネジメントに役立つ情報を提供しています。
株式会社トレタ toreta-dev
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飲食店と二人三脚で成功を目指して- トレタ カスタマーサクセスチームの勉強会レポート
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飲食店向けモバイルオーダー「トレタO/X」の活用方法について説明している記事です。 トレタO/Xのオンボーディングを担当している人が講師で、飲食店向けに書かれた記事です。 モバイルオーダーに関する知識や興味のある人向けのニュースです。
2024年を振り返り
tech.toreta.in
2024年のプロダクト開発部の振り返り会についてまとめた記事です。チーム全体の振り返りをテーマに、週報導入やキックオフミーティングの実施、UI/UXチームの分割など、具体的な取り組みと成果を共有しています。また、テストの充実化、新ツールの導入、チームワーク強化といった技術的な側面と、ポジティブフィードバックの重要性についても触れられています。記事は、各メンバーの貢献を称え、今後の活動に繋げることを目的としています。
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チームで取り組むGo開発：開発体験向上の施策のご紹介
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Goプロジェクトにおける開発体験向上策をまとめた記事。ディレクトリ構成、初期データ挿入ツール"seeder"の開発、カバレッジレポート精度向上のためのスクリプト、テストデータ自動生成、git push前の品質チェック、APIクライアントツールBrunoの導入といった施策を紹介。これらの施策を通して、テストカバレッジを向上させ、開発効率と品質を高めた事例である。
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飲食店の"当たり前"に寄り添う- トレタ カスタマーサクセスチームの勉強会レポート
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飲食店の"当たり前"に寄り添うトレタカスタマーサクセスチームの社内勉強会の様子。
堅牢なフロントエンド開発を支えるAPI型チェックと防衛的プログラミング
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フロントエンドアプリケーションにおけるAPI利用時のセキュリティリスク、特にプロトタイプ汚染について解説しています。厳密な型チェックとスキーマ駆動開発の重要性を、防衛的プログラミングの観点から説明し、新機能追加や外部API利用時の注意点も取り上げています。開発効率と品質の両立を図るための具体的なアプローチと、型チェックのデメリットについても言及しています。
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監視業務(オンコール)に必要なこと
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トレタの開発組織における監視業務（オンコール対応）について解説しています。飲食店向けサービスであるため、深夜や土日祝にもシステムが利用されるため、サービスの安定稼働のための監視体制が構築されています。オンコール対応はPagerDutyを用い、SLOを超えた際に通知されます。当番制で365日11:00-24:00対応。参加は任意ですが推奨。システム側の監視体制整備として、SLO設定、ダッシュボード作成、対応マニュアル（Runbook）整備が重要とされています。メトリクス例として稼働率、成功率、応答速度を挙げています。また、監視ツールとしてDatadog、Mackerel、VercelのSpeed Insightsなどを用いています。
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