Blog - LINE ENGINEERING

LINE Corporation 於2023年10月1日成爲 LY Corporation。LY Corporation 的新部落格在這裏。LY Corporation Tech Blog

Scrum Training & Process Improvement workshop 心得分享
Rene Tsai / Kuan-wei Lin2019-03-25
Rene Tsai: LINE台灣工程師，負責App/SDK相關專案開發 / Kuan-wei Lin: LINE台灣工程師，負責App/SDK相關專案自動化測試及DevOps開發
大家好，這篇分享由 Kuanwei 和我 Rene 一同撰寫。我們目前在同一個 Scrum team 負責相同的專案。Kuanwei 負責App的自動化測試與DevOps相關開發，而我主要負責開發 Android 的 App 或 SDK。最近團隊為了工作流程能更順暢、跨國溝通更有效率，把印尼及台灣同事聚集在台灣辦公室，花了四天時間讓大家一起上課溝通，列出痛點及討論出未來工作模式的改善方式，盡可能讓大家對於 Scrum 的理解與工作模式能達到共識。在分享心得前我想先我們團隊背景做個介紹，並讓大家盡可能理解我們遇到的問題。團隊背景我們這個 Scrum team 由台灣、印尼及韓國三個國家的成員共同組成，隨著時間演進，團隊人數也從10人內漸增至目前將近20人的大團隊。Planner: 2人Developer: android/5人, iOS/5人, server/2人QA: 3人Designer: 2人基本上，我們是很活潑歡樂的團隊，成員協調及語言能力都不錯，因包含不同國家成員，大家也樂於互相學習對方的一些基本招呼或常用語，像在團隊內我們最常使用的就是印尼文的 mantap ，是類
- Dev Culture
- Scrum
2019 LINE Taiwan Developers Recruitment Day
Evan Lin2019-03-22
LINE Taiwan Technology Evangelist
本年度最盛大的 LINE台灣開發人員公開招募活動 - LINE Taiwan Developers Recruitment Day 將在 2019/05/18 在 LINE 台灣辦公室舉行。我是 LINE台灣資深開發技術推廣工程師 Evan，特別在此跟各位分享這個好消息! 什麼是 LINE Taiwan Developers Recruitment Day?你是 Technical Project Manager, Frontend/Backend Software Developer, (NLP) Data Scientist, QA / Automation Engineer 或是 iOS/Android Software Engineer ? 想要一起參與開發台灣有兩千一百萬以上用戶的服務，想要建立更令人驚艷的 WoW 產品? LINE台灣開發團隊想要邀請各位一起來參加將在 2019/05/18 舉辦的第一屆的 LINE Taiwan Developers Recruitment Day ，除了能夠了解 LINE 在台灣的各種服務之外，也能挑戰自己尋找未來的職涯發展。LINE T
- recruitment
結合 LINE Things DIY一個智慧門鎖吧 !
Hazel Shen2019-03-21
A software enginner from Taiwan Technical Consulting Team.
本文目的大家好，我是Hazel。目前在LINE Taiwan的Technical Consulting Team擔任Software Engineer，負責LINE Things專案。相信大家在 TechPulse2018 已經看過LINE Things的介紹了，LINE Things 是 LINE 為了讓 App 能夠連接各種 BLE 裝置而推出的低功耗藍牙平台。只要你的裝置有藍牙晶片，都可以和LINE App做連結。本篇文章將會以官方推薦的ESP32開發版為範例，示範如何啟動範例檔案，以及製作出一個可透過LIFF開啟的智慧安全鎖。開發環境: MacOS裝置: Android手機開發版: ESP32LINE Things 是什麼？在這個大物聯網時代，智慧家電百家爭鳴，每一款智慧家電都有很多好用的功能。然而當智慧家電越來越多的時候，使用者也遇到一個棘手的問題：「App數量暴增」。一款App的開發牽涉到三方，假若作業系統API有更動，可能會有以下幾點的影響：筆者家裡有多達十幾款不同的家電，分別是五家不同廠商的產品，而每個廠商都有自己的App。如果要能夠完全使用這些
- IoT
- BLE
- Smart home
如何讓 Chatbot 透過 Account Link 來串接使用者體驗
Evan Lin2019-03-15
LINE Taiwan Technology Evangelist
我是 LINE Taiwan 資深開發技術推廣工程師 Evan ，接下來會有一系列的文章教導大家該如何使用 Account Link 與 LINE Login ，這是系列文章的第一篇。 2019/04/15更新: 附上在 2019/04/12 chatbots 小小聚的投影片，希望能讓讀者們更加清楚。前言許多經營多年有成的電子商務網站，想要透過加入 LINE 的官方帳號並且開發聊天機器人與他們的讀者來互動。但是要如何讓原本的網站的讀者資料與聊天機器人上面的使用者綁定在一起呢？本文將介紹 LINE account link，透過 account link 可以讓 chatbot 了解面對的使用者身份。並且透過綁定帳號的方式來提供使用者一致化的體驗。並且透過一個範例更容易建置出來。本文將透過一個電子商務的範例來解釋如何透過 account link 連結使用者的體驗；讓讀者更了解該如何與商業來做有效的結合。透過 Account Link 來做服務的一體化結合透過 Account Link 可以讓使用者將 LIN
- chatbot
- Messaging API
LINE Taiwan TechPulse 2018
櫛井優介2019-03-06
Developer Relations部門中，擔任 Culture Evangelist。負責LINE Engineering Blog以及技術活動等。
大家好，我所屬 Developer Relations Team ，敝姓櫛井。我在日本 LINE 負責舉辦的技術社群活動，此次為大家介紹在台灣所舉行的 LINE Taiwan TechPulse 2018 活動。 LINE Taiwan TechPulse 2018 吸引了約 800 名對於 LINE 的平台以及 LINE 所運用的技術有興趣的工程師們參與此次盛會，在台灣也是一場頗具盛名的技術活動。LINE Taiwan 的工程師們談論技術相關話題，台北市政府的資訊局局長也應邀作為此次嘉賓，針對未來如何導入 LINE Smart Portal 進行了一連串的談話。另外，對於志在日本就職的工程師為對象，由 Developer Relations Team 的藤原說明了在日本據點的工程師們平時如何工作，以及共享何種價值觀等內容。會場位於台北市中心的華南銀行國際會議中心 (HNBK International Convention Center) 大樓內舉行當天有許多工程師們參與進入會場就立刻映入眼簾的攝影背板
- TECHPULSE
Fix It @ Taiwan
Chikashi Soda2019-02-27
大家好，我是 Soda，隸屬於LINE Messenger APP 的 iOS 客戶端開發團隊。在此跟大家分享 2018 年底舉辦的公司內部開發活動 – Fix It@Taiwan。LINE 一如往年於年底舉辦了這場活動，包括日本在內的全球 iOS/Android 用戶端應用程式(client application)開發人員齊聚集一堂，自由發想 LINE 的全新功能，並實作原型(prototype)的黑客松（Hackathon；程式設計馬拉松）。今年活動目標有點變更，改為舉辦以 Fix It@Taiwan 為題的公司內部活動，以期提早每天工作中往往被忽略或推延的單元測試(Unit Test)涵蓋率和解決編譯程式時的警告(warning)訊息等，進而改善 LINE Messenger APP 的品質。在來自日本的40名 iOS/Android 工程師和 UX 設計師參與下，連同 LINE Taiwan 所屬 iOS/Android 工程師，一起在 LINE Taiwan 辦公室著手展開改善作業。第1天會議揭開序幕後，由 Mr. Luke 透過說明會(orientation sessio
DataCon TW 2018 會議分享
Shawn Tsai / Ange Wei / Penny Sun / Jim Horng2019-01-28
Shawn: LINE台灣工程師，提供LINE Platform技術支援，也是機器學習愛好者 / Penny: LINE台灣工程師，資料科學家，提供大數據資料分析方法/ Ange: LINE台灣工程師，負責資訊專案管理以及電子商務相關技術支援/ Jim: LINE台灣工程師，處理後端開發，大數據處理，也是機器學習愛好者
DataCon.TW (Data Conference Taiwan 台灣資料工程年會) 是由 Taiwan Hadoop User Group、Taiwan Spark User Group、Taiwan Flink User Group、Taiwan Fluentd User Group 等社群成員共同發起的台灣資料工程協會（Taiwan Data Engineering Association）所主辦，是 Hadoop、Spark、Flink 及大數據相關領域研討會。DataCon.TW 的前身是Hadoop TW，今年是第十屆會議，今年的年會活動以「開發者」、「營運者」、「應用案例」三大主題分軌進行專題講座活動。資料科學已經被廣泛運用在許多領域上，也取得了相當好的成果。希望藉由參與本次會議，隨時跟上資料科學的最新議題，在我們的相關服務上也可以有很好的發揮。Keynote議程: Top 5 Big Data Project Myths I faced in last 10 years 講者: Jazz Yao-Tsung Wang / C
- AI
- Kafka
- flink
Kotlin Night Taipei 2018 參與心得
Rene Tsai2019-01-17
LINE台灣工程師，負責App/SDK相關專案開發
LINE的公司文化希望員工能積極在內部分享新技術或架構的研究心得，也很鼓勵員工參與外部社群的分享與活動。像是去年(2018)也負擔了公司內幾位 iOS 工程師的門票費用，讓同事能去參與台灣 iOS 開發者的盛會 iPlayground。一直很喜歡公司這種推廣與分享的態度，期許自己也能多去做技術分享參與這類活動。碰巧去年底很榮幸收到 Steve Tian 及 WeTogether 的 Jane Shih 邀請，讓我有機會與LINE京都的同事 Freddie 大大一起參加 Kotlin Night 並分享 Kotlin 開發的相關經驗。因為 Kotlin 是一個新興的開發語言，社群人數比起其他深具歷史的語言自然尚未那麼成熟與龐大，但是 JetBrains 很積極的在推廣並贊助世界各地的社群活動，Kotlin Nights 就是其中之一。接下來，我將針對所參與的台北 2018 一年一度 Kotlin Night 的活動做介紹。什麼是 Kotlin Night?Kotlin Night 是一次性活動，通常包括 Kotlin 3 到 4 個 talk。Talk 必須專注在對 Kotlin 使用或
- Java
- app
Conversational Commerce Conference Sharing
Ange Wei2018-12-24
LINE台灣工程師，負責資訊專案管理以及電子商務相關技術支援。
Conversational Commerce (對話式商務) 在2016年由Uber的Chris Messina提出後，在業界深受關注，也就是在即時通訊的聊天機器人中整合商業服務。Opus Research是一個專注於Conversational Commerce的機構，致力於智能助理、智慧型認證技術的分析與推廣。Opus Research分別在倫敦、舊金山、開普敦舉辦C3會議，全名為Conversational Commerce Conference，集結了業界人士分享與討論對話式商務的應用與發展。在2018年5月的倫敦會議中，大多的廠商與講師來自於歐洲與美國。這場會議專注於討論智慧型助理(IA)或虛擬助理(VA)，目前三大AI領域分別是Customer Care, Call Center, Digital Marketing Platform，對於客戶服務來說，最明顯的好處就是減少打電話的次數，進而減少成本。對於剛要進入這個領域的公司來說，最好是先設定目標，從能快速增長ROI的任務做起，使用既有的知識，盡可能在6個月內上線，可以透過調查的方式了解從何開始，下圖的調查顯示，一般用戶
- chatbot
PyCon TW 2018 Recap
Yvonne Wang / Edward Chen / Kent Han/ Mike Lien2018-12-10
我們是 LINE 台灣的 QA 工程師，負責 LINE TODAY 及 LINE 購物平台的新功能上線測試，以及自動化測試的開發工作。
何謂 PyConPyCon 最初於 2003 成立於北美，現在世界各地皆有以 PyCon 精神成立的會議。PyCon Taiwan 則在 2012 年開始，固定舉辦年度聚會，讓大家一起討論並提倡使用 Python 程式語言，聚焦在 Python 技術與其多樣應用的交流。重要議程分享人工智慧民主化在台灣第一天的 Keynote 請到台灣人工智慧學校執行長陳昇瑋來做開場，主題是人工智慧民主化在台灣，在演講中舉了很多人工智慧的例子，例如: Deepmind 的 AlphaGo 和 AlphaZero，在圖像辨識的領域中也提到 Polanyi’s Paradox (博藍尼理論)：我們懂的事情比我們能表達出來的更多。也就是說我們擁有的許多知識，多數是難以完整說明的內隱知識，就像是我們不可能用明確的指令教導另一個人如何學習騎腳踏車或是辨識朋友的臉孔，所以機器學習正在克服這些限制，在不同例子中學習，利用回饋的意見解決本身的問題。另外，也說明不是每個任務都適合用在機器學習，前提需要有足夠的樣本進行分析跟反饋，且能進行大量的模擬，不需要豐富知識背景、或很複雜的邏輯、以及容錯率要高。例如德州撲克、金融方