解析 Tomofun 開發團隊與產品開發流程！

Tomofun 自從 2016 年推出了全球首創的 AIoT 寵物科技產品 — Furbo 狗狗攝影機後，至今在 133 國累積了百萬的使用者，並在全球寵物攝影機市場達到 90% 的市佔率。

為了讓遍布全球的使用者都能擁有絕佳的使用者體驗，並處理每日高達 50M 的請求流量及 10 TB 的資料量，Tomofun 擁有非常完整的技術開發團隊，致力於運用尖端技術打造最好的產品與服務，讓全世界的毛爸媽都能隨時隨地透過 Furbo 寵物攝影機掌握家中毛孩的狀況。

好奇 Tomofun 的開發團隊組成與團隊合作模式嗎？歡迎與我們一起看下去！

開發團隊簡介

Tomofun 的開發團隊目前共有近 50 位的工程師，其中團隊所包含的 function 與其各自的職責如下：

● Embedded Software Team：負責 Furbo 嵌入式系統應用層的軟體開發與優化，包含 P2P 連線、影音串流、雲端錄影及系統效能最佳化，並參與硬體驗證與整合及 edge AI 系統架構設計與開發。

● Hardware Team：負責 Furbo 攝影機的硬體設計，包含了電子電路、機構設計及光學等不同領域的機電整合；同時跟內外部夥伴合作，從設計、製造、驗證到量產打造世上最棒的寵物攝影機產品。

● App Team (Android/iOS)：開發及持續優化 Furbo app 的軟體與影音串流功能，確保 Furbo 攝影機與手機 app 的連線能夠完美運作，讓毛爸媽能夠隨時透過打開 app 與家中毛孩互動。

● Frontend Team：持續開發引入新技術優化 Tomofun 全球 15 國的 Furbo 電商平台，製作 Content Management System (CMS) ，提供 Marketing Team 自助服務平台隨時因應各國的數位行銷需求。

● Backend Team：維護與監控 Furbo 的後端系統，透過 AWS 的雲端平台開發與部署無伺服器架構與容器化服務，透過不斷優化系統效能與使用者乘載量來因應全球百萬使用者的需求。

● SDET Team：負責 Furbo 的測試與規劃，依照手機 app、IoT、雲端服務、AI 服務等產品面向撰寫適合的手動與自動化測試案例，進行分析與除錯，監控百萬線上產品的品質。

● Data Team：分析全球百萬 Furbo 使用者的資料，透過數據洞察持續協助團隊以 data-driven 的方式進行產品策略規劃、產品功能迭代與訂閱服務轉換率提升。

● AI Team：開發 Furbo 攝影機及軟體訂閱服務的 AI 辨識功能，包含 edge AI 與 cloud AI 模型的研究、訓練及佈署，以及 MLOps 確保 AI 功能穩定運作且提升準確度，持續開發創新功能並致力於 AI 落地實際創造價值。

跨團隊合作

各個 Team 除了在專業領域有各自負責的工作內容外，Tomofun 的產品開發流程也涉及非常多的跨團隊合作，以下將分為軟體開發、硬體開發及 AI 功能開發來詳細說明：

< 軟體開發 >

Tomofun 的軟體開發流程是以敏捷式開發中的 Scrum 架構來進行，團隊依照不同的開發目標分為兩個 Scrum Teams：

● Product Team：負責以使用者為中心的產品開發

● Subscription Team：負責以提升訂閱率為目標的產品開發

每個 Scrum Team 都是由 cross-function 的團隊成員所組成，包含 PM、UI/UX、Scrum Master、Frontend、Backend、App、Embedded Software、SDET 及 Data。 Scrum Team 的成員會共同參與開發決策的制定，以便讓產品快速迭代，達成團隊的開發目標。

在 Tomofun，由於我們相當重視產品是否真正符合使用者的痛點及需求，因此所有產品決策都須經過 user validation 才會正式納入開發流程。

在 user validation 的階段，PM 與 UI/UX 會透過問卷發放與使用者訪談的方式收集使用者回饋， 並將 insights 轉化為產品需求文件與 Scrum Team 的其他成員溝通討論。開發團隊在完成功能開發、測試與上線後，也會持續監控使用者的使用數據來協助 PM 驗證功能是否需要進一步的優化。

< 硬體開發 >

Furbo 攝影機的硬體設計與開發主要是由 Hardware Team 所負責，其中團隊又可細分為 Electrical Engineer 和 Mechanical Engineer。Electrical Engineer 著重於 Furbo 攝影機的電子電路設計、電路板佈局與規格確認；Mechanical Engineer 則負責 Furbo 的內部結構設計和機構材料評估，例如攝影機的旋轉角度/轉速、零食投放角度/數量/距離、零件串接等等。

User validation 的概念在硬體開發流程中也扮演著相當重要的角色。Hardware Team 在開發前期會和 PM 共同設計出許多的 Proof of Concept (POC) 來驗證產品的可行性，並利用 prototype 收集使用者的即時回饋。一旦產品的硬體規格獲得確認，Hardware Team 便會開始尋找合適的夥伴廠商合作設計及生產產品，並在過程中持續透過 user validation 調整產品方向，直到最終產出真正符合需求的軟硬體 E2E Solution。

< AI 功能開發 >

Tomofun 的 AI Team 可分為三種角色：AI 工程師、Machine Learning 工程師及 Tagging 專員，並透過下方的開發流程將各種影像與聲音辨識功能提供給 Furbo 的使用者們。

如同軟硬體開發流程需要 PM 的參與，AI Team 在規劃 AI 功能的 product roadmap 時，也會與 PM 共同根據用戶研究結果、各項 AI 功能所能提供的商業價值、以及 AI 模型在技術可行性上的評估，來決定功能開發的優先順序排序。

一旦定義好方向，AI 工程師便會開始研究如何將最新的 AI 技術應用在產品上，並著手 AI 模型的設計、建立與部屬。為了確保 AI 模型能夠達到最佳表現，Tagging 團隊會協助讓影像與聲音資料經過特徵辨識與標註後，再交付給 AI 工程師進行模型訓練。Machine Learning 工程師則會負責打造出 MLOps 工作流程，管理與優化 Machine Learning Lifecycle 的各項流程，並持續監控 AI 模型上線後的品質與穩定度。

以上就是 Tomofun 的開發團隊是如何運用彼此的專業技能與緊密的跨團隊合作，打造出深受全球毛爸媽所喜愛的 Furbo 狗狗攝影機！

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