AIの原理まで理解して、社会価値を生み出せるエンジニアになること
# そう思う理由 ### 原理理解へのこだわりを突き詰めたい - 好奇心が強く、何事も「どうしてそうなっているのか」というWhyを知りたくなる - 好きな領域はAIであり、単にAIをブラックボックスとして使うのではなく、仕組みを理解した上で応用できるエンジニアを目指している。 - 営業からキャリアをスタートさせているが"原理を理解すること"が生産性低下につながっていた。原理を理解すればするほど生産性向上とキャリアに広がりが生まれるエンジニア領域が好きなので極めたい。 ### 成長欲求を満たし停滞への危機感を払拭したい - 過去の経験から「成長が止まること」への強い不安を感じており、常に新しい挑戦を通じて成長を実感できる環境を求めている。 - 成長そのものを楽しめるタイプで、目標達成や改善のプロセスに充実感を覚える。 - 環境要因としても、技術領域が急速に変化する中で、エンジニアとして価値を発揮し続けるには継続的な成長が不可欠だと考えている。 - AIやMLOpsのような進化の早い分野では、既存の知識にとどまることがむしろリスクになるため、常に学び続け、新しい技術や考え方を取り入れられる環境で成長し続けたいと思っている。 # 具体的にしたいこと ### ビジネスと技術の融合 - 「AI時代のエンジニアは、どう価値を生み出すかが問われる」と考えており、単なる技術者ではなく課題定義から価値創出・実装まで一貫して担える人材を目指している。 - 技術の理解を基盤に、ビジネス課題に直結するデータ分析・AIモデル構築・MLOps環境の整備などを通じて、組織の成果に直結するエンジニアリングを実践したい。 ### 中長期のキャリア設計 - 短期的にはML領域における専門性を確立する。 - 中期的にはAIエンジニア/MLOpsエンジニアとしてモデル開発〜運用をリードする。 - 最終的にはAI領域のテックリード(もしくはアーキテクト)としてチームを牽引し、技術と組織の両面から価値を生み出せる存在を目指す。
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