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3年後の目標や野望


ビジネス視点から問題解決できる技術者&チームオーガナイザーになりたい

- 営業、個人事業主などを経て、エンジニアに転身しました。 - 上記のバックグラウンドを踏まえてエンジニアとして活動してみて、たとえ技術者であってもビジネス的な視点が必要と考えるに至り、ビジネス上の問題を自己の技術力をもって解決につなげることが出来る人材が求められているように感じました。 - そのためには「課題抽出・分析・予測」が行える「営業力・エンジニアリング力・分析力」が必要で、異業種の営業経験に加え、技術力はもちろん、統計など分析も身に着けることで、プロジェクトを推進しつつ問題解決を柔軟にリードできる技術者を目指したいと思います。 - また、幅広い異業種の経験と視点をもって、エンジニア育成の道筋や強い組織作りに寄与することも一緒に目指しています。

年収評価シート

2018年/3ヶ月以内

データ分析基盤改修

※当PJは現在参画したばかりのため短いです。 - 自社の分析基盤に投入するデータのうちクローラーによって取得するものがあり、より効率的にデータを収集できるよう改修を行うものです。 - データが1日単位でしか取れなかったものを、期間を指定して複数の日付のデータを取れるように改善しました。 - 工数を抑えるべく、事前に調査と設計を入念に行い、最小限の改修で機能追加できるよう配慮しました。 - クローラーの稼働時間を数パターンでテスト・計測し、実際の運用における問題点を抽出しました。 - テストの結果、取得データが増えるほど接続がタイムアウトする確率が上がっていました。対策としてデータ取得中の状態を保存し、中断した所から再開できるように改修しました。 - 改修に関するドキュメントを作成し、作業内容の確認と周知を徹底する事で手戻りを防ぎました。

2018年/3ヶ月以内

自社Webサービス開発運用

# プロダクト 楽天、amazonなど複数のモールにまたがって販売や在庫を同期して管理するシステムのPM、PMOをしていました。 # (1)プロジェクトマネジメント業務 グループ子会社が持つ自社サービスのカスタマイズ案件に関するPMO兼PMです。 - 仕事内容 - グループ内の子会社で、自社プロダクトの開発戦略立案、PMO業務 - 開発PJのPM業務 - 要件定義、基本設計などの上流工程 - その他、親会社との連携に関わる業務 - ポイント - カスタマーサービスの部門と連動して、ユーザの要望に合った機能追加について自らPJを立ち上げ要件定義と設計を行い、リリースまで主導しました。 - ユーザのカスタマイズ要望に沿って要件定義のヒアリングを行い、工数の算段や見積の提出などを行いました。 - 子会社の開発体制がずさんでただ案件やクレームが発生しだいリソースを割り振るだけであったため、PJ単位で開発・管理を行い定期的に進捗会を開く体制に変えました。 - 途中から入ったPJの進行において、PLが「今日何やる・明日何やる」といったメンバーの具体的なスケジュールについて管理できていなかったため、PGに分報を導入し課題ごとにこまめに線表を一緒に確認していく形に変えました。PGがオンスケジュールで仕事をしてくれるようになりました。 - 開発PJを申請する際、何をすることでどれくらい売上や営利が発生するのかをメンバーに明確にしてもらい、具体的なシナリオを組み立てて説明させるように変えました。 - 顧客と年ベースでのカスタマイズ計画を立てて売上を作っていきつつ、開発リソースのコントロールを行いました。 - 14人月のテスト業務に参加して、自動操作ツールを作成したり、テスト手順書を作成したり、数ブランチ分のテストを担当したり、管理するだけでなく自分でも手を動かすことでPJ進捗に寄与しました。

2018年/半年以内

ECデータ分析プロジェクト

# (1)商品マスターデータ構築 各種ECサイトより集積されたデータをもとに、商品のエンティティを抽出し、商品のマスターデータを作成する長期的なプロジェクトです。 現在はデータ分析、設計、プロトタイプ開発の段階で、以下の内容の業務に携わっています。 - 業務内容 - 商品名のクリーニングと数量を抽出するロジックの構築 - 上記について機械学習を利用できる部分、実装アルゴリズムの検討 - 商品カテゴリの検討 - 自然言語処理に関連した資料や論文より情報収集 - 上記と関連して、商品価格査定ツールのプロトタイプ開発。SpringBootを使用して作成 - ヤフオクなどのマーケットプレイスの商品データについて、Head-Tail分析の実施 - Javaによる前処理用のライブラリ作成(業務用につきGithubへの掲載はありません。すみません) - 苦労した点 - 商品カテゴリを検討するとひと口に言ってもカテゴリ自体が数万件など膨大のため、切り分けをさまざまな角度から考える必要があり、アイディアに苦心しました。 - 商品名のクリーニングについても、ヤフオクなど特定のサービスに特化させると他でのクリーニング結果で生成された商品名が使えなくなることがあるので、程よい程度、または商品名の程度に応じてクリーニングの強度を変えるなど工夫をしました。 - データの件数が膨大なため、チェックポイントごとに分析対象を定め、Head-Tail分析などを行うことでデータの傾向と全体像を把握するように努めました。 - 業務を1人で抱えすぎずこまめにコミット、情報共有をすることで対応しました。

2017年/1年以内

機械学習を活用した研究開発プロジェクト

# (1)違法動画の検出システム 著作権者のために、まとめサイトなどにアップロードされている違法動画を検出し通報する研究案件のシステム開発を行いました。規模は10名程度です。 - 動画データの変換と格納を行うサブシステムの実装を単独で担当しました。(※機械学習のアルゴリズム部分ではない) - 機械学習自体についてある程度の知識が必要なため、courseraの「Machine learning」を期間中に修了し、プロジェクトの理解に役立てました。また、機械学習の知識や分析に関連していることもあり、個人的にkaggleを始めました。 - サブシステムを丸ごと1つ担当するのは初めてで、かつJavaの知識のみでpythonに関する理解が浅かったので、独学やチーム内で教わるなどしてpythonの理解に努め、業務を遂行しました。 - 単体テスト時、コード規約がなかったために不統一であったコードをリファクタリングし、カバレッジを意識して例外処理やディレクトリ構造の修正を行いました。 - 他の参画者、あるいは今後プロジェクトが再開するときのために、プロジェクト完了後に関連資料の整理を行い社内Wikiにまとめて情報を共有できる仕組みを作りました。 # (2)画像認識による差異検出システム Webサイト開発者が画面チェックを行う補助ツールとして、画像解析を行い差異を検出するシステムを開発しました。規模は10名程度です。 - プロジェクトの途中から参画したため、結合テストと総合テストを担当しました。 - テスト開始直前にテストチームリーダーが他業務の対応で離れなければならず、代わりに向こう2週間分のテスト計画の立案を行い、チームメンバーに時間を30分だけ取ってもらい内容の確認を行いました。結果、当初予定を上回るペースでテストの消化が進み、円滑にテストフェーズを完了させることができました。 - 顧客がイベント出展を行うため、デモ機でVirtualBoxでUbuntuを仮想環境として用意し、Jenkins、Selenium、Pythonによって自動で動作するデモを作成しました。Linuxや仮想環境の知識に乏しかったので環境構築に苦労しましたが、上司に聞きつつインターネットで調べるなどもして構築を行いました。 - 他の参画者、あるいは今後プロジェクトが再開するときのために、プロジェクト完了後にテスト業務内容の整理を行い社内Wikiにまとめて情報を共有できる仕組みを作りました。

2017年/半年以内

大手企業システム開発プロジェクト

# (1)店舗支援システム開発 大手流通会社の店舗支援システム開発に参画しました。規模は200人程度です。店員が何時に何をする、廃棄は、棚卸は、など店内での業務内容を可視化・スケジューラー化し、業務支援を行うというものです。 - プロジェクトの途中から参画したため、かつ仕様が複雑であったため理解に苦労しました。仕様書を確認しながら実機を動かし、詰まったらチームメンバーに聞くなどして疑問点を出来る限りそのままにしないよう注意し、早い段階でキャッチアップできるよう努力しました。 - 1つのタスクに掛けた時間を分析するシステムにおいて、どういう計算方法で行われているのか、どの項目が使われているかなどを明示したシステム定義書の一部の作成を担当しました。 - 結合テストのために、システムの目的に沿ってテストパターンを大項目で3パターン、その中で各約6パターンずつの作成を担当しました。途中、一緒に作っていたチームメンバーが他業務の対応で離れたタイミングがあったため、円滑に戻れるよう観点表を作成してテストパターンの理由を明示し共有しました。 - 全量テストを行うとテスト件数が膨大になってしまう恐れがありましたので、チームリーダーと相談のうえで項目絞り込みの基準を明確にし、適正な人月で収まるようテスト項目の削減を行いました。 - 開発言語がJavaであったため、コードが読めないとテスト業務の遂行に支障が出ると考え、Javaを独学で勉強することで対応しました。結果、OracleのSilver、Goldを取得することが出来ました。 - テスト業務で貢献したこと、Javaで資格を取ったことがきっかけで常駐先から評価され、また並行して機械学習の勉強をしていたことも手伝って、次の現場である機械学習プロジェクトへの参画につなげることが出来ました。

マネージメント能力

このマネージメント能力は公開されていません

アピール項目


アウトプット

GitHub アカウント
あり
Qiita アカウント
未入力です
Speaker Deck アカウント
未入力です
SlideShare アカウント
未入力です
特にアピールしたいアウトプット
あり

今後、身につけなければいけないと思っている技術は何ですか?

# データ分析全般に関連した幅広い知見 - プログラミング技術 - 分析基盤 - インフラ - 機械学習 - 数学 - 統計学 - 英語 元々はデータサイエンティスト志望でデータ分析に特化したいと考えていましたが、データ分析基盤の業務に携わるうちに、基盤技術、インフラ、アーキテクト、プログラミングなど幅広い知識と実務の力が必要である事が分かって来ました。 その為、データ分析に関わること全般について実務経験と知識を積み重ねて行くことを考えています。学ぼうとする範囲は広いのですが、まずは広く浅くから着手して、業務を通して掘り下げつつ、粘り強く続けて行きたいと思います。

エンジニアとして影響を受けた本を教えてください

- 「データ・ドリブン・マーケティング」 - マーケティング視点からITを考えるきっかけになった - 「僕がグーグルで成長できた理由」 - 海外で働くことについて考えるきっかけになった - 「世界一速く結果を出す人は、なぜメールを使わないのか」 - 価値を10倍にするという考え方に共感した - 「人を動かす」 - プロジェクト遂行のためのコミュニケーションスキル - 「自助論」 - 自分で勉強するモチベーション

あなたが一番パフォーマンスを出せるのはどんな環境ですか?

# プレッシャーが少なく比較的自由に動ける環境 アイディアを出したりイベントに参加したりするなどして情報を集めたり、興味を持ったことにのめりこむタイプです。なので、服装を含めルールが厳しすぎたり、やることが決まり切っていると創造性や探求心が活かされにくくなることを心配しています。良い仕事はリラックスから。

キャラクター

直近で一番やりたいこと
サービスを作りたい
好きなスタイル
好きな規模
水とプログラミングどっちが大事?
自信を持って人より秀でていると言える点
学習能力 / プレゼン力 / 巻き込み力
スキルのタイプ
得意なフェーズ
会社を選ぶ一番の基準
一緒に働く人
やりたくない分野
未入力です
その他の特徴
使用言語にはこだわらない / 新しい技術はとりあえず試す / 多職種のバックグラウンドがある
その他のやりたいこと・やりたくないこと

- やりたくない
- スーツ着用
- 度重なる残業(育児に支障が出るため)

やりたい事

手を動かして設計してコードを書きたい
絶対やりたくない
あまりやりたくない
別に普通
やりたい
絶対やりたい
価値あるプロダクトを作り成長させたい
絶対やりたくない
あまりやりたくない
別に普通
やりたい
絶対やりたい
学び続けて技術力でプロダクトに貢献したい
絶対やりたくない
あまりやりたくない
別に普通
やりたい
絶対やりたい
意義があることや社会に貢献できる仕事がしたい
絶対やりたくない
あまりやりたくない
別に普通
やりたい
絶対やりたい
人や計画の調整・マネジメントをしたい
絶対やりたくない
あまりやりたくない
別に普通
やりたい
絶対やりたい
レガシーなシステムの保守・運用・改善をしたい
絶対やりたくない
あまりやりたくない
別に普通
やりたい
絶対やりたい
企画や仕様を考えるところから関わりたい
絶対やりたくない
あまりやりたくない
別に普通
やりたい
絶対やりたい
業務効率を改善して一緒に働く人のためになりたい
絶対やりたくない
あまりやりたくない
別に普通
やりたい
絶対やりたい
全社横断的な共通基盤作りや強化をしたい
絶対やりたくない
あまりやりたくない
別に普通
やりたい
絶対やりたい
組織や文化を作る・成長させる仕事をしたい
絶対やりたくない
あまりやりたくない
別に普通
やりたい
絶対やりたい

基本プロフィール

年齢
今年で40代前半
好きな Text Editor
PyCharm
希望勤務地
東京都
希望年収
未入力
ただいまの期間
ドラフト返答期間

  • 今回のドラフトの指名は終了しました
  • 指名を受けた方は返答してください
  • 審査は停止しています
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ID:15383さん
今年で40代前半
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参加ステータス
参加中
転職意欲
参加回数
5回
累計平均提示年収
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