ID:32375さん

複数専門領域の技術力とビジネス知識を組み合わせ、チームとの信頼関係をベースに最適な解決策を模索し、広い視野での戦略を持ってアウトカム（プロダクト価値と利益）を最大化する

- 概要 - 複数専門領域の技術力とビジネス知識を組み合わせ、チームとの信頼関係をベースに最適な解決策を模索し、広い視野での戦略を持ってアウトカム（プロダクト価値と利益）を最大化する - 経験 - 前職まで - もともと技術で社会の仕組みを変えていきたいという想いがありました。 - そんな中前職でML系のPJに参加し、その技術に触れとてもワクワクし、機械学習技術で社会の仕組みを変えていきたいと考えるようになりました。もともと機械学習系の技術に興味があったのですが、実際に触れることで、その技術領域への興味が急速に高まりました。 - いままでインフラ（SRE）エンジニアとして経験してきた実績があるので、データエンジニアとしてMLOps領域に注力していきたいと考えました。 - また単純なエンジニアではなく、複数の専門性を高めたジェネラリストなエンジニアとして自身の価値を高めていきたいと考えていました。 - 現職 - 複数専門領域の技術力 - 現職では AI推進グループ[参考1](https://dev.classmethod.jp/articles/cedec2022_dena_ai/) [参考2,P110-123](https://www.slideshare.net/TakumaYoshimura/ss-238429447#110)というチームに所属し、事業部や全社横断戦略に則ったAI活用を推進してきました。 - ソリューションアーキテクトや、機械学習をはじめとする実際のコーディングだけでなく、プロジェクトマネジメント、プロダクトマネジメント、組織体制構築、テックリード的な動きや交渉・折衝、事業部戦略から提案型の案件組成を行う取組や [AI・データ活用プロジェクトのリスク要因洗い出しのためのレビュー体制](https://dena.ai/works/build-trap/), [参考](https://speakerdeck.com/yurfuwa/ai-project-management-flow-and-build-trap-review) にも参加し、様々なプロジェクトのレビューなども行い、エンジニアリングだけにとどまらない、複数の専門性を高めることが出来ました。 - またデータ基盤部というMLOpsチームとデータエンジニアチームにも所属し、MLOps プロジェクトや 全社的なデータ活用基盤の構築、活用推進、運用を行ってきました。 - ビジネス知識 - 自分の強みの一つは、情報感度の高さと情報収集能力・キャッチアップ能力の高さです。 - 現職でも入社時はドメイン知識を持っていなかったのですが、短時間でキャッチアップを行いました。 - また機械学習技術の中でも特殊な強化学習といった技術的な学習だけでなく、プロジェクトマネジメント・プロダクトマネジメント・チームビルディングといった分野についても身につけ、実践してきました。 - 加えて知財戦略や、社内の各事業戦略の把握や、提案型の案件組成や AI 活用戦略を構築する活動では、より事業戦略や他社のビジネスモデルなども参考に自社の AI 戦略をチームで構築してきました。 - チームとの信頼関係 - デイリースクラム体制の構築やチームで信頼関係を構築、OKR 等を通じてチームとして課題解決することを推進してきました。 - また日頃から信頼関係構築に努め、心理的安全性を高めることで、前向きでありつつ、メンバー同士でかなり率直な議論を行うことができるようになりました。 - その結果メンバーから厚い信頼を寄せてもらい、チーム一丸となって課題に取り組むことができるようになりました。 - 理由 - 上記のような経験から、ただ単純に技術力を発揮するだけでなく、ビジネス的な観点や長期的な戦略を持った上で、効果的な打ち手を実施していきたいと考えています。 - またそれを一人だけではなく、チームとして納得感を持って実施し、局所的な施策ではなく全体で見たときにトータルで文化的な資産を残しつつ、一人では成し得ないことをチームとして中長期に取り組めると、なお良いと考えています。 - それらを実施することが、最終的にはプロダクトの価値最大化・利益の最大化に繋がると考えていますし、それを再現性を持って体現してきたいと考えています。