機械学習技術で社会の仕組みを変えたい
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。大学時代は文系でしたが、週一で実験を行ったり、英語論文を読んだり、統計や研究法について学んでいました。そのようなバックグラウンドがあるからか、技術やテクノロジーの発展、またその研究の積み重ねによって生活が豊かになり、現在の社会問題も技術発展によって解決できる部分も多いと考えています。また自分もそのような解決策を技術で実現していけるような働き方をしたいと強く想っています。 そんな中直近で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。前期ではなんとか業務を調整し、25の外部セミナーに述べ66.5時間参加し、短時間に効率的に情報収集に努め、今後も継続的にこの分野への理解を深めていきたいと考えるようになりました。 今後のキャリアパスとしては、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ML-OPS領域に注力していきたいと考えています。 現在業務ではAWSをメインで利用していますが、データ分析基盤としてGoogleCloudPlatform(GCP)は使いやすい状態になってきたと思っています。現在業務で導入検討していることもあり、学習していますが、業務経験がない領域について効率的に身に着けるために、GCPの認定資格であるProfessional Data Engineerを取得することを計画し、Qwiklabsで学習しており、今月か来月に取得する予定です。 また上司や同僚にも上記のように考え始めていることを共有して、今月から機械学習基盤の刷新プロジェクトのPJリーダーを行いつつ、データ分析基盤のGoogle Cloud Composerへの移行検討も始めており、AI PlatoformのノートブックやAutoML、kubeflowやML-flowやskaffold等の検証をこれから行うところです。 今後は吸収した知識を業務で実現し実績を作りながら、データサイエンティスト領域についても専門性を高めていき（年内にkaggle参加目標）、CleanArchitectureやコンテナデザインパターン/データレイクにおけるLambdaArchitectureといったアーキテクチャへの造詣も深め、複数の専門性を高めたジェネラリストなデータエンジニアとして自身の価値を高めていきつつ、機械学習技術で社会の仕組みを変えていきたいと考えています。
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