ID:36650さん

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3年後の目標や野望


最先端の研究成果を活かした独自のML/AIサービスを立ち上げる

近年,ML/AIの研究成果をプロダクトに本格的に載せていく動きが活発になりつつあります.私も,ML/AIを手段とした独自のビジネスアイディアを複数持っており,自力で立ち上げる準備をひっそりと進めています. 自身でサービスを立ち上げる理由は,(完全にプライベートに関わるので極一部の人にしか共有していませんが,)少なくとも「社会をより良いものに変えていく」ためと認識しています. ここ数年間は,アイディア実現に向けて必要なスキルセットや経験を,組織を通して積んでいく動きをとっていました.今後数年間も継続していく予定です. ### 行動の詳細 #### 2018-2020年現在まで 2018年当時は,ML/AIのPoCに必要な各種ライブラリ・フレームワークは既に教材レベルで界隈で共有されていましたが,ML/AIのデータ収集・活用・実運用(MLOps)フェーズのノウハウは一部企業が先行して持っている程度でした. 当然,個人レベルでこのようなノウハウを持っているわけもないので,実際にそのような活動を(しようと)している組織に入って広く浅く技術・経験を俯瞰する動きを取りました.同時に,ML/AI以前にソフトウェアエンジニアとしての基礎力も高めていました. #### 今後 アイディア実現に向けて最低限必要な知識・知見を得られたと思っており,今後数年間は - アイディアがR&D的視点で本当に実現できそうか? - 直近のstate-of-the-artな技術で更に面白いことができないか? を考えていく動きに,少しずつ切り替えていこうと計画しています. --- 本転職は,今後の計画を集中して行えるように,(仕事面では)よりR&D的な環境を求めたことによります.

年収評価シート

プロジェクトカテゴリ
担当工程
経験した職種・役割
あなたが実際に使っていた技術
このプロジェクト詳細は公開されていません

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マネージメント能力

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
あり
Speaker Deck アカウント
あり
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
未入力です

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?

# 短期的視点 やりたい順 ## 最新研究のキャッチアップとビジネス可能性の探索 エンジニア的な視点で,MLの本格的なサービスをつくるためのデータ活用の知識をある程度俯瞰できたので,最新の研究成果で何ができるか調査する時間を多めに取る予定.この分野は日進月歩であり,新しいビジネスチャンスが短期間に次々出てくる可能性は高い. ## MLOpsの知識 前職で,機械学習のモデリングからAPI構築までの自動化を担当して以降,1年程度時間が空いているので,この間に業界のUpdateがどうなっているか深く掘っていきたい. ## モダンなML/AI実験環境の調査 PoCにおいて,良質な特徴エンジニアリング,モデル,アルゴリズム等を高速に検証する補助ツールを調査する予定.e.g. https://allegro.ai/ ## 処理速度の速い言語を習得 MLのアルゴリズムを実装していると,どうしても計算量が大きくなる場面が出てくる.Pythonで書かれたコードの高速化をある程度やった結果,速い言語を扱いたいと思うことが何度かあった.近い将来,同じような場面に出会うことが多いと思うので,C++やJavaといった言語の習得も必要と考えている. ## いい感じのモックを作る技術 - フロントエンド - UX MLのデモを見せる際,最低限の見栄えを整えたいと考えている. # 長期的視点 - 自前のビジネスを立ち上げるのに必要な経営関係の知識 - 金融・投資周り(各業界のファンダメンタルズ分析を通して,世界のビジネス動向に対する感度を上げる.)

エンジニアとして影響を受けた本を教えてください

# [ゼロから作るDeep Learning ――Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装](https://www.oreilly.co.jp/books/9784873117584/) 自分がMLを入門した本.初心者向けにニューラルネット,DeepLearingの概念や歴史を解説したものである. 本書で特に良いと思うのは,**フルスクラッチでDeepLearningのアルゴリズムをかけるようにする**点. 昨今,機械学習・NN系フレームワークや解説記事等が充実しているため,理論を深く知らなくてもプラモデル感覚でMLのモデリングが可能である.この本は,MLの理論的背景を蔑ろにしてしまいがちな人にとって,本質的に何が重要かを気付かせてくれる.MLエンジニア業務に慣れてきたときに再び読むととても効果的である.

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?

# 失敗を恐れずチャレンジできる環境が整っている - 所謂「fail fast (速く失敗せよ)」が推奨されている - 失敗から多くのことを学び,改善や新たなアイディアの創出に活かせる - 固定観念に囚われず,突飛なアイディアも尊重される - 説明責任さえ果たせば,個人にある程度の裁量を委ねられる AI/MLの検証・開発はやってみなければわからないこと・常識(定石)が通用しないことが多々あり,失敗からエンジニア・ビジネス全体を通して良いものを作っていく必要がある. 経験・見聞的に,上記の文化が定着していないと,AI/MLのプロジェクトを成功させるのはハードルが高いと考える. # 勉強熱心なエンジニアが多数在籍している - 課外活動でコンピュータサイエンスに関わる自己研鑽を趣味としているエンジニアが多い - e.g. AtCoder, Kaggle, ISUCON, 同人, etc. - また,上記趣味でそれなりのレベルのアウトプットを残しているエンジニアが在籍している - エンジニア同士が互いの活動を尊敬し,スキルアップのために高め合える空気感がある - 上記の活動に対して,「意識高い系」と揶揄したり忌み嫌ったりされることがない # エンジニアに必要な商売道具が充実している - 開発に十分なスペックのPC - e.g. Docker を動かすのに十分なメモリ・ストレージ容量 - e.g. ニューラルネット系のモデルを組む際,クラウドのGPUインスタンス or GPUマシンが利用可能 - 外付けディスプレイ,メカニカルキーボード,マウス等の周辺機器 - 十分な作業スペースの机,人間工学デザインに基づいた椅子(コクヨ等5-6万程度のもの) 等,開発効率を向上させるために必要に応じて商売道具を購入可能. # 作業に没頭する環境が整っている - **口よりも先に手が動くエンジニアにも居場所がある** - 勿論,チーム開発には必要に応じて議論・相談が必要な局面は多く,切り替えは重要. - (こちらの項目は,**集中すべきときに集中できる環境が提供されているか**くらいの意味合い) - 休憩時間,勤務時間帯,勤務場所をある程度柔軟に変更できる - 作業に集中するためにヘッドホンの装着が許されている

キャラクター

直近で一番やりたいこと
技術を極めたい
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 / 分析力 / 問題解決力
スキルのタイプ
得意なフェーズ
会社を選ぶ一番の基準
プライベートとの両立
やりたくない分野
未入力です
その他の特徴
起業/創業期のベンチャーにいた
その他のやりたいこと・やりたくないこと

COVID-19の感染拡大による影響で所属先の事業計画が大幅に変更されました.やれることの軌道修正のため,以前より転職希望度が少しずつ増しています.

## 職種(希望順)

- ML(機械学習)エンジニア(アルゴリズムエンジニア, R&D寄り)
- データサイエンティスト
- データ整備(データエンジニア)やアプリケーション開発(API,ライブラリ化)系の職種

### 扱いたいデータ

- 種類 - 特別なこだわりはありませんが,データ生成元のプロダクトに興味を持てるもの
- データ分析は事業ドメインに詳しくなることが求められるので,興味を持てない事業に向き合うのは辛い.
- 過去にNLPプロダクトの実装に関わっていたので,近い領域であればキャッチアップしやすい
- 量 - 最低限,分析やMLのモデリングが可能な分量が取得できる状態(その程度のユーザ数は存在することが前提)
- 質 - データ基盤(転送フロー,Data Warehouse)がある程度整備されていて,「使える」データがある状態

### 環境

AI/MLのプロジェクトの成功可否はやってみないとわからないことが多いので,

- 早く失敗する(所謂Fail fastと呼ばれるもの)
- 失敗から多くの知見を得る
- 得られた知見を業務に活かす

が根付いているかはポイントであり,これらの文化がある職場が理想的です.

### 働き方

両親が高齢(70歳以上)で健康や体力面でサポートする必要があるため,土日含めて週3日程度実家(埼玉県)に戻る働き方が理想的です.年収より働き方を重視しております.今後数年間は,ワークよりライフ寄りな生き方をしたいと考えております.

[MUST]

- リモート稼働可能(フルでなくて良い)

[WANT]

- 週3,4日稼働
- フルリモート

[他]

- 必ずしも正社員である必要はございません.フリーランス案件も歓迎

## 転職希望理由

事業,プライベートで主に2つの理由があります.

事業 - COVID-19で所属先事業計画が大幅に変わり,自身が希望していたキャリア戦略を取れなくなる可能性が高くなったため.(後述)

プライベート - 両親が高齢で体力・健康面でますます心配になり,近くに居る時間を増やせる働き方が必要なため

### 事業面の経緯説明

現在まで,AI/MLを始めとする本格的なデータ活用を目指したサービスを,自身が立ち上げることを目標に,実際のサービス運用に必要な技術や業務経験を得る戦略を取ろうとしていました.

計画として

1. [こちら](https://proceedings.neurips.cc/paper/2015/file/86df7dcfd896fcaf2674f757a2463eba-Paper.pdf)と[こちら](https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3097983.3098021)で説明されるような,データ活用に必要なデータ計測,取得,加工,アプリケーションへの利用,運用等に関わる一通りの技術を広く浅く俯瞰する
2. プロダクト・サービスのアイディアを構想するために,サイエンス領域(ML等)で今後できそうなこと・できなさそうなことを本格的に調査・研究する

の流れを考えており,1の段階はある程度終えた状態です.

今後を見据えて,現職では2をメインに行えるような研究開発に近いポジションの兼務を予定しておりましたが,COVID-19の感染拡大による影響で所属先の事業計画が大幅に変更されたため,暫くはデータ活用に関する攻めの動きをとることが難しい状況にあります.

本転職は,2の希望に近いポジションを探している次第です.(補足: 勿論,1に関わる業務を兼任することも全く問題ございません.)

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30代前半
好きな Text Editor
VSCode
希望勤務地
埼玉県 / 東京都 / リモート勤務
家庭の事情や体調など、都合に合わせてリモート出来れば問題ない
希望年収
未入力
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ご意見箱

要望、不具合報告、使いづらい点や感想など、なんでもお気軽にご連絡ください。

ID:36650さん
今年で30代前半
VSCode
参加ステータス
不参加
参加回数
4回
累計平均提示年収
691 万円
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