ID:67067さん

事業観点を持ちながら、コストパフォーマンスの高い機械学習システムを提供できるエンジニアになること

# 理由と具体的にやりたいこと 私がこの目標を持つ理由は、優れた数理モデルを作成できる人々が実際に活躍できる環境を整えたいからです。現在、優れた数理モデルが実サービスに適用されない理由には主に以下の二点が挙げられます： 1. サービス課題の共有不足： - サービスの課題が的確に伝わらず、解くべき問題が共有できていない。 2. 技術的制約： - 技術的な制約によりサービス導入ができない。 私はこれらの課題を全て解決できる人間になりたいと思っています。 また、事業観点を持つことも非常に重要です。ユーザーに価値を提供できないデータ人材は、事業的価値を持たず、いずれ淘汰されることになります。以下のような柔軟な意思決定ができるエンジニアを目指しています： - システムを作らない選択： - すべてをAIにするのではなく、事業的価値と必要リソースを考慮して「システムを作らない」を提案できる。 - ルールベースでの試行： - 開発工数などを考慮して一度ルールベースで試してみる。 - データの増加： - 必要なデータが不足している場合、新たにデータを収集する手段を考える。 具体的には、これまでの経験を活かし、次のようなアプローチを取りたいと考えています： - サービスと技術の橋渡し役を担う： - サービスの課題を理解し、それを技術的に解決できる形で共有・実装する。 - 効果的な技術選定： - 機械学習のみならず、シンプルなルールベースや他の技術も適用し、経済的かつ効果的なソリューションを提供する。 - 柔軟な意思決定： - 事業ニーズに応じて、最適なアプローチを選択し、顧客価値を最大化する。 これにより、私は事業に貢献しつつ、優れた数理モデルを現実のサービスに適用することで、チームや組織全体の競争力を高めるエンジニアとして活躍したいと考えています。