他の会社に技術顧問やCDOとして入り、対外的に評価される人になる
ベンチャーなど小さい企業でも、ある程度大きくなった時にエンジニアがただ報酬のためだけでなく、ビジネス的なアウトプットも出しながら、楽しく働ける開発組織であり続けるために貢献したいです。 特に最近ではデータ活用方面においては、企業側が「データサイエンスを使う事」が目的となった手段と目的が逆転している導入ケースが多く見受けられます。 本来データサイエンスは「サービス課題を解決するためのHOWの部分」の一つであり、可視化、現状分析から課題化進め、仮説から施策化し、実装を経てその効果測定を高精度で回す事を蓄積してで本来の効果が現れます。 上流のDX、データガバナンスの整備が進んでいないと、いくら優秀なデータサイエンティスト/機械学習エンジニアだけがそろってもコストだけが嵩み、なかなか事業的なインパクトを作れないのが実情です。 また、データサイエンスに特化した方の中にはシステム側が弱い方も最近は多々見受けられます。 データ領域だけの人材では、POCレベルは実現できますが、実際にサービスで活用できるようなデータ活用までの提案、全体のアーキテクチャの提案、システム品質が担保できない状態になります。 この辺りの組織設計を適切に行い、採用されたエンジニアとサービスが同じ方向を向いた形をプロダクト設計、データガバナンス、全体アーキテクチャの検討などを通して実現していくことを目指しています。 最近は上流に入る事が多いので、gitも出しませんし、職歴内容もソースよりマネジメント主体に記載していますが、本来はアーキテクチャの検討や最下流のOSに近いrunloopやNettyのcorethread等の非同期マルチスレッド部分の設計〜実装〜改善が好きです。 業界全体的に良い流れができたら一介のコーダに戻り、アルゴリズムやアーキで何かしらのプラットフォームで重宝されるライブラリを書くこと、もしくは複雑な非同期処理のバグ撲滅などに没頭したいですね。
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