Offers Magazine というメディアに、エンジニアによる業務実績の論文化について寄稿した
少し前のことだが、Offers Magazine さんに、「エンジニアによる業務実績の論文化」をテーマとして寄稿した。
機械学習エンジニアの学会での論文発表のススメ。応募から査読通過までの流れ
メディアに寄稿するのは初めてなので良い経験になった。
会社によっては業務成果を論文提出まで持っていくまでに難しい会社もあるかと思いますが、それに見合った対外的な成果を得れたので本当にやってよかったと思える。 USENIX は、MLOps に限らずシステムやセキュリティ、SRE 領域など、ソフトウェアエンジニア領域で幅広く投稿できるので、自分の成果を引用可能な形式で残したい人にはぜひ投稿してみたほしい。 素晴らしい仕組みを USENIX は提供していると思う。
何より自分にとって、この分野のエキスパートのレビュアーからこの成果を対外発表するのは非常にリスペクトするとコメントをいただけたりして、良い刺激になった。
論文公開して一年と少しが経過して、先日 Google Scholar を確認すると引用数が 1 になっていて非常に嬉しい!!
Auto Content Moderation in C2C e-Commerce citation
2021 年には、機械学習エンジニアから検索エンジニアになったが、この分野も論文化できそうなネタが無限にあるので時間はかかるだろうが 2023 年には論文提出ができる段階になりたい(否、なる)。
関連しているかもしれない記事
- 2021年05月時点で自分が実践している MLOps の情報収集方法
- TFXの歴史を振り返りつつ機械学習エンジニアリングを提案する論文「Towards ML Engineering: A Brief History Of TensorFlow Extended (TFX)」
- MLOps の国際会議 OpML'20 に、機械学習を活用した商品監視の改善に関する論文が採択されたので登壇してきた
- 機械学習システムの信頼性を数値化し、技術的負債を解消する論文「 The ML Test Score: A Rubric for ML Production Readiness and Technical Debt Reduction」
- 機械学習システムの信頼性を数値化する論文「 What’s your ML test score? A rubric for ML production systems」
📮 📧 🐏: 記事への感想のおたよりをおまちしてます。 お気軽にお送りください。 メールアドレス入力があればメールで返信させていただきます。 もちろんお返事を希望せずに単なる感想だけでも大歓迎です。
このサイトの更新情報をRSSで配信しています。 お好きなフィードリーダーで購読してみてください。
このウェブサイトの運営や著者の活動を支援していただける方を募集しています。 もしよろしければ、Buy Me a Coffee からサポート(投げ銭)していただけると、著者の活動のモチベーションに繋がります✨
Amazonでほしいものリストも公開しているので、こちらからもサポートしていただけると励みになります。