2018 年 2 月に株式会社メルカリに機械学習エンジニアとして入社したが、来月から同社で検索エンジニアに転向する。
機械学習エンジニアとして
入社してからは主に、機械学習による Cusotmer Service 分野の業務効率化を推進してきた。
この３年間で、実応用を前提にした機械学習プロジェクトの1→100と０→１の両者を体験できたのは得難い経験だった。
主に 2 つのプロジェクトを取り組んできたが、そのうちの一つである「機械学習による商品監視プロジェクト」の成果を公開できたのは、自分としても嬉しい。
参考: 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
この領域はTrust and Safaty とよばれており、少し聞き慣れない言葉かもしれないが、サービスを提供するにあたって必須となるサービスの信頼と安全性を高めることを指す。
少し前に Pinterest がこの領域でのカンファレンスを開催していて、この領域での機械学習の需要がなくなることは無いだろうなと改めて確信を得た。
なぜ検索エンジニア?
キャリアで新しいことに挑戦したい時、鶏と卵問題は必ず発生すると思っている。 例えば機械学習エンジニアが募集されているが、実務経験を重視されるので未経験だとそもそもポジションに就くことができない。
データとエンジニアリングの重なる領域でもう一段スキルと経験を深めたいなと検討した領域が検索領域だったが、一般的な募集では検索領域での経験 N 年以上を求むというものが多く、未経験での転職の壁はなかなかに厳しい。 なら内部での異動はどうだろうと去年の年末に希望を出してみたところ、まずは実験的にチーム異動してみようという話になった。 2 月の半ばから 1 ヶ月程度検証期間を経て問題なしということで、ひとまず正式に検索チームに異動できることになった。
身内贔屓というわけではないが、世界的に見ても同社の検索チームは領域的にもチームとしても凄くエキサイティングだと思っている。
まさに情熱プログラマーでも提唱されている、一番の下手くそでいようが実践できるので凄くワクワクしている。
一番の下手くそでいよう by 情熱プログラマー ソフトウェア開発者の幸せな生き方
扱う技術スタックなどは変わりますが、僕の中では根本的にデータとエンジニアリングにどっぷり浸かる点では機械学習エンジニアだろうと検索エンジニアだろうと変わりはしないので、着実に経験を積んでいきたいなと思っています。
直近の目標としては 2 年以内に、検索領域で自分の興味とマッチする査読付き国際会議
- KDD
- CHIIR
- SIGIR ecom
- ECNLP
- OpML
- MLSys
に採択されるような、Novel な(今までにない)成果を出したい