社員インタビュー

Engineer

片桐Katagiri(2018年 中途入社)

統計学や機械学習を活用し
問題解決に自由に取り組める

片桐

入社した理由は?

私の理想とするデータサイエンティストという職種と、働く環境がF@Nにあったので入社を決めました。
以前から統計学や機械学習を活用する仕事をしたいと考えていました。いわゆるデータサイエンスと言っても、会社や人によって指すものが違うのかなと思っていて、そこがマッチするかが大切な部分です。
私にとっては、集計レポートやダッシュボードの作成や、Webサービスのレコメンドエンジンの導入・運用というのは違うかなと感じていました。定型化された仕事というよりも、もっと自分で課題設定まで考えて動けるような仕事で、統計学や機械学習の技術を活かしていきたいと思っていたのです。
その観点からF@Nは業務内容も裁量をもって働ける環境も理想的でした。

どんな仕事をしていますか?

基本的に、機械学習や統計学の知識を活用して自社サービス向上をめざすことがチームのミッションとなっています。ただ実際にやっていることは、チーム内のメンバー毎に違います。
例えば、広告CTR/CVR予測モデルの作成とモデルの改良や、異常検知の応用として、KPIの推移からプロダクトに障害が発生してないか逆探知しようといったものなどです。その時々必要に応じて各自が取り組んでいます。
開発言語の点でも言えて、現在プロダクト開発ではScalaが使われています。しかし、私のチームでは特定の言語を使いなさいというルールはありません。RやJuliaなどを使いたければ使うこともできますし、他チームのエンジニアとも連携しやすいようにPythonを使うことも多いです。

仕事のやりがいは?

私の所属する部署名は「サービス開発部」なので、仕事の目的は機械学習の複雑なアルゴリズムを追求することではなく、サービス改善につながることを模索することです。よって、機械学習や統計学の決まった問題を解くというよりも、自社サービスの向上や顧客にどれだけ貢献できるかを考えるということなのです。より広い範囲での数理最適化の問題を考える必要があり、さらには何が課題なのかを自分で見つけることも重要です。
こういった問題を解決することは簡単ではないですが、自由に問題解決に取り組めるというのは他ではなかなかできない経験だと感じています。

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