インタビュー一覧 > 河本 直起
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  • インタビュー

  • コンフォートゾーンを抜け出し、

  • 誰よりも経験学習サイクルを回す

2018年 入社

河本 直起

KOMOTO

NAOKI

システム開発本部 プロダクト開発G

MicroAd Recruit

Question 01

現在の仕事内容は?

システム開発本部で機械学習エンジニアをしています。
プロジェクトとしては、ダイナミック広告における表示商品の最適化や、特定アクションに対するユーザーの行動確率の予測アルゴリズムの作成などを担当しています。
業務の流れはプロジェクトにもよりますが、ビジネス要件を機械学習やディープラーニングで解決できる問題設定に落とし込み、論文をリサーチ、最適なアルゴリズムを選定し、他ユニットのエンジニアと分担しつつ、基盤やバッチなどを含め実装するといった流れです。
機械学習は必要なスキルの範囲が広く、新しい技術も次々と生まれてくるため、常に新しいスキルや知識を身につけ続けることが出来ます。また、自分の取り組んだことが直接プロダクトの性能に反映されるため、責任は大きいですが、やりがいも大きい仕事です。

Question 02

マイクロアドに入社を決めた理由は?

データサイエンティストとしての能力を身につけたかったからです。
人の価値観や、その集合体としての組織や社会、文化について深く知りたいという思いがあり、学生時代は人的資源管理(HRM)を学び、多文化社会であるベルギーに交換留学もしていました。HRMの研究は人文学的な定性的アプローチがメインだったのですが、留学中の授業でビッグデータやData Driven HRMといった言葉を知り、人の志向性や興味、モチベーションをデータによって把握できる可能性に自分も関わりたいと思うようになりました。
そうした背景により、データサイエンティストとして就職活動を行っていた中で、データ事業に力を入れ始めていたマイクロアドから内定をいただきました。
自分の身に着けたい能力を得られる会社だと思ったこと、フラットで自主性を求められる社風が自分に合っていると思ったことを理由に入社を決めました。

Question 03

これまでのキャリアは?

大学最後の1年間は、エンジニアとして他のWEB企業でアルバイトをしており、マイクロアド入社後は、ビジネス側のデータアナリストチームに配属となりました。
配属先ではまだ分析基盤が整っていなかったこともあり、データ抽出や分析レポートの作成など、定常業務によるリソースの逼迫が新規商品開発のボトルネックとなっていました。そのため、そのボトルネックの解決を目標に、それら業務の自動化を進めました。
その際に、単語の表記ゆれの吸収や、閲覧履歴を元にしたユーザー間類似度の算出なども取り組んだことがきっかけで、「より理論的な理解を深めたい」「より深く技術を身に着けたい」という思いが強くなりました。そこで異動希望を出し、定常業務と並行で課題に取り組んだ結果、現在のシステム開発本部へ機械学習エンジニアとして異動することができました。

Question 04

仕事で大切にしていることは?

コンフォートゾーンを抜け出し、その先で誰よりも経験学習サイクルを回すことです。
学生時代は交換留学やプログラミング、社会人になってからは機械学習と、その時の自分には「絶対にできない」と思っていたことに挑戦し、そこで成果を出せるように学習を重ねてきました。
新しい領域に挑戦し続けることを通して出来ることの幅を広げ、学んだこと同士を組み合わせることができれば、自分にしかできないアウトプットや、自分にしか得ることができない知見に繋がると考えていて、かつそれが自分にとって一番楽しいと思えるからです。
挑戦しただけで終われば、周りの期待値や自己肯定感を下げることにも繋がります。そのため、リソース配分やスキル的需要を考えながら、効率的に学習サイクルを回し続け、成果を出し続けられる状態まで持っていけるように心掛けています。

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NAOKI

システム開発本部 プロダクト開発G

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現在の仕事内容は?

システム開発本部で機械学習エンジニアをしています。
プロジェクトとしては、ダイナミック広告における表示商品の最適化や、特定アクションに対するユーザーの行動確率の予測アルゴリズムの作成などを担当しています。
業務の流れはプロジェクトにもよりますが、ビジネス要件を機械学習やディープラーニングで解決できる問題設定に落とし込み、論文をリサーチ、最適なアルゴリズムを選定し、他ユニットのエンジニアと分担しつつ、基盤やバッチなどを含め実装するといった流れです。
機械学習は必要なスキルの範囲が広く、新しい技術も次々と生まれてくるため、常に新しいスキルや知識を身につけ続けることが出来ます。また、自分の取り組んだことが直接プロダクトの性能に反映されるため、責任は大きいですが、やりがいも大きい仕事です。

Question 02

マイクロアドに入社した理由は?

データサイエンティストとしての能力を身につけたかったからです。
人の価値観や、その集合体としての組織や社会、文化について深く知りたいという思いがあり、学生時代は人的資源管理(HRM)を学び、多文化社会であるベルギーに交換留学もしていました。HRMの研究は人文学的な定性的アプローチがメインだったのですが、留学中の授業でビッグデータやData Driven HRMといった言葉を知り、人の志向性や興味、モチベーションをデータによって把握できる可能性に自分も関わりたいと思うようになりました。
そうした背景により、データサイエンティストとして就職活動を行っていた中で、データ事業に力を入れ始めていたマイクロアドから内定をいただきました。
自分の身に着けたい能力を得られる会社だと思ったこと、フラットで自主性を求められる社風が自分に合っていると思ったことを理由に入社を決めました。

Question 03

これまでのキャリアは?

大学最後の1年間は、エンジニアとして他のWEB企業でアルバイトをしており、マイクロアド入社後は、ビジネス側のデータアナリストチームに配属となりました。
配属先ではまだ分析基盤が整っていなかったこともあり、データ抽出や分析レポートの作成など、定常業務によるリソースの逼迫が新規商品開発のボトルネックとなっていました。そのため、そのボトルネックの解決を目標に、それら業務の自動化を進めました。
その際に、単語の表記ゆれの吸収や、閲覧履歴を元にしたユーザー間類似度の算出なども取り組んだことがきっかけで、「より理論的な理解を深めたい」「より深く技術を身に着けたい」という思いが強くなりました。そこで異動希望を出し、定常業務と並行で課題に取り組んだ結果、現在のシステム開発本部へ機械学習エンジニアとして異動することができました。

Question 04

仕事で大切にしていることは?

コンフォートゾーンを抜け出し、その先で誰よりも経験学習サイクルを回すことです。
学生時代は交換留学やプログラミング、社会人になってからは機械学習と、その時の自分には「絶対にできない」と思っていたことに挑戦し、そこで成果を出せるように学習を重ねてきました。
新しい領域に挑戦し続けることを通して出来ることの幅を広げ、学んだこと同士を組み合わせることができれば、自分にしかできないアウトプットや、自分にしか得ることができない知見に繋がると考えていて、かつそれが自分にとって一番楽しいと思えるからです。
挑戦しただけで終われば、周りの期待値や自己肯定感を下げることにも繋がります。そのため、リソース配分やスキル的需要を考えながら、効率的に学習サイクルを回し続け、成果を出し続けられる状態まで持っていけるように心掛けています。

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