自分の好きな技術を生かして
貢献できる場がある。
自分の好きな技術を生かして貢献できる場がある。
金森 研太(かなもり けんた)2018年入社
ヤフーにエンジニアとして新卒入社後、機械学習エンジニアとしてローカル検索システムの改善に携わる。機械学習モデルの開発や検索ログの分析に従事。
※この記事は、2022年に取材・掲載したものを一部修正して再掲載しています。サービス名称や所属は取材当時の内容です。
大学院では情報工学の専攻で、機械学習技術の研究を行っていました。研究室の先輩がヤフーに新卒入社していたことと、機械学習の学会でヤフー社員が発表しているのを何度か目にしたことがきっかけです。
修士課程のときにヤフーのデータサイエンスのインターンシップに参加しました。知識豊富な先輩社員から実務的な助言をもらえて、自然で明るい、とても良い雰囲気を感じました。たくさん質問し自分のやっている研究が生かせると手応えを感じ、応募しました。
最終的にヤフーにしか応募しませんでしたが、ヤフーにはポジティブな印象しかなかったので、結果内定がもらえたのはとても幸運だったと思います。
ヤフーのローカル検索システムの改善に取り組んでいます。特に機械学習モデルの開発や検索ログの分析を担当することが多いです。
「Yahoo!検索」を使うとき、名前が変更になった施設を検索する場合にどちらの呼称で検索しても同じものを表示するためには、データベースの施設情報を紐付ける必要があります。たとえば2022年3月から「ベルーナドーム」となった「西武ドーム」を検索する際、旧称の「メットライフドーム」で検索しても同じ情報を表示できるようにしています。
その際に使っているのが、ユーザーの検索行動を元にした機械学習の技術です。最近では機械学習界隈で主力となっているDeep Learningの最新技術を検索エンジンに組み込むなど、ユーザーのにより多くの情報をより正確に届けるための改善を行っています。
データを分析してパターンを見つけ、効果的な改善策などを提案することが好きなので、自分の好きな技術を生かしてヤフーのサービスに貢献できることにやりがいを感じます。
論文や書籍を読むだけではなく、SNSのコミュニティーを通してデータサイエンスに関する最近のトレンドをキャッチアップしています。大学時代からSNSでデータサイエンティストの方をフォローして情報収集していましたが、そこから流行している技術を見つけたり、誰かの疑問とその解決策をキャッチアップできたりするので、とてもためになっています。
また、組織でより大きな成果をあげるための方法論を学ぶため、チームビルディングや目標設定の考え方に関する書籍を読む事もあります。
仕事は自分のなかで細かく分解して理解度をあげて、いつまでにどのような状態になっていたいか考えてから開発を始めています。機械学習の分野は、やってみないとわからないことが多いですが、仕事の根幹になる組織の目標部分から考え、達成に向けたアプローチ方法などを分解、検証しながら挑んでいます。自分たちの行動が組織の求める目標に結びつかない場合は、目標に沿うように変えていくこともときには提案します。自分の成長にも必要な視点だからです。
自宅で集中して仕事ができて通勤時間をプライベートに当てられる点がリモートワークの良いところだと思います。リモートワークのスタート当初はどうしても切りの良いところまで粘るなど、オンとオフのメリハリがつかないときがありましたが、今は慣れてきて、どんなに遅くても21時までには業務を終了すると決めています。それでも結局パソコンを閉じても、どうしても明日のことを考えてしまうのでなかなか難しいところです(笑)。
また、チームメンバーや同期とランチにいくことが難しくなったので、先日リモートでの懇親会を企画しました。離れているメンバーがすぐに集まれるメリットはありますが、落ち着いたらやはりオフラインでのイベントもやりたいですね。
これまで多くの先輩社員からいろいろなことを学んだので、後輩や周囲のメンバーに自分の身につけたスキルを伝えて、組織全体のスキルアップに貢献できるような活動をしていきたいなと考えています。
マネジメントについては勉強しながら、技術力向上にも努めて、自分が学んだものを組織に還元していきたいですね。
技術習得についての情報を収集するハードルは、少し前と比べると簡単になっていると思います。動画の解説講座などのコンテンツが充実していますので、最初はそういうところから学んでいくのも一つの手段です。LINEヤフーは自分の意見をもって積極的に行動し、自ら学びやりたいことを見つけてどんどん発信していく人が評価される会社です。熱量をもって取り組むことで仕事がより楽しくなるので、ぜひサービスをより良くしたい、熱い思いを持って応募してみてください。