F2のおかげでソフトウェアエンジニアになれた話

この記事は、楽しかった職場 みんなのF2 Advent Calendar 2018の19日目の記事になります。

はじめに

はじめまして、たひろと申します。
2015年に新卒で入社したF2をついこの前退職し、現在はWeb系の会社で機械学習エンジニアとして働いています。

退職直後は、「退職エントリで炎上目指すぞ~」と息巻いていたのですが、 冷静に考えると炎上してもメリットないな、となったため真面目な記事を書こうと思います。

F2での思い出と近況の話を書きます。

F2での思い出

転職を考える前(良い思い出)

もともと自分がF2を希望したのは、基地局スマートフォンの無線回路の開発をやりたかったからです。
しかし、入社して言い渡された職種はソフトウェア開発職でした。

学生の頃の研究からは離れた職種を割り当てられたという事実が、当時の自分にとってはかなりショックでした。
この先の人生に対して漠然とした不安を感じていました。

そんな状況でもすぐに投げ出したりしなかったのは、ソフトウェア系に尊敬できる同期が多かったからかなと思います。
自分よりも様々なことを知っている人と関わるのはとても楽しかったです。
ソフト開発系の新人研修でも、いろいろな新しいスキルを楽しみながら身につけることができました。(JavaやGit、アジャイル開発手法などなど)

配属後はLinuxや各種ミドルウェアの使い方などを学ぶことができました。

また、2年目からは運良く機械学習系のプロジェクトに配属になりました。
新規開発ということもあり、開発のための準備から携わることができました。
技術選定から実際に開発を回すところまで経験できたことはF2で一番の収穫だったかなと思っています。(マネージャーに感謝)

3年目になるまでに、ソフトウェアエンジニアとして最低限求められるスキルを身につけられたんじゃないかなと思います。

転職のきっかけ

機械学習系のプロジェクトに携わることはそれなりに楽しかったのですが、
以下の2点から転職を考え始めました。

  • SIer機械学習活用プロダクトを作ることの難しさ
  • 給料が安い
SIer機械学習活用プロダクトを作ることの難しさ

SIerでの機械学習活用は、自社でデータを持たず、お客様のデータを使ってお客様のビジネスに貢献するというビジネスモデルになります。
そのため、「お客様がいないとデータがないので検証できない」といったデータがないことによる問題や
「お客様ごとにデータ形式が異なる」、「データを見るにはお客様のビジネスロジックの理解が必要」など適用時の問題、
さらには機械学習の活用についても、お客様への効果が説明しづらいものであるため、お客様ごとにKPIを握る必要も出てきます。

SIerでプロダクト開発をする以上、様々なお客様・案件に横展開できるようなプロダクトを作ることが求められていると考えています。
しかし、上で挙げた問題は横展開するにあたって大きな障害になります。

こういった障害が見えているにもかかわらず、
問題の解決に向けて時間を取るということができなかったため、
自分のやっていることが価値なく思えてしまい、今後の人生を見つめ直した方が良いかなとなりました。

給料が安い

3年目とか4年目になると周りに転職経験者が増えてくるわけですが・・・
自分より短い労働時間で倍近くもらっている人がいるとやっぱり考えちゃいますね(雑)

近況

自社サービスを持っている会社の機械学習エンジニアとして楽しくやってます。
僕はチームの中でもエンジニア色が強い方なので、
データサイエンティストの方がのびのび働けて価値を出せるようなインフラ部分をせこせこ作ってます。
勉強会で登壇することもあると思うので、縁があればよろしくお願いします( ^ω^)おっ