データを利活用するためのシステム基盤構築を通して、エンジニアの業務効率向上を目指す

Q1. これまでのキャリアについて

2017年大学卒業後、企業向けパッケージシステムを提供している会社へ就職しました。
製品の出荷フローの一部を自動化したり開発の効率化を担当するCI（Continuous Integration）エンジニアや、日々の運用業務の最適化を担当するSRE（Site Reliability Engineering）エンジニアとして働いていました。
2年弱勤務した後、2019年にサイバーエージェントへ転職し、当時は技術本部だった秋葉原ラボに配属されました。
入社後は機械学習に関わる業務の効率化を担当しています。

Q2. 転職（キャリアチェンジ）のきっかけは？

社員の方から技術本部の横断組織としての取り組みについて、お話を聞いたのがきっかけです。
サイバーエージェントにはいろいろなグループ会社や部署があり、それらの組織で横断して使えるような基盤を考え、実装していくというやりがいのある仕事に魅力を感じ転職を決意しました。

Q3. 実際に入ってみてどうでしたか？

まずエンジニアの学ぶ意欲と技術力の高さに衝撃を受けました。
書籍や学会についての社内勉強会があったり、実際に論文を書いて投稿している方などがいて刺激になりました。
また、サーバーサイドからフロントエンドまで担当できる方や、データサイエンティストの方でもサーバーサイドが見れたりと少ない人数で幅広く担当されていることにも驚きましたね。
現在所属しているデータプロダクトユニット（現在7名前後）は、全員がエンジニアで落ち着いた雰囲気なため、とても働きやすいと感じています。

Q4. 現在のミッションや業務内容を教えてください

「社内データ基盤に蓄積されたデータの利活用の推進」を主なミッションとして様々な業務を担当しています。
特に機械学習関連について社内のニーズや社外の取り組みなどを調査し、利用しやすいシステム構成を考えたり、既にある社内システムを利用してもらうための導入支援も行っています。
参考リンク：AI Data Technology Map vol.2 144ページ

Q5. やりがいは？

横断組織として活動するので、一つのシステムで複数の事業部が抱える課題を解決できるところにやりがいを感じています。
また、そのような設計を考えることは非常に難しいのですが、実際に開発し、問題なく運用が始まると大きな達成感がありますね。

Q6. データプロダクトユニットにはどんな人が向いていると思いますか？

言われたことをただやるのではなく、少し抽象化して仕事を進められる人が向いているかなと思います。
先ほどお話したように横断組織として仕事をするので、特定の事業部から出た話をもとに仕事を進めると、別の事業部では使えないものが出来上がってしまうことがあります。
そういった事を避けるためにも、「今もらった要望は他の事業部でも出るかもしれないから、こういう形で実現しよう」といったように一歩引いて考える能力があるといいかなと思いますね。

Q7. 今後挑戦したいことやビジョンについて

まずは現在担当している機械学習関連の基盤を完成させ、社内のエンジニアが効率的に業務に取り組めるようにしたいですね。
完成させた後は社外発表なども行い、そこで得られた社外の方からのフィードバックも反映しつつ、より便利な基盤を構築できるよう取り組んでいきたいです。