こんにちは、フリーランス・副業エンジニア向けの単価保証型案件紹介サービス Findy Freelance 運営の@ma3tk です。
2018/08/06に エンジニア副業Night #2 〜データサイエンティスト・機械学習編〜というイベントを Findy と Japan Digital Design さんと共同開催しました。
明日の開催です。
副業したい人、副業に興味ある人はぜひ。【増席】エンジニア副業Night #2 機械学習エンジニア・データサイエンティスト編 https://t.co/wvbGBg1qSm #エンジニア副業Night
— ふぃりっぷ@Findyの中の人 (@yuichiro826) 2018年8月5日
Findy では副業をやってみたいけどまだどうしても不安や情報量の少なさからやっていないという方、もしくはもっと面白い副業をやってみたいなど考えている方に向けてイベントを定期的に開催していっています。
今回は、データサイエンティスト・機械学習エンジニア向けのイベントだったのですが、とても面白いイベントだったので、そちらの内容を抜粋してご紹介したいと思います。
目次
LT 登壇者
まず、現在データサイエンティスト・機械学習エンジニアとして本職でもお仕事をしながら、副業で違う会社に関わっている方二人に登壇してもらいました。
志賀 優毅 (機械学習エンジニア)
機械学習エンジニア。Apache Pulsarコミッター。2016年4月より新卒でWeb系企業に入社。ミドルウェア開発、研究開発などに従事。2017年7月よりファインディ株式会社に副業としてジョインし、機械学習関連の業務に従事。
原 淳史 (機械学習エンジニア)
SIerを経て、Web系の機械学習エンジニアとして従事。機械学習のR&D、アプリ、データ基盤開発などに携わる。2018年4月より本格的に副業としてFISM(株)のデータサイエンティストとしてジョイン。
アイスブレイク
参加者の1/3が副業をやっている！？
始まった！ #エンジニア副業Night
— 筋肉CTO Masatan (@ma3tk) 2018年8月6日
会場のうち、3分の1が副業やってる。けっこう多いですね！
#エンジニア副業Night— ふぃりっぷ@Findyの中の人 (@yuichiro826) 2018年8月6日
前回と比べると、意外にも、やってる人多い印象です。
LT1. 「ロジスティック回帰でお金もらえるし職務経歴書は倍になる」by 志賀 優毅
研究室のときに機械学習やってて、就職したタイミングでのお別れは同じ経歴だー #エンジニア副業Night
— Atsushi Hara (@toohsk) 2018年8月6日
そもそものスキル偏差値作ったの僕ですが、改善点たくさんでしたw #エンジニア副業Night
— 筋肉CTO Masatan (@ma3tk) 2018年8月6日
深層学習あまり使わないという気持ちわかる #エンジニア副業Night
— ゆう (@yuu_ito) 2018年8月6日
スタートアップの機械学習事情！
浅く広くデータ解析の知識がある。#エンジニア副業Night pic.twitter.com/pgx23xWxBn
— ふぃりっぷ@Findyの中の人 (@yuichiro826) 2018年8月6日
ディープラーニングよりもデータ分析に近いところからが多いんですかね。
たしかに。大規模開発プロジェクトだと、年数に対しての経歴数が少ない…。 #エンジニア副業Night
— あき@プピャオ (@maccostar) 2018年8月6日
副業すると本業以外に評価してもらえる項目が増える！ #エンジニア副業Night
— 筋肉CTO Masatan (@ma3tk) 2018年8月6日
※副業の件もあってか、R&Dの部署に異動することができたみたいです！よかった！
始まりはどうやったらいいですかね、の相談から👍 #エンジニア副業Night
— 筋肉CTO Masatan (@ma3tk) 2018年8月6日
月20-30hぐらいで副業。 #エンジニア副業Night
— あき@プピャオ (@maccostar) 2018年8月6日
1週間で5〜8時間程度というところですね！
副業の中で、データをどう分析するかやどうデータを活かすか、あるいはサービスの改善まで進めることができる。
— ふぃりっぷ@Findyの中の人 (@yuichiro826) 2018年8月6日
登壇時のスライド
LT2. 「データエンジニアが視座を上げるため副業で取り組んでいること」by 原 淳史
副業に取り組まれている上でのメリット・デメリットや経緯などお話してもらいました。
活きた題材を市場に生み出す経験はinput⇄outputサイクルを回すいい経験 #エンジニア副業Night
— あき@プピャオ (@maccostar) 2018年8月6日
デメリットはほとんどないけど、コンサル的に期待調整やマイルストンを置いてあげるのは大変。あと分析の孤独。 #エンジニア副業Night
— あき@プピャオ (@maccostar) 2018年8月6日
期待値調整はとても強く意識されてるとのこと。
デメリットではないけど続き）副業で作業時間が少ないからこそ、作業効率とかコスパ感みたいなのはハンドリング大変そう。。。 #エンジニア副業Night
— あき@プピャオ (@maccostar) 2018年8月6日
デメリットはほとんどないと仰っていましたが、うまく作業時間作るところは慣れが必要かもしれないですね！
副業だと、分析する人が自分だけということも。そこがチャレンジング
— ふぃりっぷ@Findyの中の人 (@yuichiro826) 2018年8月6日
いろんな経験をつめるのは両者ともに出てきてる話だなー #エンジニア副業Night
— 筋肉CTO Masatan (@ma3tk) 2018年8月6日
副業やってるのは、
-本業だけでは不十分な経験が積める
-本当のスタートアップを経験ができるが理由。
— ふぃりっぷ@Findyの中の人 (@yuichiro826) 2018年8月6日
副業で経験を増やしていっているとのこと。
一番の狙いは視座を高めること。ほんこれだなぁ…。素敵発表。 #エンジニア副業Night
— あき@プピャオ (@maccostar) 2018年8月6日
登壇資料
パネルディスカッション登壇者
楠 正憲 @masanork (Japan Digital Design株式会社 CTO)
インターネット総合研究所、マイクロソフト、ヤフーを経て2017年からJapan Digital Design CTO。2011年から内閣官房 番号制度推進管理補佐官、2012年から政府CIO補佐官、2017年から内閣府 情報化参与 CIO補佐官に任用され、マイナンバー制度を支える情報システム基盤の構築に携わる。2015年、福岡市 政策アドバイザー（ICT）、一般社団法人OpenIDファウンデーション・ジャパン代表理事に就任。2016年 ISO/TC307 ブロックチェーンと分散台帳技術に係る専門委員会 国内委員会 委員長。
佐藤将高 @ma3tk (ファインディ株式会社 CTO)
東京大学 情報理工学系研究科 創造情報学専攻(*)卒業後、グリーに入社し、フルスタックエンジニアとして勤務する。2016年6月にファインディ立上げに伴い取締役CTO就任 *大学院では、稲葉真理研究室に所属。過去10年分の論文に対し論文間の類似度を、自然言語処理やデータマイニングにより内容の解析を定量的・定性的に行うことで算出する論文を執筆。
パネルディスカッション
楠さん、生で見るの初めてだ… #エンジニア副業Night
— CodeXP/新・どう書く.org管理人 (@stakemura) 2018年8月6日
自分も初めてお会いしたので少し緊張しました…。
楠さん＞JDDはサンドボックス的に実験していく環境 #エンジニア副業Night
— あき@プピャオ (@maccostar) 2018年8月6日
メインフレームはともかく金融データは面白そう #エンジニア副業night
— ゆう (@yuu_ito) 2018年8月6日
JDDでDSやるメリット->メインフレームたくさん触れるよ❤️ #エンジニア副業Night
— あき@プピャオ (@maccostar) 2018年8月6日
金融周りのデータを触れる機会はやはり銀行系の会社だからこそできることですよね！
「非同期を効率的にやるために、コミュニケーションツールの使い方や振る舞いを帰る必要がある。」わかりみがつよいです。プロジェクトでも途中参入の人が迷わないためのナレッジ構築って難しい。。。 #エンジニア副業Night
— あき@プピャオ (@maccostar) 2018年8月6日
佐藤さん「Findyではnice to haveの案件を中心に回しているところが、マネジメントの工夫。」たしかにフルどっぷりでいると緊急タスクばかりこなしてしまう…。 #エンジニア副業Night
— あき@プピャオ (@maccostar) 2018年8月6日
DSの副業が難しいのは、データをカジュアルに扱える環境がない。これはこれからの課題。 #エンジニア副業night
— あき@プピャオ (@maccostar) 2018年8月6日
個人情報扱わないにしてもデータの扱いが難しいところはありますね。
楠正憲氏って副業のプロだけど、国がらみの仕事って全部副業になるのか。どうやって受注してるんだろ。気にならない？#エンジニア副業Night
— HackMonger (@smokyjp) 2018年8月6日
「機械学習のイシュー分解ってどうやるべき？」「企業は今あるデータを分析してなんとかしようと考えがちだけど、アルゴリズム当ててみて当たるかは確率論。そのデータの中だけでなんとかするのは難しいから、その時にどうするか。」 #エンジニア副業night
— あき@プピャオ (@maccostar) 2018年8月6日
データを集めてからお金を集める。これはすごく共感する。 #エンジニア副業night
— Atsushi Hara (@toohsk) 2018年8月6日
公共データ、ID変わってデータ分析できない問題。 #エンジニア副業night
— あき@プピャオ (@maccostar) 2018年8月6日
公共データの大変さなどがとても印象的でした。
機械学習の知識が不足しがちな経営層を説得する方法を知りたい…笑 #エンジニア副業night
— ゆう (@yuu_ito) 2018年8月6日
メンバーを味方につけたり、銀の弾丸でないことを握りながら、フリーランスなら時間で契約するなど具体的な方法が上がっていましたｗ
政府CIO補佐官は公募https://t.co/ak4WB7nnrd
#エンジニア副業night— やまと (@kaacun) 2018年8月6日
※1〜3年が任期らしく、トライしてみてほしいとのこと。
細かいことはさておき、なんにしても自己分析が大事だと思う。めっちゃアグリー。 #エンジニア副業night
— あき@プピャオ (@maccostar) 2018年8月6日
開催後
楽しかた。私的感想としては、副業は好きなことをやるのが大切で、その気持ち忘るべからず。
#エンジニア副業night— まうん (@myaunraitau) 2018年8月6日
新しいことにチャレンジする、という気持ちが重要ですよね！
まとめ
今回のイベントはこんな感じでイベントは無事終了しました。まず1/3が副業されている中で、来場者のほとんどが副業やってみたいという方のみでした。お話させていただいた限りだと、ご参加させていただいている方から「こういう風に思ってるけど、実際にどうなんですか？」とか「どういうタスクがあるんですか？」といったところで具体的に副業を推進してる身としてはとても情熱を持って聞かれていたり、副業をしている同士で交流されていたりと、今回開催してよかったなと思いました！
今回はデータサイエンティスト・機械学習というところでしたが、テーマを変えてみたりして色々な方に副業チャレンジしてもらえる環境をこれからも作っていこうと思います！
そして今回JDDさんに会場を貸していただき、楠さんにもご登壇いただきありがとうございます！
Findy にも募集載っていますので、ぜひチェックしてみてください！
https://findy-code.io/companies/323
副業の方にもサポートいただいて作っている Findy のサービスです！ GitHub 連携であなたのスキル偏差値をチェックしてみませんか？
読んで頂きありがとうございました！ 宜しければ、エンジニアの皆様はFindyでご自身のスキル偏差値を測定してみてください。
[正社員の方]
ハイスキルなエンジニアのプレミアム転職サービス Findy
[フリーランスの方]
フリーランス・副業エンジニア向けの単価保証型の案件紹介サービス Findy Freelance
また、Findyでは年齢や勤務形態を問わず、様々な働き方で採用をしています。興味のある方は、こちらからご応募どうぞ！
東京大学 情報理工学系研究科 創造情報学専攻(*)卒業後、グリーに入社し、フルスタックエンジニアとして勤務する。2016年6月にファインディ立上げに伴い取締役CTO就任。
*大学院では、稲葉真理研究室に所属。過去10年分の論文に対し論文間の類似度を、自然言語処理やデータマイニングにより内容の解析を定量的・定性的に行うことで算出する論文を執筆。
