スタートアップ創業期に機械学習エンジニアがインターンをしてみた話

2017.05.25

はじめまして。 Findy インターン生(だった)森と申します。普段は、Twitter のユーザー関係など簡単に手に入るデータ(野良データ)の分析したりして遊んでいます。

この Findy のブログで何か記事を1つ寄稿するということで、自分自身がインターンで行った分析等について書こうかと思ったのですが、データサイエンスのお話は後述する本やブログ等に山ほどあるので、今回はあえて今の Findy みたいなスタートアップ創業期に携わることの面白さについて語りたいと思います。

スタートアップ創業期とは

Findy CEO の山田さんのスライドにもありますが、およその人数が 10人ほどで、なんでもできる人を募集する時期を指します。単純に最初の時期と捉えて問題ないかと思います。

私が Findy にてインターンをしていた頃は、CEO と CTO、そして私の3人でした。アットホームな職場とかよくありますけど、3人なんでアットホームとかそのような次元を超えています。当然ですが…。

Findy でやっていたこと

私自身は、今月リリースした Findy におけるロジックの R&D を行っていました。一応、アルゴリズムの研究をしていたのでアルゴリズムっぽいタスクをやっていたという具合です。なので、私はなんでもできる人材というよりはかなり技術、特に理論寄りに偏っていたのかな、なんて後から思っています。

エンジニアやデータサイエンティスト向けに、軽く使用した技術などを紹介しますと、 Findy では docker を使用して開発を行っていました。また、Webのフレームワークにおいては Ruby on Rails を採用しています。

データ分析の環境は、私だけが分析を行うため、好きな環境を使用することが許されていたので、アドホック分析については R と Python を選んで行っていました。分析のレポーティングには R Notebooks & RMarkdown と、Jupyter Notebook を使用していました。パッケージとしては主に R は {dplyr}, {tidyr}, {rvest}, {ggplot2} を、Python は {pandas}, {scikitlearn}, {seaborn} あたりを用いていました。すごくベタですね。

Findy について詳しく知りたい方は https://github.com/Findy/Corporate にて見られます。

コミットログが非常に面白いことになっています。

インターンをして感じたこと

このインターンを通じて常に感じたことは、自分が行った分析、考えたロジックの根拠を人に明確に説明でき、理解していただけるものであれば採用されやすいということです。風通しが良いとか若手のうちから裁量権があるなど色々な言い方がありますが、裁量権があるどころか自分の考えたロジックが通ってるんですから風どころか突風が通過していくかのようです(笑)。

大手ベンチャー企業や大手企業におけるインターンにも参加したことがあるのですが、大きな違いとしては設定された課題が異なるということです。大手とつくところはどうしても、既存の課題を改善しようと考えます。これは悪いことではなく、会社そのものをよくするという意味では非常に重要なことです。

一方で、創業期のスタートアップですと、自分が0から作りあげる過程に携わることができます。自分の能力一本で、企業の成長へ(割とわかりやすく)寄与できるんだという体験は滅多にできないので、そういう話をきいてワクワクする方にはおすすめかと思います。

最後に

学生の皆さんはこれから様々な進路に進むかと思います。その中で、選択肢の一つとして創業期のスタートアップに携わるのもよいのではないでしょうか。きっと今までにはない、面白い体験がそこには待っていると思います。

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。

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