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メインプロダクトのコアを作る。マイクロアドの機械学習エンジニアとは

今回は、機械学習エンジニアである河本さんと、一緒に働くディレクターの長尾さんに対談形式でインタビュー。現在の仕事内容から、マイクロアドの機械学習エンジニアとしてのやりがい、一緒に働きたい人物像まで、幅広く語っていただきました!


河本 直起 2018年新卒入社。データアナリストを経て、システム開発本部に異動し、機械学習エンジニアとして奮闘中。
長尾 慎吾 2012年中途入社。自社プロダクトである「UNIVERSE」と「MONOLITHS」のディレクションを担当するベテランディレクター。

そもそも、機械学習エンジニアを志したきっかけは?

河本:大学入学当時に井筒俊彦さんの『意識と本質』という本を読んだことがきっかけです。東洋哲学と西洋思想の無意識下での違いみたいな話で、自分の思考の外にまだ何かあるということに、目から鱗が落ちました。そこから価値観、文化など、人の思考の裏側にあるものにすごく興味を持って。経営学部だったんですが、心理学や社会学がベースになっている人的資源管理のゼミを選びました。その後、他国の文化に対する興味や語学スキル向上を目的に、大学3年で多文化国家のベルギーに留学しました。

長尾:ベルギーではどんなことを勉強してたの?

河本:当時流行っていた、ビッグデータを用いた人的資源管理を中心に学んでいました。
進めるうちに、無意識や価値観に対する興味と、仕事としての分析が綺麗に一致して。ビッグデータを用いれば、定性的な無意識を定量的に可視化できるんじゃないかと思い、「うわ、めっちゃやりたい」って思ったんです。その後、ビッグデータを扱うデータサイエンティストという職業を知って、その道を目指すことにしました。
その後、1年間エンジニアとしてアルバイトをしたり、新卒からデータアナリストとして働く中で、機械学習エンジニアがキャリアとして自分のやりたいことに一番近づけると思い、現在は機械学習エンジニアとして働いています。


現在の仕事内容は?

河本:自社プロダクト「UNIVERSE Ads」に対する機械学習の導入です。ディレクター陣と協力しながら、プロダクトの要件や課題を機械学習の問題に落とし込み、論文を調査して適切な手法を選定・検証していく。検証して終わりではなくて、他のシステム要件も踏まえつつ、学習バッチを作ったり予測APIを実装したり、その後の保守運用も含めて、機械学習周りを全部やる感じです。
具体的に今取り組んでいることで言うと、CTR予測、広告内商品レコメンド、デモグラ推定、Webページのタギング、ユーザーのファネル推定などがあって、その中で僕はCTR予測と商品レコメンドとファネル推定をやっています。


長尾:ほとんどがUNIVERSE Adsのビジネス的な根幹となる部分だよね。

河本:ビジネス的側面から見ると、既存のターゲティングの効果を良くすること、今までできなかったターゲティングをできるようにすること、この二つが、今のマイクロアドの機械学習エンジニアとして求められるアウトプットだと思っています。
CTR予測や商品レコメンドは前者で、ユーザーをマーケティングファネルで区切ってターゲティングできるファネル推定や、性別や年齢層を推定するデモグラ推定は後者に当たります。いずれもWEB広告としてのビジネス的インパクトが大きいので、やりがいはありつつもプレッシャーもかなり大きいです。

長尾:現状どれくらい機械学習の導入は進んでいるのかな?

河本:現状は、このような課題に対して機械学習を導入し、今後アップデートしていきやすい基盤を作るなど地盤を固めているフェーズです。それが今期で完了する予定なので、今後は導入済みのものに対してサイクルを回してより磨きをかけたり、新たに機械学習で改善できるところを探していけるフェーズに持っていきたいですね。

長尾:今後、UNIVERSE Ads自体もどんどん改善サイクルに入っていくから、そうするとなおさら色んな引き出しや知見が必要になっていくし、やることは山盛りだよね。


マイクロアドの開発環境や文化的な特徴は?

河本:さっき言った通り、問題設定~実装~保守運用まで全部やるので、担当してる範囲は広いんじゃないかなって思ってて。その中で、どのように実装するか、どのような手法を使うかなど、自分でどうやるかという点は自由にしてくれる文化があります。
ビジネス的な制約やシステム的な制約はありますが、基本的に裁量をもって出来るからこそ、課題の解決に集中出来ますし、自分のやりたいことと仕事でやることを一致させやすいのが良いところですね。
ただ、裁量があるからこそ責任感も大きくなりますし、必要なところを自分でインプットしてスピード感をもってアウトプットするような、自発的な動きが必要とされます。

長尾:それぞれが能動的に動いてなんぼなんで。自分から守備範囲を決めず、全体最適を考えながら、自由と責任感との狭間でどこまでコミットできるかがやりがいやモチベーションになる部分もあると思います。「こうやりたいです!」って言ったらチャレンジできたり、その上で成果を出せば尊重される文化ではあるかな。

河本:責任や調整は必要になってきますが、自分がこれがいいとかこれが正しいって思ったことをきちんと反映することができます。かつプロセスも自由で、自分に合ったやり方が出来るし、自分のつけたいスキルを身に着けていける環境だと思います。

長尾:しかも、担当領域はメインプロダクトの根幹=ビジネス的インパクトが大きい部分だから、そこはかなりやりがいに繋がるよね。

河本:そうですね。インパクトの大きい課題に対して、自分で様々なことを考えたり決めたりしつつ取り組めることが、マイクロアドで機械学習エンジニアをする上で一番楽しい部分かもしれません。


長尾:それ以外のマイクロアド特有の部分だと、データ量の多さもあるよね。

河本:そうですね。データの量に困ることは少ないですが、レコード数がめちゃくちゃ多いので、課題の難易度は高いです。前処理を工夫したり、全体としてメモリや処理時間等も考えつつ実装していく必要があります。そういった制約は多いんですが、一方でそれがチャレンジングでもあります。

長尾:データがそれだけ膨大にあると、絶対使えないようなデータもあるので、データのプールの中からいかに良い魚を釣り上げるかみたいなところもやりがいじゃないかな。でもそういった実装上の工夫には興味なくて、やり方だけ考えたいんです、っていう人も別にいていいですし、マッチすればウェルカムですね。


どんな人と一緒に働きたい?

長尾:さっきもお話した通り、受け身よりは能動的で前のめりな人の方がいいですね。それでいて、ビジネス理解がある人。今うちが抱えてる課題に対してどう貢献できるか考えて動いてくれる人が良いです。

河本:自由で好き勝手出来る環境でこそ活躍出来る人が欲しいというか、マイクロアドの環境やリソースを活かして、自分やプロダクトの成長にどんどん繋げていける人がいいなあと思います。

長尾:確かに。マイクロアドは、会社やプロダクトの成長と人の成長がリンクできる組織を目指しているので、一緒にチャレンジできる成長に貪欲な方をお待ちしています!



いかがでしたか?

それぞれの仕事に責任を持ちながらも、裁量を持って自由に開発に取り組める環境であるマイクロアドのシステム開発本部。膨大なデータを用いてプロダクトのコアを作る機械学習にご興味をお持ちの方は、ぜひこちらからエントリーしてみてくださいね!


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