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noteのMLチームに入って1ヶ月

2022年7月の中旬からnote株式会社の基盤開発グループMLチームに配属されました、むっそと申します。noteに入社して約1ヶ月が経ったので、入社エントリー的なものを書こうと思います。

はじめに

入社エントリーって結局N=1な話で「君の話は興味ないねん」って言われたら終わるやつなので、先に目的だけ書きます。

  • noteにはこんなエンジニアがおるんやなぁとざっくり分かっていただく

  • noteで働いている方に、むっそがどんな奴か分かっていただく

  • エンジニア不足らしいので転職を考えている方は気軽にnoteに来てほしい

  • めちゃくちゃ良い会社なので来てほしい

  • めちゃくちゃ良い会社なので来てほしい(2回目)

ということです。

わたしの好きなこと

私はお笑いが好きです。特にアキナとすゑひろがりずが好きです。
人柄の良さや、抜け感が出てる芸人はだいたい好きです。

彼らの作る面白い「間」とか失敗談も笑い話にしてしまうマインド、YouTubeやテレビなどのアウトプット志向、雑談力などはエンジニアという職業においても参考になるなぁって勉強にもなります。

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なんばグランド花月と千日前の雰囲気スキ

わたしの趣味

趣味は筋トレです。最近ベンチプレス110kgを上げました。
なんかボディビル選手権に出たいといった目的もないんですが、多分強くなりたいんだと思います。ただのマイペースおじさんです。

ジムでのひと時はデジタルデトックスができるし、頭が無になれるので結構好きな時間だったりします。こういう記事のアイデアや構成なども頭に思い浮かんだりもします。筋トレに興味ある方、ぜひお試しください。

※ フリーウェイトのエリアで長時間携帯をいじったり、マシンなどでガチャガチャ音を立てて「筋トレやってる感」を演出するのだけは許しまへんでぇ

プロテイン
愛用している鶏胸肉とプロテインバー

noteに入ったきっかけ

私自身がお笑い好きだったり技術記事を書くのが好きだったりして、人間の表現活動ってやっぱり尊いなぁって思ったのがきっかけだと思います。

自分の想いを記事や動画で伝えたり、歌ったり漫才したりといった表現活動は尊いにも関わらず、表現をした先でひどく炎上したり叩かれたりする世界をネット上で見てきました。
たとえば芸人が賞レースで滑って炎上したとか、あのネタは漫才ではないし面白くないみたいな論争とか…
そういう世界ってなんだか表現者が生きづらいだろうなと思いました。

人間というのは認知バイアスだらけですし、物凄い試行と失敗を繰り返します。しかし今の科学技術や娯楽の発展はそういった試行と失敗をベースにして生まれてきたはずです。だからこそ試行と失敗が許容される表現の世界は必要だと思っています。

そして、noteはクリエイターが自由に表現を継続できる世界を目指していたり、会社の理念としてMVV(ミッション・ビジョン・バリュー)を掲げていたりして、私の気持ちに近そうだなぁと思って、最終的には入社を決意しました。

もちろん、職務経歴的な需要と供給といった話はあるのですが、会社の理念と私の理念が近い位置にありそうだなぁというところが入社を決める大きな理由になりました。

noteのスキなところ

いきなりですが、入社して1ヶ月経って「noteのこういうところがスキだなぁ」ということを伝えたいと思います。

  • Slackで「急ぎではないですが」って枕詞つけてるメッセージ スキ

  • 木曜日祝日で金曜平日のときに、金曜日休む人がたくさんいるの スキ

  • ヤバそうな人、イキリ散らかしてる人が多分いないの スキ

  • 雑談を大切にしてるところ スキ

  • 頑張って記事などで言語化しようとしてるところ スキ

  • 技術力が高い人が多くて スキ

元ネタ:お見送り芸人しんいちR-1グランプリ2022決勝ネタ

これからやりたいこと

色々とプロダクト開発で改善したい部分はあるのですが、やはり1ヶ月いると自分にはどの知識が不足しているのかというのが結構わかりますね。

noteでどういう改善をしてきたのかというのは後々noteでまとめるとして、とりあえずこれは勉強したいなぁというのをリストアップしておきます。
noteへの入社を検討している未来のMLエンジニアに届くことを祈ります…

A/Bテスト、ベイズ統計

noteに来てめっちゃ驚いたのは「A/Bテストを結構ちゃんとやってる」ってことです。(これまでの経歴でちゃんとしたMLOpsを経験してなかったというのもありますが)

大学時代に統計学は勉強していたのですが、頻度論的な勉強が主だったのでA/Bテストの理論やらベイズ推定、ベイズ統計モデリングはちゃんと勉強しなきゃなぁってなってます。

そうやって、もがいている時に見つけたのが下の「ウェブ最適化ではじめる機械学習」というオライリー本です。A/Bテストの話題からベイズ統計モデリングやバンディットアルゴリズムなどへの話の展開が凄く上手いなぁと感嘆した本です。

下の本は「アヒル本」と呼ばれているらしく結構ベイズ界隈で有名らしいです。本を読んでみて日本語が結構わかりやすくてRを動かしながらベイズ統計モデリングを理解できそうだったので買いました。これでベイズマスターになりたい…

MLOps

私の上司のやすけん大先生の記事を読むことで、MLチームがなにをやっているか参考になると思います。

noteでは基本的にAWSのStep Functions/SageMaker/Glue/Lambdaなどを活用したMLOpsをしております。noteという大規模サービスの機械学習システムの開発や品質向上はエンジニアとして勉強になって面白いので、知識を吸収しつつプロダクト改善していきたいです。

Ruby

noteはRubyKaigi 2022にRubyスポンサーで協賛するくらいRubyを愛しています。私はPython/TypeScriptらへんをこれまでの経歴で使っていたので、Rubyも勉強しなきゃなという感じです。

MLチームとはいえバックエンドからフロントエンドまで全部理解できていることに越したことはないですからね。

いろいろ募集してるみたいですよ

noteではいろんな人を募集してます。興味ある方はぜひぜひ来てください!

夏真っ盛りですが暑さに負けずに元気出していきましょう!

かき氷


夏バテしたらかき氷


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