LayerXにデータエンジニアとして入社しました!

はじめまして！2023年11月より株式会社LayerX バクラク事業部 機械学習・データ部でデータエンジニアとして入社した平田(@TrsNium)です。

本エントリでは、LayerXへ入社するまでに、どんな経験をしたのか、どういったことを考えていたのか。現在、取り組んでいるお仕事や入社して実際良かったのかについて書いていければと思います。

なぜ転職しようと思ったのか

前職では、エッジAIのSaaSを開発・運用を行っている企業で、MLOps関連サービスの開発に従事していました。MLOpsの分野での経験から、機械学習モデルの精度がデータの質と管理にどれほど依存しているかを深く理解しました。良質なデータが存在するときだけ、高度な推薦システムや予測モデルが可能になることを認識しました。そのため、データエンジニアとしてユーザーにより高い価値を提供し、結果的に成果に貢献できるようになりたいと思ったのが転職のきっかけです。

入社までの流れ

転職を決める際には、新設または少人数のチームを持つ企業を中心に探し、応募しました。私はデータエンジニアとしての経験が少ないため、新設または少人数のチームを持つ企業であれば、多種多様なタスクを経験することができ、さまざまな技術スタックやデータエンジニアリングの知識を学べると考えました。また、データエンジニアリングの知識は範囲が広い一方で学ぶ機会が少ないため、チーム立ち上げの段階から参加することで貴重な経験を積むことができると思いました。結果として、LayerXを含むいくつかの企業に応募しました。

LayerXでの選考は、書類選考 -> 技術選考 -> トライアル選考 -> リファレンスチェック -> 最終選考 -> オファー面談という流れで進みました。特に印象的だったのはトライアル選考で、Slack、Notion、GitHubへのアクセス権を事前に与えていただいたため、社内のコミュニケーションやプロジェクトの進行状況を把握することができました。多くの企業が入社するまで自分に合うか分からない中、事前に多くの情報を得ることができ、企業選びに大きな影響を与えました。また、オファー面談では、オファー内容の確認だけでなく、面接やトライアル選考時に関わった方からのメッセージもいただきました。それらのメッセージを読むと、今でも温かい気持ちになります。

他の会社からもオファーをいただきましたが、各社の理解度の差や、企業と自身の成長を考慮した結果、LayerXのオファーを受け入れることにしました。

実際に転職してみて

現在の仕事

私はLayerXへの入社からまだ1ヶ月しか経っていませんが、急速に成長する組織の中で、データの有効活用を推進するための仕組みを考えつつ、実行する日々を過ごしています。

例えば、データ活用について、チームで2年から3年後のミッションを設定したり、データ基盤開発のロードマップを作成する機会がありました。また、データエンジニアリングの一環として、アナリストなどが使いやすいデータカタログと呼ばれるメタデータ管理ツールの導入を試みています。

未来を見据えつつも、現在の課題を技術で解決していることに成長を感じるような仕事をできています。

ワークカルチャー

LayerXでは、"羅針盤"と呼ばれる会社や事業の戦略・方針ガイドがあります。これは私たちに、日々の仕事において何を優先すべきか、どう意思決定を進めるべきかという指針を与えてくれます。羅針盤によって示される一貫した目標に向かって、チームとして協力し合いながら歩んでいます。このガイドは、一人ひとりが自由にアイデアを共有し、お互いを高め合う環境を創り出してくれています。LayerXでは、このような明確な方針と温かいコミュニケーションが、私たちの成長や仕事への意欲を育んでくれていると感じています。

最後に

機械学習・データ部では積極的にメンバーを募集中です！データを通じて新しい価値を創造したいと考えているなら、ぜひLayerXでのキャリアを検討してみてください！