Q&A Q ばんくしさんへ、スマホで機械学習の状態を監視や操作をするために使った技術を知りたいです！ A そうですね。私も知りたいです。 Q プロジェクトの取捨選択や推進をできるレベルの人材ってどれくらいいますか? A 機械学習に関しては一人です。 Q AIチームの目標が売上○億円にするのめっちゃ良いですが、売上の定義ってどうしてますか？レコメンドを導入したとして、そのレコメンドからのコン バージョンは100%AIチームの売上になるんでしょうか？ A 既存のアルゴリズムと比較して改善幅をAIチームの利益貢献にしています。他グループとダブルカウントになっている部分もあります。 Q エムスリーのMLチーム、MLエンジニア以外にデータエンジニアとアプリエンジニアがいるそうですが、データエンジニアとアプリエンジニアに常に仕 事がある状況になっていますか？個人的にそういうチーム構成を考えているけど、MLエンジニア以外の常時的な仕事を生み出すことが難しそう。 A 2000年創業なのでデータ基盤の整備など仕事は多いです。さらに技術調査等のタスクもあります。例えばAWSをメインで使っていたのですがGCP の検討も必要です。現状、何かとタスクは多いです。
Q 運用の際、モデルの精度の許容範囲はどのように決めていますか？ A サービス担当(オーナー)の人と相談して決めています。決定権はサービス担当にあると考えています。 Q 自分の会社でも利益を目標にしているのですが、機械学習やディープラーニング以外を使っていなくても自チームの調査で課題を見つけて他のソ リューションで解決した場合も実績に加算していますか？ A 加算していません。だたそういうのめっちゃ好きです。 Q 採用活動に関連して，ML関連の技術を持っている人材は不足していると言われていますが，未経験or経験が浅い人材でも採用して自社で鍛える上 げることもありますか？ A 私は未経験で採用されました。バックグラウンドが応用数学のPh.D.で数値計算系のシステムの開発経験がありました。また、転職活動中にPRML を読みました。証明や練習問題も解いて、主要なアルゴリズムはpythonで実装しました。 Q すべてのMLフレームワークに精通していますか？ A していません。 Q&A
Q&A Q MLは大きいところを狙いたいので老舗大企業と組みたい vs 老舗大企業は組織間の壁が厚く辛い のジレンマに陥ることってありますか（私は陥って います) A 特にそういうことは感じていないですね。エムスリーは大企業だと思いますが、ベンチャーと組むことも多い印象です。 Q tfidfでキーワード抽出するときの、文章集合ってどうやって定義してますか？ A やりたいタスク次第ですね。例えば、医療用語が上位になりやすくしたいのであれば、一般的な記事等も付加します。 Q 商品のレビュー情報から特徴量ベクトルやクラスタをつくりたいのですが、TF-IDF、Okapi BM25以外にオススメの手法ありますか？ A テキストの特徴量化ということですよね？最近SCDVを活用しました。結構いい感じです。 Q 「上司の評価をあげる」ために具体的にどんなことをされてましたか？ A 大きくはチーム目標を達成するために成果を上げることと、マネジメントのコストを下げること。上司が他のこともできるようにしたいと思っています。
Q&A Q MLエンジニアという職種になると、MLを使わないという選択をした場合にどう関わっていくのかが気になりますが、そこの橋渡しはどうしています か？ A 橋渡しが基本です。 Q クラウドにおけるデータセキュリティ対策はどうしていますか？ A 私は詳しくないです Q なんばんくしもらえますか？ A 実力次第で結構貰えると思いますよ。 Q エムスリーのMLチームの人数が少ないのは能力に対する要求水準が高いからですか？ A 高い・低いは主観的なのでわかりません。私は高くないと思っています。最低年間60本くらい論文読んで、6本くらい数値実験を再現する。ということ or それに準ずる実績があることを最低ラインにしたいとは思います。勉強好きな人が好き。
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