ML PM Talk #1 - ML PMの分類に関する考察

by LINEヤフーTech (LY Corporation Tech)

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© LY Corporation Masato Ninohira Data&AI CBU / AI CBU / ML PFユニット / Planningディビジョン 4 2018 データサイエンティスト@BrainPad 2021 ML PM @LINE (2023 - LINEヤフー) ・全社サービス横断データ PM(Feature store / 属性推定) ・LINE Pay分析チーム PM ・LINEギフト MLソリューション PM ・LINE NEWS MLソリューション PM ・全社ML共通基盤の進化 PJTの一部PM 仕事外 1歳児の子育てと仕事の両立に奮闘中

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© LY Corporation ML PM とは ML PM？定義なきだが、重要ポジション・ML PMを定義している組織は稀・しかし、PJTを回す上では必ず存在する役割・各社、ベストエフォートで出来る人が対応しがち (得てしてシニアなエンジニアが対応しがち) ？・自身の経験をもとに考察を共有・採用要件や人材育成の解像度を上げることに期待補足・PMとは？という話もある(PdM, PjM, TPM…)が広義のPMと解釈してください・周辺領域のデータエンジニアリング、データアナリティクス、データマネジメントについてはスコープアウト 6

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© LY Corporation 8 ML PM 分類一覧 ※基本的なソフトウェア開発進行、ML開発進行のスキルは共通で必要 (1) ML PF 開発・運用 (1-a) MLインフラ周り (1-b) MLフレームワーク / プラットフォーム (2) MLシステム導入 (2-a) MLシステムの導入 (2-b) ほぼ PdMなPM (3)そのほか (3-a) R&Dリード (3-b) 組織作り / 運営

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© LY Corporation (1)ML PF 開発・運用 (1-a) ML インフラ周り役割: MLシステムを支えるインフラの開発・運用進行詳細例・クラウド / オンプレ環境でのML向けのスケーラブル基盤開発・運用・MLワークフロー全体の開発・運用 (k8s / Airflow / MLflowの構築・運用、モデルのデプロイ、CI/CD, …) 求められる能力・インフラ、およびサーバーサイドシステムの構築と運用経験 (1-b) ML Framework / PF 役割:役割: MLプラットフォームの開発・運用進行詳細例・フレームワーク開発の進行・要件整理・仕様具体化 (企画をエンジニアの実務に落とし込むための具体化) 求められる能力・ソフトウェアエンジニアリングやシステムデザインに関する理解 9

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© LY Corporation (2) MLシステム導入 (2-a) MLシステムの導入役割: MLのシステムのサービス導入の推進と進行詳細例・事業・顧客システム改善のための各種提案や連携・導入支援・要件整理・仕様具体化 (企画をエンジニアの実務に落とし込むための具体化) 求められる能力・事業・顧客との折衝能力 (特にMLを用いた改善に関するコミュニケーションとPJT進行) ・システムインテグレーションの進行 (2-b) ほぼPdMなPM 役割:プロダクトにMLソリューションの導入企画詳細例・MLシステムを組み込んだプロダクトの提案・ロードマップ作成求められる能力・高いレベルでのプロダクト理解・MLシステム事例の把握 10

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© LY Corporation (3) その他 (3-a) R&Dリード役割:R&Dチームのリード詳細例・研究PJTの進行・ビジネスニーズに応じた研究テーマの選定 / ビジネス側とのコミュニケーション求められる能力・研究PJTのリード実績(ビジネス適用経験もあれば望ましい (3-b) 組織作り・運営役割:MLエンジニア /PMが所属する組織の運営詳細例・いわゆる部長職・関連部署との折衝求められる能力・ML組織の運営経験 11

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© LY Corporation 12 必要な経験/スキル Role インフラアプリケーション ML PjM PdM 組織運営 (1-a) インフラ ◎ ○ (1-b) Framework / PF ◎ ◎ ○ ○ (2-a) システム導入 ◎ ○ ◎ ○ (2-b) PdM ○ ◎ ○ (3-a) R&D ○ ◎ ○ (3-b) 組織運営 ◎ ※null部分は不要ということではない。基礎的なスキルは共通して求められる。

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© LY Corporation Ninohiraのお仕事 (A)全社サービス横断データ・プロダクトの要件定義、ハイレイヤー / 現場との合意・データフローの概略策定・個別開発の開発進行・ユーザコミュニケーション・利用可能データ / 成果物のガバナンス整理 (B)事業部向け MLソリューション提供 (LINEギフト / LINE NEWS) ・事業部向けソリューションの提案・要件整理・仕様具体化(企画をエンジニアの実務に落とし込むための具体化) ・MLエンジニアからの開発要望の把握とブラッシュアップ・継続的な改善開発の運営 / ABテスト進行・事業部との期待値調整 (C) 全社ML共通基盤の進化 PJTの一部PM ・全体戦略と個別タスクのすり合わせ・個別タスクの開発進行 15