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たまたま出会った情熱を深掘りするキャリア戦略 〜ワクワクする働き方を探して〜

たまたま出会った情熱を深掘りするキャリア戦略 〜ワクワクする働き方を探して〜

Shun Takagiwa

July 25, 2023
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Transcript

  1. © 2023 LayerX Inc.
    1
    たまたま出会った情熱を深掘りするキャリア戦略
    〜ワクワクする働き方を探して〜
    株式会社LayerX 高際 隼
    2023.7.25
    データエンジニアのキャリア戦略を考える
    #TECHTRACKJP

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  2. © 2023 LayerX Inc.
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    高際 隼 / Shun Takagiwa
    2018年〜現在
    株式会社LayerX バクラク事業部 機械学習・データ部長
    ● 創業当初から参画
    ● バクラク事業では、AI-OCR機能の初期バージョンを開発し、運用
    ● 機械学習チームの立ち上げ (2022年)
    ● データ分析チームの立ち上げ (2023年)
    2013〜2018年
    株式会社サイバーエージェント
    ● 新卒入社
    ● 複数のスマートフォンゲームを新規開発・運用
    ● 組織運営や新卒採用にも携わった
    @shun_tak
    本日の資料もこちらで
    共有します。

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  3. © 2023 LayerX Inc.
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    今日話すこと
    ● わたしのキャリア観 / あるいは人生観
    ● わたしのキャリア戦略 (方針)
    ● わたしのキャリアのターニングポイント
    ● バクラクのデータ担当としてこれからやること・その次やりたいこと

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  4. © 2023 LayerX Inc.
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    わたしのキャリア観 / あるいは人生観

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  5. © 2023 LayerX Inc.
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    わたしのキャリア観 / あるいは人生観
    キャリアは人それぞれだが、主体性を持つことが重要
    ● 自分のキャリアは自分だけのもの
    ● 誰も責任を取ってくれない。自分の人生は自分でどうにかするしかない。
    ● 自分がどうありたいか、何をしたいかを考え、選択し、自分で正解をつくる
    ● どうあれ、決めたら覚悟を持って突き進む

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  6. © 2023 LayerX Inc.
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    わたしのキャリア観 / あるいは人生観
    仕事だけが人生じゃないが、ワクワクする働き方をしたい
    ● 家族や趣味の時間も大切にする
    ● それでも仕事は人生の大部分を占める。楽しく充実したものにしたい

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  7. © 2023 LayerX Inc.
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    わたしのキャリア観 / あるいは人生観
    徳、誠実さ、信頼、努力、持続可能性といった価値観を重視
    ● 自己研鑽を継続し、世のため人のために効果的な方法・環境で
    活動し続ければ、長期的にはうまくいくはず
    ● 逆に考えると…
    ○ 嘘をついて積み重ねたキャリアはいつかバレる
    ○ 努力なくして得られるものなんてあるんだろうか

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  8. © 2023 LayerX Inc.
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    わたしのキャリア戦略 (方針)

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  9. © 2023 LayerX Inc.
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    わたしのキャリア戦略 (方針)
    やること・やらないことを決める
    ● 戦略とは、多数のやりたいことの中から今やるべき渾身の選択をすること
    ● 全部はできない。苦渋の選択になる。
    ● やらないことを選ぶことでもある
    ● 決めたら、がむしゃらに徹底的に、覚悟を持ってやる

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  10. © 2023 LayerX Inc.
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    わたしのキャリア戦略 (方針)
    細かく決め過ぎず、たまたま出会った情熱を大切にする
    ● 時間を忘れて打ち込めるようなものは、狙っても見つからない
    ● 見つけたら絶対に逃さない
    ● チャンスを逃さない
    ● 「チャンスは貯金できない」

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  11. © 2023 LayerX Inc.
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    わたしのキャリアのターニングポイント

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  12. © 2023 LayerX Inc.
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    わたしのキャリアのターニングポイント
    1. たまたまプログラミングを体験し、面白さにハマる (2007)
    → テックギークに
    2. サマーインターンに参加し、
    ユーザーから直接フィードバックをもらうことの嬉しさを知る (2011)
    → 良いプロダクトづくりを通してユーザーに驚きや感動を与えたい
    & 社会に良い影響を与えたい
    → ひたすらゲームづくり as ソフトウェアエンジニア (2013〜)

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  13. © 2023 LayerX Inc.
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    わたしのキャリアのターニングポイント
    3. ゲームづくり(いろいろ省略)を通じて、
    プロダクトマネジメントと健全な経営の重要性を痛感 (2015)
    → 技術的に良いもの(How)に加えて、
    顧客にとって良いもの(Why, What)を強く意識するように
    4. 良いゲームをつくるために、
    作品性やマーケティングの影響力がさらに大きくなってきた (2017)
    → ゲームづくりで磨いた技術と経験を、ソフトウェア中心の事業で発揮したい
    → LayerX立ち上げ (2018)
    → バクラク(SaaS事業)立ち上げ (2020)

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  14. © 2023 LayerX Inc.
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    わたしのキャリアのターニングポイント
    5. ソフトウェア技術が中心の事業は当然のように
    データや機械学習をフル活用する (当然バクラクも)
    → たまたまAI-OCRの新規開発・運用を担当 (2020)
    → これをきっかけに、機械学習チーム立ち上げ (2022)
    → 機械学習モデルや事業活動の改善に必須の
    データ基盤・分析組織の立ち上げ (2023)

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  15. © 2023 LayerX Inc.
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    わたしのキャリア戦略 (方針) と照らし合わせてみると…
    やること・やらないことを決める
    ● 最初のキャリア
    ○ ソフトウェア・エンジニアリングの強みをつくることを決めた
    ○ これを武器に世に貢献したい
    ○ プロダクトマネジメントやピープルマネジメントはやらない
    ○ やりたい気持ちもあったが、がむしゃらに技術で突き抜けることに決めた
    ● 今年
    ○ データマネジメントに注力する覚悟を決めた
    ○ プロダクト開発は、データに関すること以外はやらない
    ○ 隣で新規プロダクト開発してるの見て羨ましいが、強い覚悟で任せる

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  16. © 2023 LayerX Inc.
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    わたしのキャリア戦略 (方針) と照らし合わせてみると…
    決め過ぎず、たまたま出会った情熱を大切にする
    ● プログラミング・プロダクト開発
    ○ 深夜も年末年始も、寝食を忘れて打ち込んできた
    ○ ただただ楽しかった
    ● 機械学習・データ
    ○ 機械学習のお勉強はしてきたが、商用プロダクトは初
    ○ 取り組み始めると、夢の中でも論文読み続けるくらい
    ○ 素晴らしい才能を持った機械学習エンジニアを採用できた (超幸せ)
    ○ 彼らがもっと活躍するためのデータ分析環境を整えると決めた

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  17. © 2023 LayerX Inc.
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    バクラクのデータ担当としてこれからやること
    その次やりたいこと

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  18. © 2023 LayerX Inc.
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    バクラクのデータ担当としてこれからやること・その次やりたいこと
    当面やること
    ● バクラクにおけるデータマネジメントの推進 (今200人→500人を見据えて)
    ● 急激に高まるデータの認知負荷を下げる
    ● 安心安全かつ窮屈じゃないデータ活用の環境を整える
    ● データの民主化を実現し、組織のアジリティを向上し、顧客価値提供を加速
    ● これらを実現するチームをつくる
    感じていること
    ● やりきった先を想像するとめっちゃワクワクする
    ● 大変だが、決めたので、優先度を決めてやり切る

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  19. © 2023 LayerX Inc.
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    バクラクのデータ担当としてこれからやること・その次やりたいこと
    バクラクが落ち着いたらやりたいこと
    ● LayerX全体のデータマネジメントを推進
    ○ バクラクのみならず、他事業も
    ○ コーポレート、HRなど共通部門も
    ● データマネジメントを通じて(業務の執行という意味の)経営に携わる
    ○ 戦略の提案・実行・説明責任を果たす
    ○ データガバナンスポリシーを通じて、経営方針と現場の運用を接続する
    ● バクラクと並行しつつ、2年以内に着手したい
    ● 明文化することで覚悟を示す (やばい)

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  20. © 2023 LayerX Inc.
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    採用情報
    LayerX・バクラクでは、データに関するあらゆる職種がオープンしています。
    カジュアル面談からお気軽にどうぞ!
    ● データエンジニア
    ● アナリティクスエンジニア
    ● データアナリスト
    ● データサイエンティスト
    ● 機械学習エンジニア
    ● MLOpsエンジニア
    ● etc
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    カジュアル面談

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