Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
転生したら機械学習エンジニアだった件
Search
ymy
October 04, 2023
0
1.1k
転生したら機械学習エンジニアだった件
めもりーさんと語るFindy Engineer Lab オフ会LT資料。
オフラインの為、文章少なめです。
https://findy.connpass.com/event/294069/
ymy
October 04, 2023
Tweet
Share
More Decks by ymy
See All by ymy
dbtではじめる クエリの再利用と正確性の向上について
yamayafumiteru
4
1.9k
Featured
See All Featured
Creating an realtime collaboration tool: Agile Flush - .NET Oxford
marcduiker
30
2.1k
RailsConf 2023
tenderlove
30
1.1k
Visualizing Your Data: Incorporating Mongo into Loggly Infrastructure
mongodb
46
9.6k
Rebuilding a faster, lazier Slack
samanthasiow
81
9k
Sharpening the Axe: The Primacy of Toolmaking
bcantrill
44
2.4k
BBQ
matthewcrist
89
9.7k
Six Lessons from altMBA
skipperchong
28
3.8k
Balancing Empowerment & Direction
lara
1
350
Automating Front-end Workflow
addyosmani
1370
200k
The Straight Up "How To Draw Better" Workshop
denniskardys
233
140k
Evolution of real-time – Irina Nazarova, EuRuKo, 2024
irinanazarova
8
790
Save Time (by Creating Custom Rails Generators)
garrettdimon
PRO
31
1.2k
Transcript
機械学習エンジニア
自己紹介 2 X : @yamayafumiteru 山家 史照 / yamayafumiteru •
2020/07~ファインディ株式会社 入社。2000年生まれ • 転職事業部カスタマーサクセスを経て、2022/05から エンジニア・アナリストへ転向。 • 機械学習モデルの作成や、データマートの整備、分 析に従事。データに関係することを幅広く色々やって ます。 • オフライン初めてです。温かい目で見守ってくださ い。
今回のLTテーマ聞いて、 みなさん何を思い浮かべますか? 「エンジニアキャリアに 影響を与えた モノ・コト・デキゴト」
4 LTテーマを聞いた時に思いついたこと 1. ネットゲームをしていた時に出会ったハッカー 2. マインクラフトの鯖管をしてVPNに触れた小3 3. CSから転生したらエンジニアだった件
5 LTテーマを聞いた時に思いついたこと 1. ネットゲームをしていた時に出会ったハッカー 2. マインクラフトの鯖管をしてVPNに触れた小3 3. CSから転生したらエンジニアだった件
機械学習エンジニア CSから
CSと聞いたらなにを 思い浮かべますか?
8 CSと聞いたらなにを思い浮かべますか? 1. コンピューターサイエンス 2. カスタマーサクセス 3. CS(コミュニケーションサテライト)放送 4.
ゲーム内通貨
自己紹介 9 X : @yamayafumiteru 山家 史照 / yamayafumiteru •
2020/07~ファインディ株式会社 入社。2000年生まれ • 転職事業部カスタマーサクセスを経て、2022/05から エンジニア・アナリストへ転向。 • 機械学習モデルの作成や、データマートの整備、分 析に従事。データに関係することを幅広く色々やって ます。 • オフライン初めてです。温かい目で見守ってくださ い。
自己紹介 10 X : @yamayafumiteru 山家 史照 / yamayafumiteru •
2020/07~ファインディ株式会社 入社。2000年生まれ • 転職事業部カスタマーサクセスを経て、2022/05から エンジニア・アナリストへ転向。 • 機械学習モデルの作成や、データマートの整備、分 析に従事。データに関係することを幅広く色々やって ます。 • オフライン初めてです。温かい目で見守ってくださ い。
(コンピューターサイエンスではない) CSから 機械学習エンジニア
12 話すこと話さないこと • 話すこと ◦ 未経験からエンジニアになり立ち上がるまで • 話さないこと ◦
機械学習のこと ◦ 好きなコーヒー豆、お笑い芸人のこと
先に結論 立ち上がれた理由2点
立ち上がれた理由2点 1. プルリクの粒度を細かくした a. 営業に近いなーと思いました。資料請求してすぐ 送ってくれたら嬉しいのに近い 2. テストを書いた a. 変更を実施する際に守ってくれる温かみがある
14
プルリクの粒度を細かく
16 ひよこかわいい ※エンジニア転生イメージ
17 ひとつのタスクをこなすまでの流れ 現在地 ゴール 投下時間 進 捗 進みたい道
18 ひとつのタスクをこなすまでの流れ 現在地 投下時間 進 捗 でかプルリク ゴール
一番大きいプルリク変更行数12000行でした notebookとかライブラリ周り追加したからね、、、うん、トホホ、、、
19 ひとつのタスクをこなすまでの流れ 現在地 投下時間 進 捗 でかプルリク ゴール
20 ひとつのタスクをこなすまでの流れ 現在地 投下時間 進 捗 でかプルリク ゴール
レビュー辛い😢
21 ひとつのタスクをこなすまでの流れ 現在地 投下時間 進 捗 ゴール 小さめプルリク
22 ひとつのタスクをこなすまでの流れ 現在地 投下時間 進 捗 ゴール 小さめプルリク
23 ひとつのタスクをこなすまでの流れ 現在地 投下時間 進 捗 ゴール 小さめプルリク
レビューしやすい😆
24 ひとつのタスクをこなすまでの流れ 現在地 投下時間 進 捗 ゴール
25 ひとつのタスクをこなすまでの流れ 現在地 投下時間 進 捗 ゴール
26 ひとつのタスクをこなすまでの流れ 現在地 投下時間 進 捗 ゴール
27 ひとつのタスクをこなすまでの流れ 現在地 投下時間 進 捗 ゴール
28 ひとつのタスクをこなすまでの流れ 現在地 投下時間 進 捗 ゴール
29 現在地 進 捗 ゴール
ひとつのタスクをこなすまでの流れ 投下時間
30 現在地 進 捗 ゴール
投下時間 立ち上がってくれてみんな ハッピー😆😆 ひとつのタスクをこなすまでの流れ
31 Findy Team+があった 参考記事)https://agilejourney.uzabase.com/entry/2023/03/30/103000
テストを書いた
33 テストない場合
34 テストない場合 コードを修正
35 テストない場合 コードを修正
36 テストない場合 コードを修正 😢 😢
37 テストある場合
38 テストある場合 コードを修正
39
40 テストある場合 コードを修正 エラー
41 テストある場合 • 修正するハードルが下がった ◦ 別の箇所に影響与えてるかどうかがわかる様に なり、影響範囲を考える脳内リソースが減った • テストを意識して関数を切り分けられるようになった
42 timesでのテックリードとチームリーダーのやりとり
まとめ どうやら僕は転生したら最強だったのではなく、転生し た先が理想郷だったようです。 僕の物語は続く、、、 43 画像はbing作
転生したら機械学習エンジニア だった件でした
ご清聴ありがとうございました。