卒業後、Kaggle Masterの称号を取得！「この3ヶ月で人生を変えよう」と思って入校。機械学習エンジニアへのシフトチェンジを実現

ディープロの卒業生の中から、すでに就職して活躍中の人をピックアップ。有安祐二さんに、機械学習エンジニアへのシフトチェンジを決めたきっかけやディープロを選んだ理由、就職活動について伺いました。

ディープロの卒業生の中から、すでに就職して活躍中の人をピックアップ。2020年1月に入校し、機械学習エンジニアコース（フルタイム）で学んだ有安祐二さん。
世界に100万人以上Kaggle登録者がいる中で、1488人しかいないKaggle Masterの称号を得られました。
機械学習エンジニアへのシフトチェンジを決めたきっかけやディープロを選んだ理由、就職活動について伺いました。

「まずはやってみよう」という軽い気持ちから始まった

もともとWeb系のエンジニアだったそうですね。機械学習へ分野を変えようと思ったきっかけは何でしょうか？

Coursera（オンラインでIT技術やビジネススキルが学べるサービス）で、機械学習コースの評判が良いと聞き興味を持ちました。機械学習は勉強するのは大変だけど身につけたらすごい、とも耳にしていました。軽い気持ちで学び始めたら楽しかったので、もっとやってみようと思ったことがきっかけです。機械学習に方向転換しなければならなかったわけではなく、より楽しそうだったので決断しました。

実はエンジニアになったのも、エンジニアの友人から「向いていると思うからやってみたら？」と言われて軽い気持ちでやってみたら楽しかったことがきっかけでしたね。

大変なのに楽しいと思えたのはなぜでしょうか？

数学がもともと好きだったことが影響していると思います。機械学習はWeb系よりも数学の要素が強いので、学んでいて楽しいと思えました。

「人生をこの3ヶ月で変えてやろう」と皆が思っている環境で学ぶ価値は大きい

機械学習を学ぶ場所として、なぜディープロを選びましたか？

大きく2つあります。まずは機械学習にコミットし続けるスクールだったこと。そして、モチベーションを維持するためです。

入校前の半年間は、自分で機械学習を勉強していました。もともとWeb系エンジニアなのでコーディングはできますし、Kaggle（データ分析の世界的コンペティション）でもソロで銀メダルを取っており、就職する力はある状態だったと思います。

ただ、勉強を続けている中でモチベーションが保てなくなっていることを感じていました。働きながらひとりで500時間や1,000時間学び続けることは難しいものです。会社を辞めて、学習に専念できる環境を探していました。

入校してみて、始める前とのギャップはありましたか？

ありませんでした。イメージ通りでした。受講生は皆、会社を辞めて学んでいるので他のスクールよりも気合いが入っていると感じます。誰もが「人生をこの3ヶ月で変えてやろう」という気持ちで学んでいますので、刺激になりました。

スクールに通う価値はカリキュラムが良かったり、メンターがいたりすることだとよく言われますが、個人的にはモチベーションを保てることが一番の価値だと思っています。

ディープロで学んで楽しかったことは何でしょうか？

やればやるほど成長している実感がありました。分かってないことだらけの自分が「分からない」と言えば教えてくれる環境です。毎日、知らないことをどんどん知っていき、素直に楽しいと思えました。学んでいるうちに、Kaggleでも賞金と金メダル獲得という、最高の結果を出すことができました。

逆に、苦労したことはありましたか？

論文を読むことです。今までの人生でやったことがなかったので苦労しました。自分で学習していた時も、論文を読むまでには至っていませんでした。

ディープロでは、論文を読むことがカリキュラムに入っています。受講生一人ひとりが分野を決めて論文を読み、その内容をお互いシェアします。各々が画像系、自然言語処理など特定の分野の論文を5〜10本ほど読んで、内容をまとめて説明しました。

分析結果をすぐ送ったことで就職先が決まった

就職活動はどのように進めましたか？

2020年6月初めに就活を始めたのですが、実は2週間ほどで就職先が決まってしまいました。Twitterでフォローしていた会社のCTOにDMを送ったところ、翌日には面接をさせてもらいました。その週末には機械学習エンジニアチームの方々と話をし、就職活動の一環として、データを送ってもらい分析してみるよう話をもらいました。

実はその時点では、7月から1週間の体験入社をし、そのパフォーマンスによって採用するかを判断してもらう予定でした。ところが、6月にデータをもらってから2時間ほどでちょっとした分析結果を連絡したら「最終面談をさせてほしい」と連絡が来て6月中に就職が決まったのです。7月は業務委託、8月から正社員として勤務しています。

機械学習の未経験者がこのスピードで就職先が決まることは珍しいと思いますが、Kaggleの実績がとても役立ちました。ディープロの授業の延長線上にある内容ですね。

Kaggleのコンペで2位になったことを書いたブログがバズってくれたことも大きかったと思います。ブログ内で就職活動を始める旨を記載していたので、たくさんの企業からDMもいただきました。Kaggleなどで実績を残せれば、機械学習未経験でも欲しがる企業さんは多いのだと実感しました。特にコロナの影響も感じませんでしたね。

就職先は医療系とのこと。なぜこの領域を選びましたか？

もともとこの会社のCTOのTwitterアカウントをフォローしていて医療系に興味を持っていました。機械学習は領域選びが重要だと考えています。その領域に興味を持てているほうが良い分析ができると思うのです。

実際に働き始めての感想をお聞かせください。

とても働きやすい会社です。CTOをはじめ機械学習エンジニアのチームみんなの人柄もとてもいいし、優秀な方もたくさんいて分からないことがあればすぐに聞ける環境です。社内に医者もたくさんいて、ドメイン知識に関して分からないことはプロの目線をすぐに教えてもらえる環境というのも、データ分析をする上では非常に大きいです。それに何より、自分がやりたいことをできている実感があるので満足しています。

キャリアは「スキルの掛け合わせ」で考える。自分の武器を増やそう

今後のキャリアプランをどう考えていますか？

機械学習には自然言語処理系もありますが、今楽しいと感じている画像処理系に特化して経験を積みたいと考えています。もっとフォーカスするとしたら医療画像の分野ですね。理系の大学院卒の人たちと比べたら足りないことがあるので、分野を絞らないといけないという気持ちがあります。

これからディープロで学ぶ人へ、メッセージをお願いします。

私はWeb系から機械学習へシフトチェンジしましたが、キャリアがリセットされるわけではありません。スキルの掛け合わせになることを今まさに実感しています。

機械学習はデータ分析なので、色々な仕事と掛け合わせをしやすい分野ではないでしょうか。例えば営業職であれば、数字を見て打ち手を決められる人は強いです。単純に武器が1つ増えるのだと考えています。ぜひ思い切ってチャレンジしてください。

ありがとうございました！

2020年11月10日 更新！
【朗報】
有安さんがkaggleで2度目の賞金を獲得し、Kaggle masterの称号を得られました！
世界に100万人以上Kaggle登録者がいる中で、Kaggle Masterは1488人と非常に限られた人数のみが得られる称号です。
在学中、教室開放時間前から教室前の階段でコードと向き合われていた有安さんの姿を見てきておりましたので、Kaggle masterの称号を得られ、スタッフ一同大変嬉しく思います！
次は、世界に180人しかいないKaggle Grandmaster に向けて頑張ってください！

・有安さんのブログ：「機械学習の勉強を始めて1年以内にkaggleで2位になったので、やったこと全部書く」

・有安さんの就職先：アイリス株式会社