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「やりたくないこと」を「やりたいこと」に変えるために、12年続けた研究職からエンジニアになりました。

こんにちは! 広報チームの稲生です!

Wantedlyには、様々なバックグラウンドを持ったエンジニアが沢山います。

そんな彼らを紹介する企画「Wantedlyの中の人」。

第1回目は、12年間の研究職から一転Wantedlyへ、チェロとトマトジュースを愛するエンジニア丹治(タンジ)を紹介します!



機械学習の研究に捧げた12年間の大学時代

Wantedlyに入るまでは、大学で研究職をやっていました。分野は機械学習を応用した最適化とか知識抽出のような研究を行っていて、学部・院生・ポスドクも含めると社内では1番大学にいた人だと思います。12年くらいですかね。

大学院時代にやっていたことの1つに、機械学習を使ってコンピュータに読み込ませた楽譜をまるで人間が演奏しているように演奏させる研究がありました。このときに作ったプログラムは人がたくさん演奏を聴いて点数をつけると少しずつ良くなっていくシステムだったんですね。そのためにサンプル数を増やさないといけないので、一般の人でも聴くことができるようにページを作って、訪れた人にランダムに作った曲を聴かせて、評価してもらうという試みを行っていました。これが初めて作ったWEBサービスでしたね。

研究職のときもクラウドソーシングでデータを集めて小学校で授業をやったりと、自分の成果物を世の中に出して、その反応をもらうことが面白いかもしれないと思うようになりました。

きっかけはWIRED。研究職から一転、スタートアップのエンジニアへ

研究機関に入って3年程経つ頃、個人的にそろそろ社会に出てもいいかな、と思うようになりました。別の大学から声をかけて頂いていたし、まだ研究を続けることも視野に入れていたのですが、大学の研究成果を人に使ってもらったり、見てもらったりする中で、そういった経験をもっと積みたいと思い始めていました。また、沢山の人使ってもらえる、愛されるサービス作りがしたいという思いも大きくなっていました。

大学は「やりたいこと」しかしなくてもいい場所だと思っているのですが、「やりたくないこと」でも自分の気持ちと努力次第で「やりたいこと」に変えていくことができるということをだんだんと気づき始めたんです。だから、社会に出たら「やりたいこと」がもっと増えるかもしれないと、なんとなく思うようになりました。

そんな思いの中、たまたまWIREDという雑誌の特集に取り上げられていたことがきっかけで、Wantedlyと出会いました。「会社の中の働き方特集」という企画で、オフィスにある道具を取り上げてそれに関するエピソードと、働き方についてコメントをする、というものだったのですが、その特集を読んで、スタートアップの働き方が、そこまで研究室での過ごし方と変わらないかも知れないと思ったんです。そこで、Wantedlyを含め、いくつかの会社にWantedlyのサービスを通じて遊びに行ってみることにしました。

遊びに行った企業はどの企業も魅力的だったのですが、その中でもWantedlyを選んだきっかけは、そこで働いているメンバーに惹かれた部分が大きかったです。特に、執行役員の久保長が「仕事の探し方とか、就活の仕方を、Wantedlyを通じて変えていきたい」と言っていて、ちょっと信じてみたいと素直に思えたことが記憶に残ってます

自分自身も働くのであれば、「シゴトでココロオドル人」になりたいと思っていたし、Wantedlyの人が実際に楽しそうに働いている様子を見て、ここなら自分の思っているような働き方ができると感じWantedlyにジョインすることを決めました。

Wantedlyにジョインした後はWantedlyの中で一番歴史のある「Wantedly Visit」というサービスの企業が使うページの機能改善をずっと行ってきました。Railsは当時書いたことがなかったので、書けるようになるまで辛い時期もあったのですが、目標の数値を追いかけることは純粋に楽しいと思えました。数値を追って自分で施策を立てて、自分で考えたものを改善できるサイクルがうまく回るようになると、やりがいもどんどん大きくなっていきました。自分がやっていることに比例して、サービスの規模が大きくなっているのを間近で見続けられたのは、ビジネスの場ならではの楽しみだと感じました。

その後は社内では「ヤシマ作戦」と呼ばれている名刺管理アプリ「Watedly People」の開発を行っていました。開発当初はWantedlyにしては珍しく色々な手法を試す期間があって、DeepLearningでの名刺認識や文字認識を試したりしていました。



「Wantedly People」を予定通りリリースできたことは、僕の中でWantedly入社以後一番ワクワクした瞬間でしたね。開発全体としては2ヶ月半〜3ヶ月くらいでリリースまで走りきった感じなんですが、全体としてジェットコースターみたいな楽しさがありました。前半は可能性のある方法を色々試して新しいものを作るフェーズで、DeepLearningの画像処理や機械学習を試し、後半は完全に切り替えてユーザ体験を上げる方向で改善をまわすフェーズに分かれていました。

リリース直前は、毎日すごいスピードで色々なものが良くなって行って、文化祭の前夜的な面白さがありました。ただ、そういった働き方は持続的ではないので、今後どうやってスピードを落とさないで働くかが課題だと感じています。

現在は、精度の向上を目指していて、読み取った名刺からちゃんとプロフィールが再現できることを目標にしています。これが実現できればWantedly Peopleを使えば仕事をしている人はだいたいわかっている状態になると思うし、そうなったら今後面白いことが沢山できると思います。

研究職をずっと続けてきたからこそわかるビジネスの世界の面白さ

研究職もビジネスの場も成果を出すことが自分の満足につながるという点では同じですが、研究職のほうが成果といえるための条件が狭いと思います。研究職は最終的に論文にまとめる必要があるので、世界の誰もやっていないことを主張しないといけない。一方、ビジネスの場だと、売上を上げるとか、使ってもらうユーザーの数を増やすとか、サービスを大きくするためのアプローチの中から、自分が良いと思った方法を選んでやることができる。選択肢の幅が多いのがビジネスの魅力だと思いますし、自分で選択肢を選んで良いのがWantedlyの働く環境の魅力かなと思っています。

Wantedlyで働き始めてから、自分の中の働き方に関する考えが結構変わったと思います。研究職のときは1人でやることや、多くても数人のチームで1つの研究に取り組むことが楽しかったですが、今ではチームでしかなし得ないことをどんどん実現していることが、とても楽しいと感じています。Wantedlyは自分たちが作っているサービスに本当に対して本当に誇りを持っているメンバーばかりです。それはサービス開発にあたっているエンジニアだけでなく、セールスやコーポレートチームのメンバーまで含め全員です。だからこそ、お互い信頼しあって、メンバーみんなが「シゴトでココロオドル」状態を実現できているのではないかと思います。

自分よりも優秀な人達と働けるワクワク感

最後にWantedlyで働く面白さをお伝えしたいと思います。Wantedlyで働く面白さは、一言で言うと優秀な人が多くいるチームで一緒に働けることかなと思います。自分よりもある分野で優秀な人と働くのは、成長にもなるし単純に楽しいです。

自分だけじゃないと思うんですが、人間って自分で主体的に働いていると感じているときがモチベーションが上がって楽しいと思えると思っています。もちろん会社なので達成することとか実現する状態は会社として決まる部分が多いですが、それを実現していくための方法は僕らが考えて試行錯誤して実行していきます。そういう意味では大きな裁量を持ってチームで新しい問題に向かっていける環境が保たれているのはありがたいことかなと思いますね。

Wantedlyでは、まだまだ一緒に働く仲間を探しています。サービスの力で世界を変えたいエンジニアの方、僕達と最強のエンジニアチームを作りたい方、是非一度オフィスに遊びに来てみてください。Wantedlyのメンバーがあなたのことをお待ちしています。


機械学習エンジニア
優秀な新卒に突き上げられて切磋琢磨したい機械学習エンジニアWanted!
WantedlyはビジネスSNSとして、「であい/Discover」「つながり/Connect」「つながりを深める/Engage」の3つの体験を提供しています。 ■プロダクトについて Wantedlyは現在2つのプロダクトに力を入れています。 1つ目のWantedly Visitは、人と企業の出会いを生み出す「会社訪問アプリ」です。 共感や働く仲間を軸に、ココロオドル仕事との出会いを創出します。現在約34,000社以上の企業様に使っていただいており、IT業界のみならず、メーカーや不動産といった業種の企業様にも導入頂いています。 2つ目のWantedly Peopleは、名刺管理をきっかけとし、人と人のつながりを将来持続的に使える資産へと変える「つながり管理アプリ」です。2016年に立ち上がった新規事業ですが、読み込んだ名刺の枚数は1億枚を超え、今後さらにつながりを深める体験を提供していきます。 ■今後の展開 目標は全世界1000万人のユーザーにWantedlyを使っていただくこと。 そのため海外展開にも積極的に取り組んでおり、シンガポール、香港に拠点を構えています。
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