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三カ月のお仕事を振り返って
karino2

お仕事が終わったので振り返っておく。

仕事をする前の段階で、Deep Learningの流行を見て、自分も画像関係の機能をいろいろ遊びで作ってみたい、と思っていた。
この手の奴は実際のモデルどうこうよりも前の、画像をロードしたり前処理したり、みたいな所とか、結果を評価すべく可視化したりそれを残したり、といった周辺の所で手が動かない、みたいなのがアイデアを試すのを遅くしがちなので、その辺が既に片付いていて実際のサービスになっている物を見て、それを改善していく事で利点と欠点を見ていく方が最初はいいかな、と思って仕事をしようと思った。

この狙いはだいたい達成出来た。そこは一つ大きな収穫だった。
振り返ってみても、やはり予想通り自分で一からやるよりも、既に動いている実際のコードベースを参考に出来るのは大きい。
また私が入る前の段階で既に、これまでの経験を元にうまく行きそうな事をやろう、という前提で物事が進んでいるので、自然と筋の悪い所で大量の時間の無駄をしてしまう、という事は避けられた。

ただ、この狙い自体は最初の一カ月目くらいでだいたいマスター出来てしまっていた気がする。
勉強としては最初の一カ月で十分だったので、残り二カ月はアウトプットに期待したいな、と自分としては思っていた。

当初考えていた期待アウトプットとしては、

1. 一つ実サービスに使うような機能の改善などをする
2. それと並行して研究っぽい事をいろいろやって、論文一本くらいは書けたらいいな(多少は辞めた後も書くとして)

という考えだった。
最近はもうサービス開発は極めただろう、という事で、いろいろな人と話し合ったりしながら機能とかを考えて実装していく、みたいなのはあまり魅力を感じなくなっていた。
金の為に多少やる位は許す、くらいの位置づけ。

そこで1をほどほどにやりつつ2を頑張るくらいにしたかったのだが、今回は割と1で終わってしまった。
1がその位かかったのは今から振り返るともっともな理由があって、あんまり自分の能力不足という気もしないのだが、2ヶ月も追加で働いた分、自分の側にそれだけの価値があったか?と言われるとちょっと微妙な気がする。
そういう訳で自分のアウトプットとしてはいまいち、という結果に終わった。

三カ月という期間

前回の五カ月は相当うんざりだったので、それを思うと三カ月はずっと良かった。
なかなか三カ月だけ働かせてくれる、という職場は無いので、その辺とても柔軟に対応してくれた今回の会社は、素晴らしいな、と思っている。
ただ、労働意欲的な面からいうと、三カ月でもずっと働くのは多い気がする。
2ヶ月働いて一カ月あけて、もう二カ月働く、とかの方が良かったかもなぁ。

夏に働くのは大分労働意欲が低下するんじゃないか、と心配してたが、今年は雨ばっかであんまり夏だっ!遊ぶぞっ!って感じの天気が多く無かったので、その辺は予想以上に問題無かった。
あと、窓からランドマークタワーが見えるのも宗教上の理由で夏を過ごすのに大変良かった。
夏に働くなら窓から何が見えるか、というのは凄く重要なんだなぁ、という事を学んだ。

機械学習のアウトプットという点では三カ月は相当短くてシビアだな、と思った。
今回アウトプットがいまいちな理由の一つは、三カ月という期間はある気がする。
もう二カ月くらい働くともうちょっと納得いく所まで行けた気もするが、三カ月だと一つ何か予想よりも手間取る事があるとリカバー出来ない。
そして往々にして機械学習のプロジェクトでは予想よりも手間取る物は発生するものだ。

この労働意欲的な事とアウトプット的な事でバランスが取れなくなってきた、というのは自分の今の課題に思う。
望ましくは三カ月くらいでちゃんと期待通りのアウトプットが出せるくらいのエンジニアに成長しているのが理想だったと思うのだが、ちょっとそうはなれていない。
この辺は、去年Androidの本を書くのに一年以上の期間を使ってしまったのも響いているように思う。
この話はポストを改めてまた書いていきたい。


職場環境的な話

オフィスや飲み物などの類は大変良かった。金のかかってる度合でいけばGoogleの方が上だと思うが、金がかかっていれば良い、という物でも無い。
キッチンでみんなで作る、みたいな文化は大変うまく機能していて、職場の魅力の一つとなっていた。
正直この辺に関しては日本企業は外資大手には及ばないという偏見を持っていたが、考えを改めた。
オフィスのロケーションもなかなか良くて、自分が三カ月働き続ける事にそこまで大きな辛さを感じなかった要因の一つに、職場環境の素晴らしさがあったのは間違いない。

設備以外でもあまり細かく管理せず自由にやれて、そんなに小さな企業という訳でも無いのに良くこの環境を維持できるもんだ、と素直に感心した。
そしてそんな中で給料も相当高かったので、本当に大したもんだ、と思った。
正直今回は、自分は待遇の分だけのアウトプットを出していない、と言われても、そう判断されても仕方ないな、と思うレベルではあった。自分としては給料分くらいは働いたと思っているが。

ただ、自分個人の事情としてはもうちょっと論文をたくさん書く職場の方が良かったな、と今から振り返ると思う。
この辺は普通にディープラーニングを活かしたサービスを開発したい、みたいに思っている人なら何も問題無かっただろうが、自分はそうでは無かったので。
研究開発といいつつ普通の開発ばかり、みたいな職場で無かったのは良かった。今回の仕事はほとんどデータ分析の仕事のみで、サービス側やアプリ側は全然触らなかった。ドクター持ってない自分がそういう風に働けるのはありがたい事だ。

チームが立ち上がったばかりなので、チームのフェーズと自分の望みはあってなかったという部分はある。
もうちょっとシニアな研究者が増えるといいなぁ。

論文書く能力を鍛えられなかった

今回の仕事をした印象としては、この三年くらいで論文読んだりデータ分析でやっていく能力はまぁ前線で戦える程度にはなったかなぁ、とは思った。
今自分にもうちょっと欲しいな、と思うのは、論文を書く力だな、と思う。
もうちょっと自分ひとりで論文書いてトップカンファレンスに通せるくらいの論文書き力が欲しいなぁ。

そういう点から振り返ると、今回の仕事では論文書く能力は全然鍛えられなかった。
一年に一回働くとしたらその一回をここで使ってしまって論文書く能力が別段この一年で向上しなかった、という結果になってしまう。それはまずかったなぁ、と思う。二年に一回しか働かないならなお一層そう思う。
もうちょっと皆がガリガリ論文書いて通しまくってる所で働くべきだったと思う。

ただ、そういう職場で働く事は、やるつもりだったインプットと微妙にアンバランスなので、その二つを満たす職場が存在するかは少し怪しい。
でももし存在しないならインプットの方は仕事じゃなくて趣味でやって、アウトプットの方に労働意欲を消費すべきだった気もする。

この辺は働く前に思っていた事じゃなくて働いた結果思った事なので、今回どうすべきだったか、よりは次にどうすべきか、という話かもしれない。


事前準備とか時代にどのくらい自分が適応出来ているか?

前回の仕事ではMap ReduceやHadoop関連、Jupyter Notebook関連、AWS関連、機械学習関連といろいろキャッチアップする物が多くて、結構後手に回り過ぎた感じはあったが、今回はまぁまぁ必要な事はもって行けたかな、と思う。
ディープラーニング周辺は前にもっと準備出来る事もたくさんあったが、それを準備してしまうと働く理由も無くなってしまうので、その辺はあんなもんか、と思う。
職場にキャッチアップする、というよりは、手持ちの引き出しを元に組織のレベルや成熟度に合わせる、という感じだったと思う。

前回の仕事では2010年代の前半のサボりの影響はでかいなぁ、という印象だったが、今回はその辺はもう大丈夫かな、と思う。
結構今の時代に適応したスキルセットになれていると思う。
中期的にはこの辺は満足度は高い。よしよし、という感じ。


総評:楽しく良い待遇の職場で、いまいちなアウトプットだった

まとめるとそういう事になると思う。
もっと自分のアウトプットが良くなるような職場もあるとは思うが、どちらかといえばこの環境で自分の期待する程度のアウトプットが出せないのは自分がふがいない、という方が正しいのは間違いない。
もうちょっと凄い事が出来るデータ分析屋になりたい所だが、自分の今の実力がこんなもんなのは仕方ないなぁ、とも思った。
次はその辺の事をちゃんと踏まえた上で、しょぼい実力の自分でも自分の期待するアウトプットが出せそうな職場を選んで行く必要があるなぁ。

なんとなく後ろ向きな印象のポストとなったが、職場環境自体はかなり良くて、最高に近い環境だったと思う。
正直自分のような正社員で真面目に働くルートじゃない人間がこんな待遇で働ける、というのは、以前は予想していなかった。
ありがたい方向に時代も変わったなぁ、と思う。

問題は、どちらかというと職場どうこうというより自分の現状について、このままの延長ではいかんなぁ、という話なのだろうな。