新規事業のつくり方

新しいことを学ぶことが好きです。今は機械学習や自然言語処理に興味があります。

カテゴリ: AI人材になる方法

未経験からAIエンジニアに就職したい人に向けて、自分の体験談を交えて解説します。

転職エージェントから言われた言葉

新卒で入社した会社で、ずっと企画の仕事をしてきました。
企画職とは、顧客やユーザーにヒアリングして「困ってること」を聞き出し、自社で解決できそうな課題を選んで具体化する仕事です。

「問題発見」と「問題解決」を一緒に行うところがポイントで、いろいろ仮説を立ててひたすらリサーチを繰り返していました。辛い局面もありましたが、好奇心が強い方だったので、新しいことを調べたり新しい人と会うことは楽しかったです。
(某社の2年目社員に完全論破されたり、某社の女性マネージャーに詰められたこともすべて良い思い出です)

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安宅さんの「シン・二ホン」を読みました。400頁を超える大作ですが、面白いのでスラスラ読めました。特に前半4章までが面白いです。




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「プロダクトマネジメントと事業開発に関する私的な振り返り」という記事を読みました。

膨大な試行錯誤が細やかに生々しく書かれており、現役PdMやPdM志望者のコンパスと言える記事です。著者の卓越した言語化能力を感じます。

私もPdM兼機械学習エンジニアとしてプロダクト開発に日々勤しんでいますが、読んだ中で、特に大事だなと感じたことを3つ取り上げてみました。


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「フリーランスになりたいけど、まだ迷っている…」
「機械学習エンジニアとして独立したいが、仕事がなくなるのが不安だ」

フリーランスは会社に所属しないため不安になる人も多いと思います。

フリーランスを決断するには、断固たる決意が必要です。
しかし、その決断を下すためには材料が必要です。
本記事では、機械学習エンジニアがフリーランスになるべきかどうか材料を提供します。

フリーランスに向いてる人は会社の呪縛から解放されたい人

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まずフリーランスに向いている人は、フリーランスの働き方に魅力を感じている人です。
具体的は「自由な働き方が好き」「マネジメントではなく専門職として腕を磨きたい」「自分の手でどんどん仕事を拡大していきたい」などです。

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生活の中で時間に余裕ができると、「何か勉強でも始めようかな」と考えるエンジニアの方もいると思います。休みの日に勉強するエンジニアは本当に立派です。エンジニアの高い市場価値は、日々の努力の積み重ねの結果です。

僕も統計学の勉強を再開ました。機械学習とはまた少し違う分野を学ぶことで、自分のスキルを引き出しを増やし、今後の仕事に役立てたいと思っています。
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