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なぜ機械学習エンジニアはシード期スタートアップに転職したのか

こんにちは、Crezit公式noteです。
この秋に新メンバーも増え、組織として立ち上がりつつあるCrezit。公式noteでは会社の雰囲気やどんなメンバーが働いているかなど、気になった方に向けて記事を配信していきます。

今回は社員インタビュー連載企画の第1弾としてData DeveloperのKenjiさんにお話を聞きました。

プロフィール
薄井研二 / Kenji Usui (Twitter: @grahamian2317)
Data Developer
与信スコアリングモデルの開発を中心にデータ基盤の構築や分析などデータに関する業務を幅広く担当。2020年10月よりCrezit株式会社へ参画。
趣味はTwitterとスプラトゥーン。


自己紹介

ー 本日は宜しくお願いします。まず初めにこれまでのご経験について教えてください。

大学院卒業後、大手半導体メーカーや金融系投資家向けサービス開発を経て、2017年より前職であるfreee株式会社へ入社しました。freeeではsmb-AI-Labの立ち上げを行い機械学習エンジニアとして仕訳項目の推測や資金繰り予測のプロジェクトなどに参加し、主に開発の企画からデータ分析、実装を担当しました。具体的には、機械学習で解決できる課題を整理したり、そのためにデータを見たり、モデリングしたり、モデルをマイクロサービスにしたり…と、いろんなことをやっていましたね。

ー 機械学習エンジニアになられたきっかけは何だったんでしょうか?

エンジニアになるときに「変わったエンジニアになりたい」と思ったのが最初のキッカケです。エンジニアに限らないんですけど人と違うことをするのが好きなんですよね。なので、純粋にエンジニアリングに特化するよりも他の分野を活かしたエンジニアになりたかったんです。そういうポジションを探していて、たまたま出会ったのが機械学習エンジニアというキャリアでした。昔から金融に興味があったというのもあってFintech領域の機械学習エンジニアというキャリアは自分の中でしっくりきていますね

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入社のきっかけ

ー Crezitに入社したきっかけを教えてください。

TwitterでYabebe (@yabebe_t)からDMをもらったのが一番最初の繋がりです。実はTwitterで声をかけられたときにちょうどCrezitのことがfreee社内でも話題になっていたんですよ。BASE YELL BANKの事業責任者が会社を立ち上げたらしい、と。面白そうなので話だけでも聞いてみようとおもって会いました。当時はCrezitができたばかりでサービスもなかったので一旦は保留ということになったんですが、今年に入ってあらためて声をかけていただき転職しました。

ー なるほど!Crezitへの入社の決め手は何だったのでしょうか?

理由としてはビジネスプランが興味深かったという点とお互いのやってほしいこと・やりたいことが一致した点ですね。もともと融資や与信のような分野は興味をもっていたのでYabebeの考える戦略は興味深くて「これは絶対に上手くいく」と思いました。くわえて、与信スコアリングモデルの構築はもちろんやってみたいことでしたし、ゼロからデータ組織や基盤を立ち上げることは是非チャレンジしてみたいことでした。ビジネスプランは最高だしやってみたいことをやれる。これは転職するしかないな、と

ー お互いの想いが一致した転職は素晴らしいですね。実際にCrezitへ入社してみていかがですか?

期待どおり、という感触です。ポジティブな話としては人数が少ないので社内の風通しはよく議論も活発です。また、Crezitの目指す世界観を達成するにはデータが非常に重要なのでメンバーがデータへ対する関心が強くData Developerとしてやりやすいですね。ネガティブな部分でいうとデータ基盤などが整っていないことでしょうか。データアナリストから見ると分析基盤がないことは悪くかもしれません。とはいえ、私はデータに関わることは全部できるようになっておきたいと考えていたので基盤構築の経験を積むことができることはむしろプラスです。

ー 前職もスタートアップですが何か違いなどあればぜひ教えてください。

前職との違いという点でいうと規模が違うのでスタートアップといっても全く別ですね。どちらも成長していて変化が激しいという点では同じですが空気感は違います。Crezitはまだ人数が少なく事業も始まったばかりなのでサービスや会社の進化を肌で感じられて、ひとつひとつの進捗を自分ごととして実感できるのが楽しいです。

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Data Strategyチームの立ち上げについて

ー シード期ならではの面白さですね。Crezitではどのようなミッションを担っているのでしょうか?

今はData Strategy Teamの立上げがメインミッションです。Crezitが目指す世界観を達成するためには徹底的にデータを活用できる体制と基盤を構築していくことが不可欠です。実際の業務としてはスコアリングモデルのようなサイエンティフィックな領域に限らずアナリティクスのようにビジネス側のタスクやデータ・ML基盤のようにエンジニアリングな領域あたりですね。また、それらを実行できる組織づくりも重要になります。様々な領域をデータという軸で横断して最大限の成果をだせるような状態へ進化させていきます

ー Data Strategy Teamは幅広い領域を担当しますね。どのような想いが込められているのでしょうか?

あらゆる領域を横断して一貫したデータの活用をしたいからですね。一般的に顧客獲得やプロダクトグロース、私達は融資を行うのでクレジットスコアリングも含めて、これらのファンクションでそれぞれ分析が行われていることが多いです。しかし、ユーザー目線で見たらすべて繋がっているべきではないでしょうか。ユーザーへより良い価値を提供するためには複数の領域を超えて一気通貫にデータを利用していく、意思決定を最適化していくことが重要だと考えています。それを実行するためにはデータを使う与信やデータ分析は同じチームにまとまっている方がよくて、さらに、そのベースとなるデータ基盤も一緒にやっていきたいんです。

ー Kenjiさんのミッションの重大さと想いがつたわってきます。最後に意気込みをお願いします。

Crezitのようにシード期にデータの専門家が参加することは珍しいですが、初期から関わることでゼロベースにデータドリブンな組織を作ることができると考えています。Crezitをとおしてシード期にData Developerが参加することの意義をみんなに見せたいですね。

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終わりに

Crezitでは新しい仲間を募集しています!
テクノロジーによって新しい時代の信用の仕組みを創っていくことに興味がある方、シード期スタートアップでゼロから事業や組織を創っていくことに興味がある方、この記事を見て少しでもCrezitに興味を持った方は是非こちらのリンクよりご連絡ください。
まずはカジュアルに色々なお話ができればと思っています!


嬉しい!今日も社長がテンションあがりそう〜!
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