「自ら提案し、自ら創りたい。」
ー成長の秘訣

大学・大学院時代、私は機械学習に興味を持ち、これらの分野で研究に取り組んでいました。研究題材は当時ハマっていた麻雀で使用するAIを選択し、情報系の研究室で活動していました。そのため、就職活動の最初はゲーム系の企業を中心に志望していましたが、将来を見据えて技術の学びを軸として考えたとき、機械学習をテーマに扱う会社が自分には合っていると感じるようになりました。
当初は具体的なビジョンが明確ではなく、「これまでの知識を活かせれば良いのではないか」という考えがありました。しかし、就職活動を進めるうちに、エンジニアとして働くなら自社システムの開発に携われる環境を重要視したいと考えるようになりました。
理由は、自主的に考え提案し手を動かして形にすることに魅力を感じるからです。自分の考えが形になることに喜びを感じ、それが自分の成長にもつながっていると思っています。

SMNに入社を決めた理由は、自社システムの開発に携われるだけでなく、選考過程で出会ったエンジニアチームの人柄や雰囲気の良さにもあります。エンジニアの方々が、当時の私の研究内容に対して熱心に耳を傾け、ポジティブに受け止めてくれたことが非常に嬉しく感じました。こうした社員の人柄や雰囲気の良さは、開発のしやすさに大きな影響を与えると考えています。他社の面接では感じられなかった温かい雰囲気に、強く惹かれました。

「知識がなくても自分で取りに行く」
ー成果を出すために必要な行動

SMNに入社した頃は、当時まだ開発中だった「VALIS-Trader」の開発チームにアサインされました。「VALIS-Trader」とは、SMNが開発した入札最適化エンジンのことです。インターネット広告の配信の裏側では、実は広告配信業者の中でオークションが行われており、その入札時の価格がもっとも最適な形になるようにこのエンジンが動いています。
学生時代は個人で開発する時間が長かったため、会社でのチーム開発において特に大切にしたのは、積極的に質問に行くことでした。アドテク業界の知識もほとんどない状態だったので、早く会社の業務に慣れるためにはどんどん聞くことを意識していました。
そのおかげもあって、「VALIS-Trader」についての説明が徐々に上達し、社内の広告運用担当者にシステムを利用してもらい案件を増やすことができました。

その他にも、社内案件のKPIを集計して可視化するプロダクトや、社内の分析環境の構築なども経験してきましたが、現在チャレンジしているのは、機械学習エンジニアではなくデータサイエンティスト寄りの仕事です。実は入社当初から、技術を使ってデータ分析もしてみたいという思いがあり、様々な経験を通じてその思いを実現しようと、今まさに取り組んでいる最中です。今後もエンジニアとしてもっとたくさんの経験を積んでいきたいですね。

未整備のデータに付加価値を！

現在はデータサイエンティストとして、以前よりも多種多様なデータに触れる機会が増えています。そこで気づいたのは、データ量が多すぎてまだまだ活かしきれていないデータが大量にあるということ。分析好きな人から見れば、本当に宝の山って感じですね
機械学習エンジニアをしていた時から、「このデータが使えればこんなことができるのでは？」という視点を持っていました。現在、その疑問を形にできるかどうかを試しています。今まで活かしきれなかったデータを用いて、社内の効率的な広告運用や営業につながる提案を実現したいです。
営業や広告運用担当者がより効率的に業務を遂行できるようになることは、最終的に会社の売り上げに直接つながります。そのため、例えば「この施策を実施したら、どのくらいの売り上げが期待できるか」といった、技術と会社の成長の関係についても、普段から仕事の中で考えています。

SMNへの応募を検討している方の中で、エンジニアとして活躍したい方はもちろん、技術を活かしてどのように売り上げに貢献できるかというビジネスサイドの視点を持った方も歓迎しています。
SMNは特に現場との距離感が非常に近く、コミュニケーション機会が多い環境です。そのため自分の職種だけではなく、社内の他の職種の方の視点も身につけておくと、仕事がスムーズに進められることがあります。
普段は扱えないような巨大データに触れる機会があり、また、チャレンジしてみたいことをしっかり聞いてくれる上長がいる、とてもありがたい環境です。高い技術力を持つエンジニアとお互いに刺激し合える点も私のお気に入りです。