機械学習エンジニア
13件の転職体験談を掲載中
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転職体験談
筆者は前職でアプリケーション、AI、インフラなど幅広く経験する中、AIとアプリケーションの連携に課題を感じ、両領域を担当できる人材を目指すように。生成AIの可能性と「日本を変える」という転職先のビジョンに共感し入社を決意。現在は幅広い技術に触れ、裁量の大きな業務に挑戦できている。
新卒でソニーに入社し約20年勤務した筆者の退職エントリ。監視カメラの商品設計、R&D部門でのコンテンツ推薦や自然言語処理の研究開発、コールセンター向け自然言語処理の研究開発などを担当。自主性を尊重するソニーの良い環境に感謝しつつ、新しい世界を見るため転職を決意。具体的な転職先は未定だが、今後も技術者として精進していく意向。
機械学習エンジニアとしてLayerXに入社した筆者が、転職の動機、LayerXの魅力、入社後の感想を述べている記事です。技術革新、特にLLMの進化を背景に、技術を重視するLayerXの理念と、ユーザー課題への真摯な姿勢に共感して転職を決意しました。LayerXでは、リモートワークなどの柔軟な働き方、情報の透明性、互いを高め合う文化に魅力を感じています。入社後、知的好奇心が満たされ、技術の可能性とユーザー価値の創出に注力できる環境に満足しており、読者にもLayerXへの入社を勧めています。
修士課程修了後に約4年半在籍したTreasure Dataでは、機械学習やデータ活用のプロダクト開発を中心に、プロダクトマネージャーとしての経験や海外顧客へのコンサルなど多彩な業務を経験した。快適な環境であった一方、自らの価値観との乖離や専門性を高めたい思いが転職の動機に。最終的にAmazonのSoftware Development Engineerとして再び開発の第一線に携わり、推薦システムや顧客体験への探求を追求できる道を選んだ。今後はグローバル企業のリソースを活かしつつ成長機会を得る見通しである。
株式会社estieの創業期からCTOとして参画し、オフィス不動産市場を変革するためにエンジニアリングを牽引してきた筆者が2020年10月に退職。退職理由は「このタイミングで新たなことに挑戦したい」との思いからで、トラブルは一切なし。今後は起業し、ギターを含む音楽とプログラミングを融合する新たな事業やパフォーマンスの創出に挑戦する予定。estieでは優秀なエンジニア仲間に恵まれ、創業期ならではの刺激的な開発を経験。今後は自由度の高い環境で、自身のビジョンを形にしつつ、新たな価値を生み出していく方針だ。
ABEJAに約1年間在籍し、MLOpsプラットフォームの新機能開発やPdM業務を行って数多くの機能をリリースしたが、プロダクトの方向性やカルチャー面での不一致を痛感。自身が理想とするMLOpsへ集中するため、グローバル環境を有するTRI-ADへ転職を決断した。TRI-ADではAWSやkubernetesを活用しながら機械学習基盤構築に取り組み、国際色豊かなチームでの開発が可能。今後はリモート環境と専任PdMなど厳格なスクラム体制のもと、より大規模かつ最新技術を活用したMLOpsの整備やOSS化を推進し、さらなる成長を目指す予定。
著者は新卒でセキュリティエンジニアとして入社したALBERTで、受託分析を中心に開発や分析に幅広く携わり、技術的にも成長を感じられる環境を満喫した。だが、セキュリティ以外のデータも本格的に分析したいという思いと、一身上の都合が重なり転職を決意。2年1ヶ月の在籍を経て退職し、新たに都内のスタートアップに移り、自社製品の研究開発に挑戦する予定である。
SIerで6年勤務後、技術の古さやキャリアパスの限界を感じ、Web系ベンチャーの機械学習エンジニアへ転職。SIerでは良い人も多く福利厚生も充実していたが、技術的な成長機会の少なさや評価制度への不満から転職を決意。転職先では技術力を高め、世の中にインパクトを与えるサービスを作ることを目指す。未経験ながら機械学習エンジニアに挑戦し、入社前の手厚いサポートにも期待。
筆者は2019年1月末にヤフーを退職し、同年2月よりエムスリーに入社しました。ヤフーでの具体的な在籍期間は明示されていませんが、同社で培ったエンジニアリング経験を基に、機械学習を活用する医療分野に魅力を感じ、エムスリーへの転職を決断。エムスリーはOSSの公開や技術交流に積極的で、ギークが多く在籍する点にも惹かれ、今後はMLエンジニアとして新しい知見を広げながら事業に貢献していくことを目指しています。
転職元のDeNAではMobageのWebインフラ運用やFluentdによるログ監視、分析基盤構築など幅広い技術に携わり、成果主義の文化で高給与も得られていた。今後のキャリアや給与向上を考えた結果、第２創業期を迎えるZOZOテクノロジーズへ転職し、インフラやAI基盤でこれまでの経験を活かし事業貢献を目指す。
本記事では、筆者がNTTで1年契約として働きながら自然言語処理の研究に取り組んだ後、4月にGoogleへ転職した経緯を紹介している。前職はお役所系の煩雑さはあるものの、研究者や開発者が自由に活動できる環境で、C++による深層学習ツールの公開も可能だった。転職理由は、入所前にすでにGoogleへの就職が決まっていたことで、大きな苦労やドラマは特になかったという。今後はグローバルな舞台での研究開発への期待がうかがえる。
Clouderaにセールスエンジニア/Field Data Scientistとして2年3ヶ月在籍。裁量が大きく自由な活動が許され、国内外での発表やOSS活動、プロダクトロードマップ議論への参加など貴重な経験を得た。働きやすい上司や同僚に恵まれた一方、外資特有の文化の違いやタイムゾーンの壁も経験。今後はセールス寄りから離れ、MLOpsや開発者としてプロダクトに直接貢献したいという思いから、Arm Treasure DataへML Engineerとして転職を決意。まずは静養し、新たな挑戦に備える。