インターン選考で入社した新卒機械学習エンジニアが振り返るメルカリでの半年

こんにちは！2017年新卒の機械学習エンジニアの児玉です。

学生時代は、学部時代に電気電子工学を学んだ後、大学院修士過程で情報学を学ぶ傍ら、複数の大手Web系企業でのデータ解析インターン、メルカリでの課題型エンジニアインターンを経て、この4月からメルカリにジョインしました。入社して半年経ったということで、入社の経緯や入社してから行ったことなどを振り返りたいと思います。

(半年間お世話になったメンターの山口さん(右)と)

入社の経緯

関西で過ごした学生時代

学生時代は学部・大学院ともに、関西の大学に通っていました。

もともと、学部時代は電気電子工学科というところに所属していて、4年生の研究室配属時に、技術で社会にインパクトを与えられる成長分野、ということで機械学習やデータマイニングを使って研究ができるような情報系の研究室を選びました。

そのまま同じ研究室で大学院修士課程に進学し、修士１年の夏休みには、複数のWeb系大企業でのデータ解析インターンに参加したりしていました。

メルカリでの課題型インターン

就職先を決めるにあたり、当初はサマーインターン先の企業でデータ解析職に就こうかと思っていました。

ただ特にはっきりした決め手もなく迷っていた頃、Airbnb や Uber といった、シェアリングエコノミー系サービスを提供する企業が急激な速度で成長していることを知り、衝撃を受けました。

また、もともとAmazon や ZOZOTOWN などのECサービスが大好きだったこともあり、EC×シェアリングエコノミーという観点で、メルカリに興味を持ち、課題型インターンに応募し、インターン生として1ヶ月半、東京に滞在することになりました。

（当時の課題型インターンシップの応募フォーム）

限られた期間でアウトプットまで行なうため、自ら課題に設定したのは、機械学習を用いた不正出品の自動検知と、レコメンドアルゴリズムのプロトタイプ開発です。メンターの手助けもあり無事課題も一定の成果を残せるインターン経験となる一方で、圧倒的な勢いで成長しているメルカリというプロダクトと組織、という印象が一層強くなり、なによりも、こんなにもワクワクする会社に出会ったのは初めてだったのが当時の印象でした。

インターン参加後は、本選考に進み、幸いにも内定を得て、メルカリに入社することを決めました。

入社してから

入社後は、CXI (Customer eXperience Improvement) チームという、カスタマーサポート(以下CS) を支えるエンジニアリングチームに機械学習エンジニアとして配属されました。

(※CXIチームについては、以下の記事が詳しいです)

配属後は、まず、開発フローに慣れるために、CSチームが用いる管理ツールのフロントエンド・サーバサイドの簡単な開発案件をいくつか担当しました。
そのあとは、機械学習を用いた不正出品の自動検知機能の開発を行うことになりました。

実際のプロダクトに機械学習を用いた機能の開発では、機械学習や自然言語処理といった専門知識だけでなく、プロダクトの背景をしっかりと把握することが必要となります。

経験豊富な先輩エンジニアの方々に日々の1on1をはじめとした手厚いサポートを受けてはいたのですが、自分の未熟さゆえに関連するチームとのスムーズな連携が最初は上手くいかず、大きな苦労も経験できました。

しかし、苦労して開発しリリースした機能によって、実際に良い効果が得られたときは、何ものにも代えがたい達成感を感じることができました。

また、メルカリでの機械学習開発を進めていく上で改めて感じたのは、サービス規模が大きいため、一つ一つの機能が持つ事業的なインパクトが大きいということです。また、画像・テキスト・行動ログデータがユニークかつ豊富で、機械学習や自然言語処理で解決できる課題がまだまだたくさんあり、非常にやりがいのある環境だと改めて感じています。

また新卒入社半年ながら、外部発表に恵まれているのもメルカリらしさだと思います。

画像認識系の学会であるMIRU2017や、自然言語処理系のYANS2017でのポスター発表、テキストアナリティクス・シンポジウムでの招待講演・パネルディスカッションでの登壇も行いました。

特にテキストアナリティクス・シンポジウムでは、新卒という立場ながら、招待講演と他社の役員の方々と一緒にパネルディスカッション登壇をさせていただき、非常に貴重な経験になりました。

(テキストアナリティクス・シンポジウムでの招待講演で発表している僕)

最後に

メルカリの新卒機械学習エンジニアとして半年間働いてきましたが、6,000万DLのプロダクトを支える機能を開発するというのは、やはり大きなプレッシャーと責任が伴います。

そんなチャレンジングな環境のなかで、アウトプットを意識しながら、優秀なメルカリメンバーの方々のスピード感に囲まれて仕事をするというのは、今後の自分のキャリアにとって、必ず有意義なものになるだろうと感じています。

ちなみに先月からは、新しく発足した機械学習エンジニアのチームに所属が変わり、とある新しいプロジェクトでの開発に携わっています。

日々必至にキャッチアップしていますが(笑)、新卒エンジニアでも新しいプロジェクトをどんどん任せてもらえるのは、メルカリで働くメリットの一つでもあると思います。

最後になりましたが、メルカリでは新卒エンジニア＆ML/NLPエンジニアを絶賛募集中です！

このチャレンジングな環境でプロダクトを作っていくのは非常に面白いですよー！

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[メルカリ ソフトウェアエンジニア(ML/NLP)]