機械学習エンジニアに転職して4ヶ月が経ちました
注意事項
- 本記事は転職ポエムになります
- 1/3 の純情なエモさです
- このポエムを読んでもあなたの Python コードは 1行も進みません
- これは個人の意見であり、会社の見解を代表するものではありません
- 見返したら SES dis 色が強かったです
- そんなつもりは無かったんです :;(∩´﹏`∩);:
結論
- 転職活動はしたほうが良いけどとても疲れます
- 転職するかは別
- 機械学習周りの市場は活気づいてます
- アウトプットゎ大事です
導入
この会社に機械学習系エンジニアとして転職し気づけば 4ヶ月となりました。
転職活動時の気持ちや転職してみた感想を、忘れる前にここに残そうと思います。
このポエムが転職を考えている人や機械学習エンジニアに興味がある人にとって有用な1サンプルになれば幸いです。
著者情報
- 2016年度情報系院卒
- 学部・院卒時は NLP やってました
- 今回の転職活動時は 27歳でした
- 現在 3社目
なんで転職したのか
- 特定ドメインでの機械学習をしてみたくなったから
- HR かライフサイエンスの領域で
- 自身の裁量でいろいろ挑戦してみたかったから
- SES 常駐マンにそんな裁量はないです
- 常駐先の良し悪しの問題ではなく、契約上他社の人間に裁量与える訳ないだろってだけの話です
- 請負じゃないし責任の取りようもないので
- とはいえ常駐先の上司や社員の方には可能な限りいろんなことをやらせていただいたので本当に感謝しています
- マシンスペック良かったですし（RAM 32GB）
- SES 常駐マンにそんな裁量はないです
- 心の底から SES 会社は不要だなと思ったから
- 中抜きしてるだけにしか見えなかった
- 常駐先の数々のリスクの投げ先になってるだけにしか見えなかった
- 賃金・スキル的に伸び代を感じられなかったから
- 僕は 10, 20 年のスパンで見たときに OracleDB チューニングには未来を感じませんでした
- 加えて SES で働き続けると SES 以外に転職できる気がしなかったのもあります
- 働きづらかったから
- 以下は全 SES のお話ではなく前職の本社のお話です
- 勤怠管理サービス使ってなかった
- もちろん Excel 大活躍でした
- 会社（常駐先ではなく本社）の文化に対し馴染みきれなかった
- 社長と上司に年賀状送ったほうが良い
- 忘年会とか社員旅行行かないと「評価に値しない」とか定例で言われる
- 常駐先固有の休日なのに僕の有給が強制消費される
- 他の会社だと公休扱いだし、せめて休むか本社で作業するか選ばｓ（
- 若手が病気で休養すると議事録でお叱りを頂ける
転職活動について
いつからいつまで
- 2018年4月下旬〜7月上旬（3ヶ月）
- GW 中はほとんどしてませんでした
何社ぐらい受けたか
- 30 社ぐらい
- 面談以降（書類選考含め）に進んだもののみカウントしてます
- 書類で落ちた会社も含まれます
- サイトでイイね押しただけの会社含むなら倍ぐらいになります
これなんて出会い系サイト
- 週3ペースで面接してた気がします
- 非常にきつかったのでおすすめしません
- 面談以降（書類選考含め）に進んだもののみカウントしてます
正直この数は多すぎたと思います。 今回はいろんな会社を見たかったのでこれだけ多く受けてみましたが、 平日は面談とか面接で埋まりがちで肉体・精神的に辛かったです。
加えて下記の Green や Paiza を使うと、①日程調整は自分で行う必要がある・②企業によって選考結果や日程の通知に時間かかる場合があるため、Google カレンダー上のほとんどの平日が候補日で埋まりました。
ですので希望条件とか志望動機をしっかり固めた方は、応募する会社数を絞った方が良いと思います。
どの転職サービス使ったか
- Green・Paiza・エージェントによる紹介（Team AI）を使いました
- 今の会社は エージェントによる紹介 で入社しました
- Team AI は以前勉強会に出てお世話になった縁で使いました
- 1 社だけ直接応募しました
- 初めての転職ではワークポート・リクナビ・doda を使いました
- 以下の理由から今回は使いませんでした
- 紹介する会社が微妙・広く浅い紹介が多い
- 最終面接付近（面接前や内定後）で辞退するとめっちゃ電話かけてきて説得してきた
- 30分ほど
説教説得されたのは思い出です
- 30分ほど
- 電話が多くて時間とられた
- よく知らない他人に任せる気になれなかった
- 業種をまたぐような転職ならありかもしれません
- エージェントガチャがある
- そもそもエージェントはその人の転職先での年収割合分の成功報酬をもらうことが多いので、年収高いところ行けバイアスが強いです
- 年収上げたいだけの方はエージェント使う選択肢もありだと思います
- ですがその時の採用にかかった費用は回り回って自分に来るものだと思います
- 年収上げたいだけの方はエージェント使う選択肢もありだと思います
- 以下の理由から今回は使いませんでした
以下に今回お世話になった各サービスの比較を記載します。
| サービス | 良い点 | |
|---|---|---|
| Green | ●完全広告型なので、エージェントが一切絡んで来ない（内定時は絡むかも？） ●ベンチャー気質（ベンチャーとは言っていない）な会社が多く、他のサービスだと書類が通らないような魅力的な企業と面談できた ●代表とお話できる機会が多かった（代表は大抵熱量あるから刺激や学びになった） ●ほんとにいろんな企業を見れる 魅力的な人事も多数いました |
●面談の概念が企業によってバラバラ（ただの面接の場合あり） ●企業によってはこちらの状態（面談前・面接後とか）を選考中に変えないので、面談のフィードバックが書けない（しかもそういうところに限ってクソみたいな面接してくる） ●ミスマッチすぎる企業とも面談することが結構あった（なんで僕を通した？） |
| Paiza | ●途中までエージェントが絡んでこない ●コーディングテスト楽しい（A しか取れない雑魚でしたが） ●日程調整がシステム上でできる ●エンジニアが気になる情報はしっかり載せてあった（開発環境とか） ●面接後企業からフィードバック（良い点悪い点）をシステム上でもらえる |
●面接を進めると、急にエージェントがしゃしゃり出てきて電話とかで時間を奪ってくる ●企業からのフィードバックがためにならない場合がある（良い点：なし、とか）のに、こちらのフィードバックが適当だとエージェントに追求される場合がある ●コーディングテストで時間取ったのに、結局技術面接とか事前課題で時間取られる（意味ない）、想定年収も全く現実に寄与しない ●中の人のブログがアレ（煽るのうまいっすね） |
| Team AI （エージェント） | ●機械学習系の勉強コミュニティ発なのでそこらのエージェントより精通してる ●機械学習扱っているところを中心に紹介してもらえる ●代表の石井さんに対応してもらえる（今は分かりません） ●転職活動中はメールで細かくやりとりしてくれた |
●システムではなくメールでのやり取りしかない ●そのため日程調整周りでグダグダになることが比較的多かった ●こちらの内定後の対応が雑（最低限のやり取りしかしたくない人にとっては良いかもしれません） ●応募者のキャリアを考えるというよりも、企業紹介に重きをおいている（これも最低限ｎ） |
| 直接応募 | ●（上手くいく or 優秀な人なら）内定まで一瞬で決まる ●企業からすると採用コストを抑えられる |
●（僕みたいな）微妙な人だと面接後めっちゃ待たされたり対応が雑、人事によるのかもですが |
Green は良くも悪くもガチャって感じがしましたし、 そのような感覚でやってるなと思う人事の方もいらっしゃいました。 とはいえここ受けて良かったと思えるくらい素敵な企業も一定数ありました。
Paiza は初めて利用する場合、コスパ悪い（かけた時間の割にという意味で）なと感じました。 しかし一度スキルチェックを終えれば当分使えそうなのと、エンジニアとして気になる部分（開発環境等）は詳しく載っていることが多かったので、エンジニアとして転職するなら使って良いと思いました。
機械学習しかしたくない & エージェントでも OK な場合は、Team AI（エージェント）を使ってみて良いと思います。
ベース高めの人はビズリーチ使っても良い気がします。 もしくは LinkedIn もありかもしれません。
転職活動において、やって良かったこと
- 在職しながら転職活動した
- 1社目はつらすぎて転職先決まる前に辞めてしまったのですが、転職先が無いため非常に焦りました
- 実家に住んでても焦ったので、一人暮らしとか家庭持ちだともっと焦ると思います
- 自分が納得できることより早く手に職つけることを優先してしまいました
- 在職中だと心に余裕を持って活動しやすかったです
- 1社目はつらすぎて転職先決まる前に辞めてしまったのですが、転職先が無いため非常に焦りました
- 面接のときに背筋を伸ばす
- 4,5 社ほど面接受けてから、自分が猫背であることに気づきました
- 気持ちハキハキ喋れます
- アウトプットを残した
- 機械学習系の論文を読んで実装した
- これは5月下旬辺り（転職活動始めて1ヶ月ほど経ってから）から始めました
- 上記の経歴に加え雑魚修論だったので、企業からするとよくいる機械学習エンジニアワナビー以外に評価のしようがなかったのだと思います
- これやってから結構機械学習面で一定の評価（高いとは言っていない）を得やすくなったと気がします
- 特にベンチャーとかですと人育てるほど整ってないので「環境与えれば勝手に学んでいきそうか」は必ず見られると思います
- 必ず選考通るとは言っていない
- 今なら arxiv に行けば実装未公開な NN が腐るほどあるし、 PyTorch という人間味溢れたパッケージ もあるので是非実装して記事とかで紹介お願いします
- kaggler ならメダルとって実装 github に載っけた方がはやいです
- それ通じない企業は辞退した方ｇ（
- 年収についてほとんど考慮しなかった（要注意）
- 今回は優先順位が低かっただけです
- （それでも若干上がった不思議）
- 上げるほどのスキルがなかったとも言います
- このキャリアパスで年収あげようとするとろくなところ行けそうになかったです
- 一応 +100万ぐらいで提案してくださる企業もいました
変な企業とか SES だったけどネ！
- 選考中は「もし 5,000兆円手に入れてもこの会社で働き続けたいと思うか」を意識していました
- これを確認するためにも誰か 5,000 兆円ください
- 今回は優先順位が低かっただけです
今回の転職活動をして良かったこと
- いろんな企業を見れた
- 企業を見る目が養われた
- 今回応募した中で魅力的に感じた企業の多くが、その後追加で資金調達したりステージを上げたりしてました
- ですので世間並には企業を見れるようになったのかなと判断しました
- （今の会社もしてます）
- 結構嬉しかったです
- 今回応募した中で魅力的に感じた企業の多くが、その後追加で資金調達したりステージを上げたりしてました
- この市場の活気さを肌で感じられた
- 自身の市場価値（僕の場合はその無さ）を測れた
- 相手企業というフィルター越しではありますが、自身の価値ってどこにあっていくらぐらいあるのか知れたのは貴重な機会でした
- 漠然とではありますが、こうすれば（なれば）市場価値上がりそうという目安も分かったので良かったです
- 今の企業に転職できた
今回の転職活動を通した所感
- tensorflow 民が多かった
- 「tenslorflow できんの？」に近い質問は多かったです
- この時点ではまだ Define and Run が激強だったのかもしれません
- 2018年春夏段階だったからかも
- 修論提出させるところが以外とあった
- ゴミ修論でほんとごめんなさいって気持ちになりました
転職して 4ヶ月経ったけどどう？
日々転職して良かったなと思ってます（ポジトーク並感）。
機械学習エンジニアとして働いてみて、「機械学習界隈進歩速すぎ」「英語力雑魚すぎ」「ドメイン知識無さすぎ」「kaggle 雑魚すぎ」てキツイなと思うことは多々あります。 それでも自身の手でモデルを動かしたとき、様々な場面で社会実装されたりすごいモデルが出てくるのを見たとき、自身の工夫が活きたとき等のワクワク感は得難いものであり、これらのおかげで日々ワクワクしながら働くことができています。
現職の会社については、前職より非常に良くなりましたが、不満はまだあります。 しかしそれらを共有したり発言できる土台や、むしろ「僕が解決してあげないと（オタサーの騎士並感）」や「やってみよう・試してみよう」と思えるような社員の雰囲気や会社の文化があるため非常に好ましく、僕自身も引き続き維持できるように気をつけたいと思っています。 （あとフリードリンク・フードは大好きなので引き続き残して欲しいです）
まだまだスキル面・人間力面的に足りないことだらけなので引き続き頑張ります。
おまけ
今回の転職活動で出会えた個性的な企業 (or 人事) について
ここからはただの苦しい苦しいネガキャンです。
以下の企業様は今回応募した中の一部であり、ほとんどの企業様は応募して良かったと
思っていますのでその点ご留意ください。
- 適性テストという名目で1時間近く百マス計算的なことを課してくる企業様
- 正確には鉛筆片手に (a + b) % 10 を 1時間近くさせられました
- 僕は確かに機械学習エンジニアという名目で応募したのですが…
- このようなことをさせないためにエンジニアがいるのだと僕は思います
- ちなみにこの転職期間中において最も無駄な 1時間でした
- ここに入社すれば 刺身にタンポポ乗せる仕事 を経験できそうでした。ただし僕には適性が無かったようです
- 面接の雰囲気と選考結果が 180度違う企業
- 「あれ？違うな」くらいなら結構あったのですが 180度違う企業様は初めてでした。是非そのギャップは誇ってください
- そしてできれば御社の紹介欄に記載いただきたく。でないと僕みたいなのが応募して凹むので
- Paiza の応募者評価項目の記入欄が本当に自由記入欄なのｇ（ry
- 「あれ？違うな」くらいなら結構あったのですが 180度違う企業様は初めてでした。是非そのギャップは誇ってください
- 全力でマウント取ってくる自称 PM
