Fire Engine

化学の修士号→消防士→ITエンジニア(2016年11月〜)

消防士からエンジニアに転職して1年が経った

 消防士として働いていた私がゼロからプログラミングを始めて、ITエンジニアに転職してから1年が経ちました。今回は、1年間エンジニアとして働いた今の率直な思いと、1年の振り返りをしていこうと思います。

転職してどうだったか

 私はエンジニアという仕事は自分に合っているし、転職して本当によかったと思っています。しかしそれは、すべての人に「ITエンジニアっていいよ!」って勧められるというわけではなく、当たり前のことですが、合う・合わないがあると思います。
 私が思うエンジニアの仕事が合う人の特徴は「学ぶことが好きだ」ということに尽きると思っています。正直、エンジニアとして1年間働いて、未経験でもそこそこいけるなっという感覚の方が強かったです。それは、目の前の業務にだけ集中し、業務で必要な技術だけを追えばなんとか仕事はこなせるようになるからです。しかし、そのような場合は大抵、業務で使うフレームワークやライブラリの使い方の暗記ゲームをしているだけで、自分自身にはそんなに力がついてない状態だと思います。(私も最初の半年は完全にこの状態でした。。)
 私は目指すべきゴールを、所属している組織で活躍することではなく、エンジニアとしての市場価値を高めるところに置くようにしました。技術が高く、市場価値が高い状態がエンジニアとしての安定なんだと思います。

エンジニアとして大切にしていること

 私がエンジニアとして働く上でテーマに掲げているのが「継続的なインプットとアウトプット」です。出社前や退社後に毎日勉強し、定期的にイベントへの登壇やブログへのアウトプットを心がけています。インプットとアウトプットはどちらも大切ですが、両者のバランスに悩むことはしばしばあります。その両者のバランスについて、ある方から「アウトプットするのはインプットが溢れ出たとき」という話を聞きました。なるほど、確かにインプットして新しいことを覚えると、人に話したくなりますもんね。私はこれからはとにかくインプットしまくって、それが溢れ出るように、開発・登壇・ブログなどへアウトプットできるようにしたいと思います。意識の上で重きを置くのはアウトプットではなくインプットの量です。

1年間でやったことのまとめ

ライブラリ開発

Banpeiという異常検知ライブラリを作りました。特異スペクトル変換という手法を用いて時系列データの変化点検知が行えるのが特徴です。

github.com

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<デモ動画>


特異スペクトル変換による傾きの変化点検知

<関連記事>
異常検知ライブラリを作ってみた - Fire Engine
特異スペクトル変換法による時系列データの異常検知(Python) - Fire Engine

イベント登壇

Date Event Slide
2017/11/18 九州 Data Scientist MeetUp 2017 異常検知ライブラリを作った話
2017/10/26 PyFukuoka #2 Pythonによるパッケージ開発〜異常検知パッケージをつくってみた〜  
2017/09/20 プログラマのための数学勉強会@福岡 #6 異常検知の基礎と実践 〜正規分布による異常検知〜
2017/09/01 PyFukuoka #1 Pythonによる可視化まわりの話
2017/06/17 第3回データサイエンスLT&勉強会 in LINE福岡! 時系列データ分析とPython〜カルマンフィルタによる状態推定〜
2017/01/30 Oisix機械学習勉強会 トピックモデルでテキストをクラスタリングしてみた
2017/01/15 第2回データサイエンスLT&勉強会 ニューラルネットワークでニュース記事を自動分類してみた

コミュニティ活動

PyFukuokaというコミュニティを立ち上げ、福岡でPythonを盛り上げるために活動中です。定期的にLTイベントを開催し、私も登壇してます!

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正直どれをとっても納得する部分はないですが、こうやって過去の活動をまとめるのは自分の現在の状況を顧みるいい機会になりそうです。

これからやりたいこと

 私はこれまでの1年間は主に機械学習統計学といったデータサイエンスの分野に取り組んできました。その中で感じたことは、データサイエンスは課題解決の強力なツールの一つだということです。私はデータサイエンスに主軸を置くのではなく、興味のある分野の仕事をしながら、そこで出てきた課題をデータサイエンスの力で解決することがおもしろいと思っています。
 現在一番興味がある分野が、これまで全くといっていいほど触れてこなかったインフラです。アプリケーション側よりもそれらを支えるインフラ側に興味がシフトしてきました。また、ITインフラの現場においても、サーバのCPUやメモリ等の各種リソースの使用量、ネットワークトラフィック、I/O要求といった時系列データが時々刻々と蓄積されており、データサイエンスの応用の幅は広いと思います。中でも、システム監視の自動化に興味があります。(Banpeiを使って挑戦してみたい)データサイエンス抜きに考えても、ネットワークやOSまわりにはかなり興味が惹かれています。将来的にはインフラとデータサイエンスの二つの知識・技術をもったエンジニアになりたいと考え始めました。

さいごに

 本当の天才達からすると、多くの人間は地頭の差なんて誤差の範囲であり、一番大事なのはマインドの部分だと思います。さいごに、未熟者の私のマインドを常に押し上げてくれた方々の記事を紹介させていただきます。どの記事も本当に素晴らしく俄然モチベーションがあがります。