People of SkyWill 17Natsuki.K

AI需要予測モデル構築This is my job

現在の現場では人工知能を活用したサービスを提供しています。
クライアントごとに機械学習をし、モデルを構築するため、データの加工、DB投入、クレンジング、機械学習走行、完成モデルの精度評価、説明資料作成などを行っています。
最近では、作業時間短縮のための自動化ツールを作成したり、ルーチンワークの効率化を図ったりしています。

成長できる現場The happiest episode

現在の常駐先では、わからないことはとことん教えてくれます。
また、頼まれた作業の結果さえ出せば、過程にはこだわらないので、勉強しながら作業を行うことができ、スキルを伸ばすことができます。
一番うれしかったことは、シェルスクリプトのスキルが上がったことと、全く知識のなかった、Pythonが書けるようになり、データ加工が楽になったことです。

やりたいことにチャレンジできるReason why I chose this company

入社当時は、開発に携わりたいと思い、そのための研修を受けました。勉強を続けていく中で、私の進む道はこれではないかもしれない。と思い始めると、相談に乗ってくれ、自分の持っているスキルを活かせる現場を紹介してくれました。
そこで新たにデータサイエンティストという道があると知ることができました。また、現在では社員教育に携わりたいという希望をくみ取ってくれています。

これまでのキャリア

1. IT業界未経験で入社
2. 運用案件
3. javascriptコードのテスター
4. AI活用検討

スカイウイルで実現したいこと

社内教育を充実させたいです。
IT業界を何年も経験された方、未経験の方、いろいろなタイプの方が入社されますが、どの方も安心して現場にアサインできるよう、社内での教育を充実させたいです。

1日のスケジュール1 day schedule

起床

シャワー、化粧、猫。
テレビはだいたいＥテレを見ています。
通勤

電車の中ではスマホでゲームをしています。
出社

9:30～10:00の間に出勤すれば良いシステム。
エントランスやエレベータの混雑時間帯を避けて出社しています。
メール、backlogのチェック

新たな課題が上がっていないか、自分が担当のチケットの進捗確認。メールチェックなど。1日のスケジュール入力（端末予約、会議予約等）をして業務スタート。
システム運用

クラウド上に、実証実験のファイルが上がってくるため、ローカルに落とし、共有サーバにUPします。
ある程度バックアップファイルがたまったら、予測の精度評価を行います。

ランチ

社内に食堂があるため、チームのメンバと行くことが多いです。天気のいい日、気候の良い季節はお散歩がてら近くにお出かけすることも。
予測モデル構築作業

linuxサーバに機械学習の環境を構築し、走行の準備をします。
ある程度ルーチン化されている作業項目に関しては、自動化スクリプトを作成し、
徐々に人的工数がかからないよう工夫をしています。
資料作成等

抽出したデータを、資料に落とします。
可視化ツールは、QGISやtableauを使用しています。
客先へ持っていく資料となるため、神経を使って作業しています。
進捗会議

日々の進捗を報告しあいます。
8人のチームですが、3つのグループに分かれているため、
情報の共有はとても大切です。
明日からの作業の確認も行っています。
退社

一通りの作業が終了したら、もしくは、締め切りまでのめどがたっていれば、
定時で退社します。
残業をするときもあるけど、自分できちんとスケジュールをたてられていれば、ほとんど残業はありません。