データを扱うプロフェッショナルが集まるデータ統括部。データを用いた意思決定や機械学習・統計解析を使ったサービス改善を支援しています。

今回は「日々、成長を感じている」と話すデータサイエンティストの小関 俊祐さんにお話を聞きました。本記事を通して、小関さんが所属するデータ統括部 DS（データサイエンス）グループの取り組みや魅力を知っていただけたら幸いです。

※本記事に記載の内容は8月公開時点のものです。

プロフィール

継続的かつ自由にデータサイエンスの技術を適用・改善できる環境を求めて

ーー本日はよろしくお願いします！まずはタイミー入社までのキャリアについてお聞きしたいです。

大学卒業後は、監査法人系のコンサルティングファームのデータ分析部門で働いていました。

学生時代からもっぱら理系で、大学の研究室でも「地理情報×数理最適化」の分野を学んでいたんです。現実の事象を数式に落とし込んで定式化していく……そんなことが好きな学生だったので、データや数字を扱う仕事に就くことに決めました。

入社後は、機械学習、統計解析技術を用いたBtoB・BtoC営業の高度化支援など、さまざまなプロジェクトに参画。R＆D業務として学会で論文発表の機会もいただきました。

ーー充実したキャリアスタートだと感じますが、転職によって求めたものはなんだったのでしょうか？

プロダクトや組織に対して、継続的かつ自由にデータサイエンスの技術を適用・改善できる環境を探していました。

中立性が求められる監査法人系コンサルティングファームでは、その特性上、なかなかシステムに深く踏み込めない部分もあったんです。
自分が構築した機械学習モデルがどのように運用されていくのか、プロジェクトのその先を見れないことに少し寂しさを感じていました。

「事業会社で構築から運用まで一気通貫で対応できたら楽しいだろうな」と考えていた時に知人の紹介で出会ったのがタイミーです。

ーー転職先の候補は複数あったと思いますが、入社の決め手になったのはどこだったのでしょうか？

転職軸としていた「継続的かつ自由にデータサイエンスの技術を適用・改善できる環境」であることを面談を通して一番感じたのがタイミーでした。

データ基盤が整っているのはもちろん、データサイエンスに理解のあるCAO（Chief Analytics Officer）が経営側と現場の橋渡しをしてくれるので、意見を吸い上げてもらいやすいだろうと思えたことが決め手になりましたね。

タイミーで学んだことを組織に還元していく

ーータイミーでのお仕事について教えてください。

データ統括部の中でもデータサイエンティストで構成されている「DSグループ」に所属し、機械学習モデルの開発や機械学習パイプラインの構築・運用を担当しています。

入社以降、データサイエンスの力でタイミーのサービス改善を支援するため、さまざまなプロジェクトに携わってきました。

ーープロジェクトというと、たとえばどのようなものがあるんでしょうか？

そうですね。その時々で異なるのですが、直近では「レコメンド機能の開発」のプロジェクトを担当しています。

レコメンド機能に使用する機械学習モデルの開発、継続運用のための機械学習パイプラインの構築、効果測定に関わるデータの可視化など。タイミーの開発をリードしているプロダクト本部と連携して、プロダクトにデータサイエンスを用いたアプローチをしてきました。6月末にPoC分の開発が完了し、現在は本運用に向けた開発や運用体制の構築を進めているというフェーズになっています。

ーー入社から約1年、タイミーで仕事を進める上で意識していることはありますか？

経験豊富なメンバーの力も借りながらですが、常に主体性を持って仕事に取り組むことを心がけています。

メンバーの力を借りる上で、回答者側が負担に感じるような問いかけは本意ではありません。質問する際には、わからないポイントと自分なりにやったことを整理して伝えることで、なるべくオープンクエスチョンにならないように気をつけています。

おかげさまで社内で使用している技術にも詳しくなってきたので、積極的にメンバーの困りごとの解決や新規技術の挑戦をしているところです。

ーーこの1年で学んだことをチームに還元していくということですね。質問の仕方はすごく勉強になります。

そうですね。質問の仕方に関しては、リモート環境下で鍛えられたところはあるかもしれません。
私が社会人になった2020年は緊急事態宣言の真っ只中、入社直後からオンラインで働くのが当たり前でした。いわゆる「リモートネイティブ」の第一世代ですね。

なので、質問は文章にしっかりまとめる、即レスするなど、テキストコミュニケーションの基本は自然と身についたなと思います。

「学べる」組織の中で成長を実感できる

ーータイミーの魅力を教えてください。

成長できる環境だなというのは身をもって実感しています。

まず、人柄の良さと技術力の高さを兼ね備えているメンバーばかりなんですよね。先ほど「わからないことがあれば聞くようにしている」と話しましたが、それも困った時に手を差し伸べてくれる人がいるからこそ。勉強会もみんなが意見を言い合える雰囲気です。
教える側も教えてもらう側も意欲的なので、成長しやすいカルチャーがあると感じます。

また、DSグループはまだ組織規模が大きくないのもあって「経験がない技術にも積極的にチャレンジできる」というのも大きな魅力です。常に技術的な成長に向き合える環境は「いいな」と思うポイントですね。

ーータイミーに入社してからのご自身の「成長」をどう感じていますか？

コンサルティングファームにいた時とは、異なる分野がどんどん成長しているなと感じています。

当時は「背景の数式を理解した上でモデルを構築する力」は、一定のレベルまで到達できました。一方で、エンジニアリング観点ではなかなか伸びなかったんです。

タイミーに入社してからは、 DSグループが少数精鋭の組織ということもあって「モデル構築から運用まで一気通貫でやる」という環境下で、エンジニアリングや運用の力がどんどんついていきました。

入社当初から直属の上長であるcookieさんに手取り足取り教えていただいたおかげで、モデルの作り込みからリリースまで、ある程度一人で乗り切れるまでには成長できたと感じています。

組織が大きくなっても良い文化を残していきたい

ーー DSグループもこれからメンバーが増えていきますよね。

そうですね。現在採用を強化しており、今年に入ってから新しい仲間がどんどん増えています。

人数が増えてもこれまでのDSグループの「助け合い」や「なんでも共有」の良い文化は薄めずに残していきたいです。その上で、新しいメンバーが入ったことによるポジティブな変化を楽しめたらなと思っています。

先述したDSグループのミッションを実現するためには、やるべきことは盛りだくさんです。
レコメンド機能の拡張、事業者に対するダイナミックプライシング、また、闇バイトなど不正な利用に対しても自動検出など今のうちから手を打ちたいと考えています。

これらはほんの一例ですが、一つひとつの施策にチーム一丸となって取り組んでいけたらいいですね。

ーー最後に、今後の目標を教えてください！

本当の意味で「機械学習モデルの開発、継続的運用」を一気通貫で行えるようになりたいというのが中期的な目標です。

現在、担当しているレコメンドの機能の開発では、大量のデータに対応できるML基盤の構築が必要になってきます。これまで経験してきたことを糧に、会社に貢献しながら一人称で完結できる実力をつけていきたいと思っています。

また、長期的には、データサイエンスを用いてプロダクトや組織の強みを築いていく立場になっていきたいです。
他部門との連携も強化してチームとして動けるようにすることで、データサイエンスの力でタイミーをもっと強くできるのではないかと考えています。

お話できることを楽しみにしています

ご興味を持っていただけた方はぜひカジュアル面談にお申し込みください。いますぐの転職を考えていなくても大丈夫です！ぜひ、ざっくばらんにお話ししましょう。

（取材構成編集・文：Mamiko Kamiya）