ちょっと前なんですが、社内サイトである『TECH CyBar』というサイトに

僕が管轄しているMDHのエンジニア組織をご紹介いただきました。

(社内の人は見てね♥)

 

 

いくつかお話が混ざったりしているんですが、結局僕が何を考えて組織を

立ち上げてきたのかというところをちょっと書いておきます。

 

僕がやっている事をそのまま書くと、結局

知的好奇心と技術的欲求が満たされて、

成長実感がある組織にする

という事をやっています。

 

エンジニアの働く環境の話になると、どうもお金や物の話が多い気がします。

●●がタダだよとか、めずらしい施設があるよ、とか。

 

それらももちろん大事なんですが、彼らと月一面談を通じて対話をしていると

それだけを求めているわけではないという事が分かってきます。

 

これは偶然なのですが、アドテク局の立ち上げ当初、

MDHという元営業組織はお金や物のリソースが

潤沢な訳ではありませんでした。

 

それもあって、制度や体制を成長したい人や技術的欲求がある人に

向けて寄せていって、その文化そのものを採用のフックにしてきました。

 

例えば、僕を含めたディレクターが全員SQLを覚えていっているのも、

きちんとエンジニアがエンジニアリングに集中して、

プロダクト改善を通じて正しく成長に向き合えるようにです。

 

ビジネスサイドと協働して近い距離で創って作って売るを

体験するのもそういう成長ができるようにです。

 

もちろん完璧なわけではもちろん無くて、沢山の課題がありますし、

ある種抜けていた部分に失望して組織を去っていった人もいます。


なのですが、基本的には我々はこれからも

知的好奇心と技術的欲求が満たされて、成長実感がある組織を

今後も目指していきたいと思います。

 

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Codezine さんに僕らが始めた取り組みついて取材していただきました。

 

エンジニアがデータサイエンスにも挑戦できる組織を

立ち上げたサイバーエージェントの試み

 

簡単に言うと、メディア広告部門に属しているエンジニアが、

機械学習もやるという部署を立ち上げた話です。

 

CC:Jeffrey Beall

 

なぜやるのか?

 

広告の最適化配信に携わっていると、どうしても避けて通れない道があって、

それが、大規模分散処理、そしてデータサイエンスです。

 

それぞれの専門家を採用して突き詰めていくのももちろんできるのですが、

ビジネスとエンジニアリングがオーバラップしながら違う言語を話しているように、

データサイエンティストとエンジニアも違う言語を話します。

 

越境人材がいると、お互いにとってのベストだったり、お互いにとってもっとも

コストの安くつく妥結点を見つける能力が部署として格段に上がります。

 

当然、専門家集団である秋葉原のラボにそういう人材はいるのですが、
優秀な彼らは引っ張りだこの人材です。

 

で、あれば彼らの指導を仰ぎながら、自分達でもそういう人材を育成し、

より高いレベルで協業できるようにしようというのが第一の目的。

 

もうひとつは、せっかく広告ドメインで仕事をしていて、機械学習が活かせる

課題がたくさんあるのだから、キャリアパスとしてこういう道も用意しましょうという

内部的な理由です。

 

具体的に何をするのか?

 

実は、部署内には既にサイエンティストと協働するチームがあって、

データエンジニアの素養はそこで培う事ができます。

 

そこにプラスして、例えば「テキスト解析とCTRの相関性」みたいな

テーマについて、ライブラリの選定、素性の追加などといったタスクを

行っていく事になります。

 

記事内でも紹介されていますが、「データエンジニア」「マシンラーニングエンジニア」

「アルゴリズムデベロッパー」といったステップを踏みながら、今自分に足りないのは

どういうスキルなのか?を明らかにし、実装を通じて磨いていきます。

 

メディア部門の良いところは行動データやメディアのリンクのクリックを始めとした

「ユーザーの普段」に関する情報が豊富にあることです。

 

エンジニアのスキルレベルをアップし、さらに高次の課題を解いていくのが

今から楽しみです。

 

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