Avsnitt
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00:00:00 keep alive fmのドメインを取りました！
00:01:00 本編開始
最近、賞を取った
https://www.inma.org/blogs/main/post.cfm/INMA-unveils-30-rising-stars-in-global-news-media-with-young-professionals-awards
00:02:00 自己紹介
新聞社でデータサイエンティスト
機械学習コンペティションKaggleで、入門書執筆・優勝・Kaggle Masterなど
https://www.kspub.co.jp/book/detail/5190067.html
https://www.kaggle.com/sishihara
00:04:20 INMA “30 Under 30 Awards”
国際ニュースメディア協会で今年新設された世界の若手30人に贈られる賞
アジア太平洋地域の最優秀賞
大学時代の学生新聞経験と、Kaggleなどデータサイエンスの強み
00:07:00 大学新聞
記者や編集長の立場で、電子版の立ち上げに関わる
ページ閲覧数やSNSでの反響を分析
紙以上の世界の広がりを感じて、webの凄さを知る
広告やイベント事業にも関わる
00:14:10 データサイエンス
学生新聞の経験を通じて、データを分析して知見を取り出す楽しさを知った
企業に入った後に趣味としてKaggleを始める
Optunaの活用事例
00:28:00 チームか個人か
知識共有が好き
会社への帰属意識
個人としての責任・価値
コンフォートゾーン・転職・挑戦
データサイエンスが向いている領域
00:50:45 どれくらい先のこと考えている？
@upura0 の場合
@crcrpar の場合
@guiltydammy の場合
答えは分からないながらも考えていくことが大切
人生はA/Bテストできない
いろいろ手数を打っていて、気づいたら希少性になった -
ホスト: @ayemos_y @crcrpar
ゲスト: @s_24_ @keisukep
@s_24_ さん自己紹介 ニューロサイエンス／聴覚情報処理からNTT研究所の音声認識インターンシップへ リクルート／PFNでのインターン 卒業後はトヨタ自動車へ 2017年当時の自動運転技術への取り組みの状況について その後はTDI-ADへ。車で動作させるモデル周りのMLOps、データパイプライン整備の仕事 副業として未踏アドバンスドへ参画(イベントカメラ)。ここで@crcrparと知り合う 現在は社会人博士取得と仕事を両立中 @keisukep さん自己紹介 東工大CS GoogleのインターンでGoogle Mapのルート検索周り 研究は機械学習／分散表現周り その他Webサービス立ち上げ、飲食店経営など リクルートに入社。データ系部署へ Airプラットフォームでプロダクト統括。Googleにないデータの活用／スモールビジネスへの思い入れ Googleインターン。尖った同僚達の話 その後Indeedへ。2019年に渡米しAIを活用したリクルーティング機能の立ち上げ。現在は同PM。 問を解く専門職と、問を見つける人の話。 東工大の話。 雑談 5-10年後、40代以降何したい？下の世代優秀だけどどうする？ 海外勢のキャラクターについて メンターを3人見つけようという話 人のはなしを聞いて、オンリーワンになろう エンジニアリングはアメリカで通用する。総合力は… 今後は地政学的ハードルも他人事ではない (歴史を学んで備えよう) -
Saknas det avsnitt?
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出演者 @ayemos_y @mathetake @crcrpar
厳密には非コンピュータサイエンス専攻
コード書き初めて5年ぐらい
英語圏への留学・在住経験なし
Misc 第1回は収録時（2020/08/19）で300回再生超えてました．ありがとうございます．ショーノート今回はほぼ@crcrparの話です．
@crcrparのインターンとバイト歴
VASILY -> PFN -> メルカリ -> PFN -> NVIDIA -> PFN
VASILY
現ZOZOテクノロジーズ
PFN
2018夏のインターン
バイト（2018秋-2019春）: Chainer
バイト（2019秋-present）: Optuna
メルカリ: 機械学習モデルのモバイルアプリへのデプロイ周りの調査（MediaPipe）
NVIDIA
今年の2月後半から5月前半まで
仕事内容について
PyTorch
英語について
面接対策
インターン中のコミュニケーション
サンフランシスコ・ベイエリアでの暮らしについて
COVID-19隔離の話とか
今後どういう方向性で行くか
機械学習まわりのソフトウェアでしばらくやっていきたい
最初はインターンでやっていたようなことをやっていく
モデルを作ることへの興味はほぼない
NVIDIAでのインターンで感じたこと
チームに恵まれてたって話
言及したソフトウェアとトピック Chainer CuPy Optuna MediaPipe Bazel PyTorch APEX JAX 混合精度学習: https://docs.nvidia.com/deeplearning/performance/mixed-precision-training/index.html ニューラルネットコンパイラ：http://xsig.hpcc.jp/2019/wp-content/uploads/sites/6/2019/06/imai_20190529_xSiG_public_s.pdf -
@mathetake, @ayemos, @guiltydammy で、3人のキャリアなどについて話しました。
自己紹介 3人の自己紹介 3人の馴れ初め、JSAI 2017、機械学習若手の会 keep-alive.fmを始めた理由 @mathetakeの話 noteを書いた 深層学習との出会いとブログ Web開発ほぼ未経験でGunosyへ新卒入社 TJO氏のQuora の回答 Envoy Proxyとmathetake/proxy-wasm-go, mathetake/gasm weaveworks/flagger のメンテナになった 9月からtetrateで働く @ayemos の話 株式会社ポインティ 二足のわらじを履くCTO 機械学習エンジニアからフルスタックへ バリューを出せない現場から撤退する話 https://ayemos.hatenablog.jp/entry/2020/04/01/164807 Slackのチャンネルに全部入る話 @guitydammyの話 エンジニアにはなれませんでした ハマらなかった1社目からLINEへ 計算物理系の研究におけるデータ分析 応用数学が一番面白い データ分析屋が数字を持ったら大変だった 評価制度の目的について フレイヤーが仕事の価値について話すということについて
