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竹澤　輝 2019/03/10

成果物

• 機械学習/ディープラーニングの個人実装 ML/DL projects on GitHub
• 機械学習/自然言語処理に関する英文記事の投稿 #ShortcutNLP series

技術スキル

• 開発環境: MacOS Mojave 10.14.3
• プログラミング言語: Python(core), R, HTML5, CSS3
• ライブラリ: Tensorflow, Kras, Scikit-learn, Chainer, Genism
• データベース言語: MySQL, PostgreSQL

職務要約

　北海道大学経済学部を卒業後、インテリアの E コマースベンチャーにて商品企画室に所属し、1 年 3 カ 月の間データアナリストを担当。その後、創業期のスタートアップにマーケティング責任者として参画。 消費財/サービスと異なる 2 種類のビジネスにおいて、データマイニング&アナリティクス業務を経験。 　2018年12月より、機械学習技術による非構造化データのビジネス活用に大きな可能性を感じ、データ サイエンス&機械学習の技術習得を開始。ニューヨークの Byte Academy が主催する Machine Learning Bootcamp に参加する傍ら、自然言語処理を中心とした 20 以上の個人実装を経て現在に至る。

職務経歴

Bussiness Analyst / マーケティング部門責任者

• 期間:2018/08 - 2018/11
• 所属:株式会社 Xvolve

• ドメイン:デーティングアプリケーション / オンラインサービス

• 概要: 　アッパー層向けのデーティングサービス「Bachelor」の全マーケティング業務を管理。ユーザーの獲得 から有料化、継続までを一気通貫してデザインする。サブスクリプションビジネスにおける KPI の設計か ら中期での目標管理を遂行。その他ウェブ広告運用、マッチングアルゴリズムの改善まで幅広く着手。

• 成果: 　プロダクトを通してどの顧客データを握るべきかという視点でサービスの設計に携わる。また集めたデータを活用し分析だけでなく、分析結果を収益に反映させることにこだわり、下記を達成。
  • 既存の課金ユーザーと顧客データ&ログ解析を用いて、有料化コンバージョン率を改善
  • ウェブ広告の運用において定量的な分析&改善により、前任者を上回る最低 CPA を達成
  • チームメンバー全員が常に、週次の各 KPI 達成状況を把握できるダッシュボードを構築

Data Analyst / プロダクト開発室

• 期間:2017/04 - 2018/07
• 所属:株式会社 Cospa Creation ト

• ゙メイン:インテリア&ファッション / E コマース

• 概要: 　国内最大級のドロップシッピングプラットフォーム「通販素材.com」を運営する同社にて、インテリア を中心とした累計 2000 超の自社商品のデータマイニングを実施。市場トレンドやニーズに対する定性的な リサーチと、定量的な実際の販売データ分析から仮説を立てて商品企画を実施。

• 成果: 　同時期に同じ部署に配属された新卒&中途社員 12 名のうち、1 年目に分析を担当した商品で売上トップを記録。データを分析するにあたり、成果を出すために行ったことは以下の3つ。
  • 未整理のデータを粘り強く仕分け、可視化することでインプットの量で差をつけること
  • 商品をウェブと消費財独自の変数にブレークダウンすることで、定量的な分析を可能にした
  • SEO に関するナレッジが不足していた分析チームに、SEO の視点での売上分析やツールを導入

学歴&資格

• 2018 Winter Machine Learing Bootcamp by Byte Academy in New York, US (2018/12 - 2018/03) 卒業
• IBM Data Science certification in Bangalore, India (2019/01 - 2018/04) 取得
• TOEFL ibt score: 86
• 北海道大学経済学部経済学科:統計言語 R を活用した計量経済学&留学生特別クラスの単位取得
• 栃木県立真岡高校:首席入学、首席卒業

自己PR これからやりたいこと！

　これまでのキャリアで積み重ねてきたスキルを 3 つにまとめます。

• ビジネスアナリティクス能力: 市場ドメインやビジネスモデルに対する読解力を生かして、データ分析の結果を粘り強く PL に反映させた成功体験がある。
• リサーチスキル: 常に0から学習しようとせず、他社(他者)の先行事例や失敗を徹底的に調べる。問題解決の勘所を最短で捉えるために必要な、リサーチ能力がある。
• 英語での情報収集力: 機械学習領域の専門知識と英語力を掛け合わせ、最先端かつ最良なソースや論文にアクセス することができるため、効率的に質の高いインプットを継続できる。

　一方で課題としては、私にはソフトウェアエンジニアとしての実務経験がなく、主にバックエンド側で必要とされるコンピュータサイエンスの知識や技術が不足しています。ただ、C言語やクラウドストレージ、分散型処理システムに関する 学習にも取り掛かり始めており、技術習得に対するモチベーションと危機感は共に強く持っています。

志望動機

ミッション、ドメイン、技術者としての成長という3つの観点から次に所属する企業を探しております。

• ミッション: 最先端技術をテコに、既存産業をアップデートする瞬間に技術者として携わるという個人的な目標が達成できる組織
• ドメイン: データ量に一定以上のボリュームがあり、独自の画像や自然言語など非構造化データを保持できるドメインでの事業展開
• 技術者としての成長: 周りの技術者とのコミュニケーションバリアがなく、テクノロジーを心から楽しむギークが集まるエンジニアチーム

さいごに

2019.03.10 　現在、上述のように機械学習技術を用いて新しいサービスを生み出す企業で働く機会を真剣に探しております。どんなカタチであれ、ぜひ一度お話しする機会をご用意していただければ゙幸いです。