キャリアパス・現在の仕事内容

Web広告配信を最適化し、その広告を必要とする人へ速くたくさん届ける。

プログラミングをはじめたのは小学6年生の頃。自分が書いたコード次第で何でも自由に動かせることが面白く、プログラミングと言う技術自体に惹かれていきました。パズルゲームの難問に挑むような感覚でアルゴリズム系プログラミングコンテストにも挑戦するように。高校時代は情報オリンピックに参加し、日本代表として世界大会へも出場しました。大学のときは国際大学対抗プログラミングコンテスト（ICPC）の世界大会で3位に入賞。学生時代に情熱を注いで身につけてきたプログラミング技術を活かせる仕事がしたいと考えるのは、私にとって自然な流れでした。

プログラミングができる仕事は他にもたくさんある中で、私がリクルートのデータプロダクトのエンジニアと言う仕事を選んだのは、より高度なアルゴリズムを要求されると感じたからです。社会に浸透しているプロダクトをいくつも持っているため、それに付随してデータ量も膨大。大量のデータをいかに効率よく処理するかといった、難易度の高い技術課題に取り組めることに魅力を感じました。

また、リモートワークやフレックスタイムなど、一人ひとりがパフォーマンスを発揮しやすい自由度の高い環境だったことも決め手の一つ。プログラミングコンテストで顔見知りの人たちも在籍しており、自分と近い志向の人たちが伸び伸びと働いている環境だということも安心材料になりました。

入社以来、私はリクルートの広告配信システム（DSP）に携わり、広告配信ロジックの最適化に取り組んでいます。DSPは、Web広告を最も費用対効果の高い方法で配信するためのシステム。最適な広告配信を実現するには、どんな人に届けるべきか、どの広告枠が良いか、そのターゲットに響くクリエイティブは何か…とさまざまな条件を加味せねばなりません。それだけ複雑なアルゴリズムが求められるため、非常に挑戦しがいのあるテーマだと感じています。DSPでより高度な処理ができるようになれば、その分だけ広告を本当に必要な人に最適なタイミング・手法で届けられるようになる。Web広告の価値を高めるための仕事だと捉えて向き合っていますね。

入社4年目からはDSPのチームリーダーとして開発の方針を策定するところから担当。開発メンバーへのタスク割り振りとサポートをしつつ、自身も開発の実務に携わっています。加えて、今年度からはDSPと並行してHR領域のレコメンド基盤の開発も兼務。レコメンド基盤では大量のデータに対して機械学習による推論を行うパイプラインの実装を行っており、これまで以上に機械学習を扱っているチームとの協働が増え、新たな知見を身につける機会になっています。

職種ならではのおもしろさ

大規模データ＆高速処理が求められる環境に身を置き、エンジニア主体で改善に取り組む。

私が感じるこの仕事の面白さは、大規模なデータを取り扱うところや、非常にリクエスト数が多く負荷の高いシステムを構築・運用するところです。特にDSPでは、広告枠のオークションに最適な値付けで入札をすることなど、刻々と変化する事柄に対して一瞬でより良い解を導き出すことが求められます。しかもそれを大量に捌かなければならない。何か効果改善をしようとしても、処理負荷が上がり過ぎると別の支障が出るため、負荷と効果のバランスをシビアに考えながら解決策を導きだしていくのは一筋縄ではいきません。だからこそ、私たちデータエンジニアが知恵を絞り、さまざまなパターンを考えて検証することを繰り返す過程に取り組みがいを感じます。

また、データプロダクトはユーザーから直接見えにくい部分であり、特定の事業には紐づかない独立したプロダクト（事業横断性の高いプロダクト）でもあるため、データ組織の外部からの要請を起点に何かに取り組むというより、エンジニアが主体的に課題やテーマを掲げて改善していく傾向が強いことも、私がやりがいに感じている部分。データの収集、分析、効果改善の仮説・施策立案・実装からその後の分析まで、少人数のチーム体制で実施しており、自分たちの意思で案件を動かしていると言う実感が得やすいと思います。

また、自由度が高いため、開発の方針策定や技術選定などをエンジニア目線で進められるのは嬉しい反面、自分たちで決めるからこその責任の重さも感じています。特に、クリアすべきゴールや目標の設定から自分たちで行うときは、「やりたいこと」と「やるべきこと」のバランスに葛藤することもあります。「好きだから」だけで突き進むのではなく、そのテーマに今取り組むことは本当に意味があるのかを考えなければいけない点は、自分にとって大きな学びになっています。

リクルートらしい機会

1年目で社内コンテストを企画。2年目には新人研修プログラムの講師に。

私がリクルートらしいなと感じた機会は、データ組織に配属された新卒入社1年目のメンバーだけで社内向けコンテストの企画・開催をしたことです。私が入社した当時はまだデータスペシャリスト向けの新人研修プログラムが確立されておらず、研修相当のものとして、「データサイエンスとエンジニアリングのスキルを競う社内コンテストを企画する」というお題が課されました。

新人育成の意味があるとはいえ、先輩たちも参加するコンテストを任されたのはプレッシャーもありました。けれどそれ以上に、私は学生時代からコンテストに熱中してきた者として、どうせやるなら絶対に面白いものにしたかった。問題の仕様検討から採点システムの構成・実装、当日の運営までを自由に考えられたこと、そのチャンスに1年目から挑めたことが嬉しかったのです。

また、コンテストをつくるにあたって単に形にするだけでなく、どうすればこのコンテストをより意味のあるものにできるか、継続性のあるものにできるかと考えながら取り組んだことが次なるチャンスにつながったことも、私がリクルートらしい機会だと感じた点です。コンテストの内容が先輩たちからも好評で、翌年度から新人研修プログラムに組み込まれることに。私は入社2年目にして研修の運営・講師を担当する機会をもらい、機械学習とアルゴリズムとWeb開発の習熟度を総合的に測るものとして、コンテストを発展させることができました。

機会を得るための「マイルール」

やりたいことも苦手なことも、上司には遠慮せずに本音で話す。

リクルートでは定期的に上司と1on1ミーティングをする「よもやま」という機会が多くあります。担当中の案件のアドバイスをもらったり、今後のキャリアについて相談したりとさまざまなテーマで話しますが、ここで自分の思いを本音で伝えることが大切だと思っています。それは、「できた」や「やりたい」などのポジティブな話はもちろん、「楽しくない」「苦手」といった感情も包み隠さずに伝えること。遠慮をして建前で話をすると、いつまでたっても自分の望む機会にたどり着けないからです。

むしろ、リクルートのマネジャーはメンバー一人ひとりの自己実現に全力で向き合ってくれるからこそ、本音をいつまでも打ち明けずにいるのはお互いに不幸です。良い顔をしようとして当たり障りのない話で繕っても良いことはありません。ネガティブな内容も含めて本音の話を受けとめてくれるのが、皆さんの尊敬できるところ。自分の希望や個性を上司や周囲に率直に発信しておくことは、自分にあった機会を呼び寄せることにもつながりますし、私の希望を知ってくれているからこそ新たなチャレンジを応援してくれます。

大事にしていること

専門分野の追求と、好奇心を持って広く浅く学び続けることを両立したい。

私が仕事の上で大事にしているのは、何でも興味を持って知ろうとすることです。理解が曖昧な状態でいることに居心地の悪さを感じる性格だからなのもありますが、根本的には「知らないことを知る」という行為自体が好きだから。それに、リーダーという立場上、自分が分からないせいで、メンバーと正しくコミュニケーションできないという状況は避けなければいけません。持ち前の好奇心を発揮して、話を聞いたり自分で調べたりする手間を惜しまないようにしています。

そうした自分のスタイルを続けるためにも、いかに効率的に物事を進めるかが重要。同じ1時間でも、自分のパフォーマンスを最大発揮できるような生産性の高い1時間にするために、業務の効率化や集中しやすい環境で働くことなど、大小さまざまな工夫を常に意識するようになりました。

データエンジニアとして私が実現したいのは、自分の強みであるアルゴリズムの深い知見を追求しながらも、機械学習など周辺の知識も広く浅く吸収しながら、深さと広さの両方を兼ね備えた人材になることです。その姿を実現するには、リクルートは最高の環境。今担当しているDSPとレコメンド基盤は、まさしく自分の得意分野と勉強が必要な分野に並行して挑戦している感覚です。専門分野に軸足を起きつつも、それだけに留まらない多様な挑戦の選択肢が広いこと。事業領域の数だけ向き合うべきテーマがありますし、データエンジニアとして取り組める余地が無限にある環境だからこそ、常に新しい技術を学び続けられるフィールドだと思います。