トップデータサイエンティスト、あるいは、シニアエンジニアになるには？

「お仕事何されてるんですか？」と聞かれて、「トップデータサイエンティストです。」あるいは「シニアエンジニアです。」と答えられるのは、ちょっとかっこいいですよね。でも実際にデータサイエンティストやエンジニアに求められる業務って多岐に渡りますし、それらをいきなり全部できるようになろうとしても、なかなかどこから手をつけたらいいのかわからない、というのが実際問題あると思います。 そこで、業務と学習それぞれの内容を相談しながら、最短でデータサイエンティスト、エンジニアになるためのノウハウをお話できたら嬉しいなと思います。もちろん、それはいずれにせよ楽な道ではありませんし、企業からの期待値にいつもいつも応えられるとは限らない、そういう難しい現実もあります。 では、どうやってデータサイエンティスト・エンジニアとしてのキャリアを切り開いていくのかと、ぼくなりに自分の経験を踏まえて考えてみたときに、「アカデミックな分析知識」をどのようにエンジニアリングで実現していくのか、その社会実装に向けてのノウハウが肝になってくると考えています。 また、分析の結果として、エンジニアリング以上にビジネスに対するインパクトに強い関心があるという人もいると思いますが、どんなによい分析をしたとしても、その知見をビジネス上のオペレーションに反映できなければ、それも宝の持ち腐れとなってしまいます。 ですので、まずは「アカデミックな分析知識」と合わせてエンジニアリングを、業務や学習を通じて体得して頂いて、そのソリューション結果がどういった効果をもたらすのか検証する、そのような順序でスキルを向上していくのがいいのではないかと思います。 最近ではChatGPTをはじめとしたジェネレーティブAIなど、最新のデータサイエンスを、モダンなエンジニアリングによって実現し、社会に新たなインパクトをもたらす時代が到来しています。このような時代にあって、次世代に向けてのキャリアの積み方など一緒にディスカッションできれば幸いです。

こんな人と話したい

これからデータサイエンティスト、エンジニアを目指されている方。現在、データサイエンティストのポジションにあるが、エンジニアリング力を高めていきたい方。現在、エンジニアのポジションにあるが、データサイエンス力を高めていきたい方。AI、機械学習で世の中を変えたい・よくしたいと考えている方。ビッグデータ、スモールデータに対する分析観点でお困りの方。データエンジニアリングでのパイプライン構築などにお困りの方、あるいはそういった技術を身につけたい方。クラウドネイティブ（AWS, Azure, Google Cloud）での運用ノウハウを知りたい方。大規模言語モデル（OpenAI, LLaMA, Hugging Faceなど利用）について業務システムへの組み込み方を詳しく知りたい方。オフショア（ベトナム、バングラディッシュ、ウクライナ等）について知りたい方。電子マネーシステムの構築に興味がある方。NFTを用いたオンチェーン実装（HyperLedger Fablicなどを用いた）に興味がある方。流通業界におけるRetaiDXに興味のある方。

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