Re: Career

接頭辞の「re-」には、「再び」「新たに」「やり直す」「元に」といった意味があります（手元にあった『オーレックス英和辞典 第2版』より）。今回は、その中でも「新たに」というニュアンスを込めて、このタイトルをつけました。

2026年9月30日をもって新卒で入社した会社を退職し、10月1日から新しい会社で働き始めました。

1社目では、機械学習エンジニア／データサイエンティストとして、推薦システムを中心としたマッチング開発に携わっていました。次の会社ではAIプラットフォームエンジニアとして、推薦システムの開発をはじめ、コンテンツのDiscovery（発見）に関わる、より幅広い領域に取り組む予定です。

新卒の頃は、「機械学習（特に推薦分野）を仕事にしたい」という想いが強くありました。

実際の業務では、モデル開発にとどまらず、課題整理やデータ整備、モデル評価、本番環境の推論基盤構築まで幅広く経験しました。モデルを「作る」だけでなく、プロダクトで「使える形にする」ところまでやり切れたことは、自分にとって大きな糧となりました。

一方で、実際に機械学習の開発に携わるうちに、自分の関心も少しずつ変わっていきました。

「どのモデルを使うか」「どう精度を上げるか」を試行錯誤する面白さは、今も変わりません。しかし、それ以上に「この推薦によってプロダクトをどう良くできるか」を考える時間が増えていきました。

推薦は、精度の高い候補を返して終わりではありません。その推薦によってユーザーがどんな体験をするのか。そこまで考えて設計することに、面白さを感じるようになりました。「技術そのものへの興味」から、「推薦を通じた価値提供への興味」へと、自分の関心が広がっていったのだと思います。

次の環境を選んだのも、こうした考えの変化があったからです。推薦がプロダクトの中心的な体験に深く関わる環境で、これまでの経験を活かしながら、さらに深く向き合いたいと考えました。

ユーザーに価値ある出会いを届けることで、まだ見ぬコンテンツが読まれ、そのことがコンテンツの作り手の活動を支える。そうした循環が、プロダクト全体の価値を高めていく。個々の指標を改善するだけでなく、ユーザーとコンテンツをつなぎ、サービス全体をより良くする。そのために、これまで培ってきた機械学習や検索・推薦技術を活かしたいと考えています。

こうした考えを持つようになったのは、間違いなく1社目での経験があったからです。1年目から大きな裁量と挑戦の機会を与えてくださった当時のVPoEや取締役、そして共に働いた仲間には感謝しかありません。

「機械学習を仕事にしたい」から「推薦でプロダクトを良くしたい」へ。

この考え方の変化こそが、1社目で得た最大の成果だと感じています。
学んだこと、できるようになったこと、そして試行錯誤した経験のすべてを糧にして、新しい環境で挑戦していきます。

そんな「今までの経験を糧に新たなキャリアの歩みを始める」という意味を込めて。

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