未来永劫

メリーバッドエンドが好きです.

株式会社メルカリに新卒入社しました

株式会社メルカリにソフトウェアエンジニアとして新卒入社しました.
配属は希望通りSysML(System for Machine Learning)チームでした.
具体的には下記のJDのようなことをやってます.機械学習のモデル作成以外の全てです.

mercari.workable.com

Kubernetes上に構築した機械学習システムの改善や信頼性向上
機械学習システムを改善し、機械学習エンジニアを支援する
各種オペレーションを自動化するためのツールの開発、運用
障害検知やキャパシティプランニングのためのモニタリング環境の構築、運用
機械学習システムのセキュリティ設計、運用

そろそろ試用期間が終わるので,入社エントリです.

入社した経緯

2年前にメルカリのインターンに参加したからです.
shopetan.hatenablog.com

私は当時のブログで,以下のように感想を綴ってます.

会社としてGo BoldやBe Professionalという考え方をとても尊重していて,「成果を出すための障害があるなら取り払う」「成果には適切な報酬で支払う」ということが徹底されていました.
実際の環境や距離感の項目からもそれは見て取れると思います.全ては成果を出すというところに注力されているのだなと,参加後にひしひしと感じます.

今のメルカリでもそれは変わらず,議論の中で「それはBeProじゃないよね」などが当たり前のように飛び交います.
いわゆる社訓(バリュー)は形骸化するのが当たり前な中で,メルカリのカルチャーは2年経った今も変わらず生き続けている事が入社の大きな要因の一つです.
すべての行動指針がバリューに沿って決定でき,どのメンバーとも共有できることがここまで働きやすさに繋がるとは思っていませんでした.

それから,インターンの当時から待遇は十分で,今年の夏季インターンも日給2万円だそうです.
メルカリでは,「学生だろうと社員同等に評価する」という文化が根付いています.
自分はこの夏季インターン後に内定を頂き,その後の長期インターンを通して内定後のオファー額から更にupし大学在学中に昇給しました.
このように合理性のある選択や決定をしてくれる会社であったことも入社を決めた理由の1つです.
ちなみにLINE社も同時期に内定を頂いてましたが,「スキルアップが確認できた場合は昇給してほしい(要約)」と伝えたところ,当時僕の担当をして下さったLINEのHRの方がすぐに改善してくださいました.
LINEは新卒に対するハイレベル採用も行っておりいい会社なのでおすすめです.

他にも色々と決定要因があるので列挙しておきます.

  • SysMLをやっている日本の会社がほぼ存在しない
  • 自分自身が社内で貢献できることがまだ沢山ある
  • メンターや当時から関わりのある方たちがリスペクト出来る人たちだった
  • 学会のスポンサー参加がインターン生でも出来る(2年連続行きました.)
  • 自販機の飲み物が飲み放題
  • 12時までに出社すれば怒られない
  • 勤務地としての六本木は交通の便が最悪だが,ランチはどこも美味しい
  • 渋谷や新宿より臭くない

会社について

会社としての成長が目覚ましく,インターン当時数名だった機械学習チームは,今や社内のイベント会場を抑えないとチーム全体ミーティングが出来ないくらいの規模になりました.
急激な人員増加に対して賛否あると思いますが,インターン同期のチームメンバーの誕生日をメンバー皆で祝えたのは楽しかったし良しとします.
また,現在のメンターよりも,メンティーの僕のほうが社員番号が古いのも面白く会社の成長を実感しますね.

人が多いことに甘えずに,今後も社内でアウトプット出せるようにやっていきます.

同期について

19卒入社のメンバーはエンジニア・PMの職種を問わずリスペクト出来る人たちばかりで過ごしやすいです.

メルカリ初のチーム制新卒研修「Scrum Training」の成果発表会を開催! #メルカリな日々 | mercan (メルカン)

5月いっぱいまで上記のチーム研修がありましたが,どのチームもPMの業務をエンジニアが行ったり,エンジニアの業務をPMが自発的に協力して実際にコードを書いていたりする姿が印象的でした.
他にも,チーム全員でiOSを書いていたり,チームを超えて特定領域の知識をシェアするオープンドアを実施しているメンバーもいました.
職種にとらわれず,成功のために自分の責任範囲を超えた挑戦をするメンバーばかりで日々刺激的です.

私はGitOpsによるCI/CDや,機械学習のための継続的な再学習を支援する仕組み,また,機械学習を用いた推論サービスなどをメルカリの推進するマイクロサービスとしてGKE上にオートデプロイする環境を構築していました.
最終発表時にアーキテクチャ構成について褒められたので,上記のメンバーには敵わないかもしれませんが,自分なりのバリューを発揮できてよかったです.


炎上しがちなのでパブリックに会社について言及するのは控えていたのですが,こういうことを呟けるくらいリスペクト出来る同期と働けています.

研修は基本的に「時間を無駄に抑えられて,且つ学びのない面倒なもの」という認識があり,期待をしていませんでしたが,「楽しく学びのある研修は実際にある」と知れて良かったです.
メルカリの研修では,あらゆる研修内容に関してFBができ,来年度以降の改善案についても主体的に提案出来るので体験が良くおすすめです.

最後に

メルカリ「Summer Internship for Engineer 2019」の募集を開始しました! #メルカリな日々 | mercan (メルカン)
特に僕にインセンティブはありませんが,優秀なインターン生と一緒にワイワイしたいので応募お待ちしてます.

都内に引っ越す際の物件選びの話

はじめに

東京に引っ越すのは初めてなので,東京のクソ不動産と戦うために役立った情報などを本記事で掲載する.

自分自身は,完全紹介性の不動産業をしている方とやりとりを行なった為,特段苦しい出来事は発生しなかったが調べて役に立った情報もあるのでまとめて開示する.

メモなので走り書きですが,これから都内に引越しを検討している方の役に立てば.

不動産に聞いた「分かりやすいクソ不動産」の見分け方

  • 不動産の店舗前に「間取りと価格のチラシ」を貼り付けている不動産
    • これは,「物件は流動性が高いのでわざわざ紙で貼り付けるコストが見合っていない」ため.
    • 騙すために貼っているといっても差し支えがない.
    • 契約時に何を吹っ掛けられても仕方ない.
  • 電話や店舗案内以外での応対をしてくれない不動産
    • メールなどのエビデンスが残るものを避けてくる会社は怪しい.
    • 店舗に呼び込んでしまえば勝ちと思っている節があると聞いた.
  • 物件情報問い合わせで誠実に対応してくれない不動産
    • 複数の不動産に同じ文面でこの物件を紹介してくれと頼むと,違いがわかるとのこと.
    • 物件がないので代わりの物件を紹介してくれる不動産や,無いのにあると偽って店舗に引き込もうとする不動産など様々なようだ.

不動産に聞いた「ベストな物件選びシーズン」

  • 2-3月は最も忙しい時期なので良い物件は内見中に他人に抑えられてしまうらしい.
  • 1月から良い物件は徐々に消滅し,2-3月で狩り尽くされた焼畑に残るのが4月にまで残っている物件.
  • 夏から秋にかけてが最も暇で良い物件も残っているらしいので,可能であれば次回以降そうしたい.

自分の要求物件について

希望賃料

  • (管理費等込みで)9万 - 12万前後
  • となるはずだったが,結局宅配ボックスが欲しくて13万ちょっとまで許容することにした.

希望する物件の条件

MUST

  • 1DK以上(1LDK, 2K, 2DK, 2LDKなど広くなるのは可)
    • これは1DKと表記されていてもキッチン周りが整備されていて広めの物件があったりしたので結局1DKを中心に見た.
    • 駅の徒歩10分圏外になるとより広めの物件があるが,通勤は30分以内で収めたいので諦めた.
  • バス/トイレ別
  • 全居室洋室
  • 光ファイバー
  • 駅まで10分以内

OPTION(あると良い)

  • 築年数が比較的最近(もしくはリノベ済み)
  • 宅配ボックス
  • 24時間ゴミ出し可
  • スーパーが帰宅経路に含まれる

物件探しのスケジュール

入居したい時期から逆算して,2-3週間前に内覧できると契約がスムーズに行える. したがって,仮に12月末に引っ越す場合は12月中旬に内覧できる状態にした方が良い.

という事を踏まえると,

  • (入居の1か月以上前) 物件探しを始める.
  • (入居の1か月前) 気になる物件に対して不動産へアポを取り内覧予定を立てる.
  • or その不動産の持っている他の物件の資料を請求する(その際上記のような希望テンプレートを持っている方が良い).
  • (2週間前) 内覧・契約を行う.

雑に組むなら上記のようなスケジュールで実行できる.

物件探し

  • 1か月以上前から始め,内見予定の1週間前から該当物件があるか逐一問い合わせをしたり紹介をしてもらうといった事を繰り返した.
  • 基本的にSUUMO,HOMESなどに掲載されている物件の半数はおとり物件か,既に成約済みなのに載せている物件ばかりで問い合わせてもFalseが返ってくる.

    • 良い間取りの物件にも関わらず1か月以上前から掲載され続けている物件はおとり物件と考えてよいと思う.
    • とはいえ,Trueでreturnされる物件もあるにはある(例えば同じ建物の他の部屋が空いているなど).
    • 以上の結論から,False値が返ってくるものとして積極的に isExistProperty() 関数を叩ける不動産を知る事が大事.
  • また,目当ての物件が5件程度見つかったら,内覧予約を早めに済ませた方が良い.

    • 内覧予約をする前に物件が成約済みになると無駄になるし良い物件であるほど後悔する.
    • 一般的には4~5件ほど巡った上で決めるようだ.

内見

持ちもの

  • スマホ(写真撮影 方位磁石代わり)
  • iPad(PDFで貰った物件情報にメモを書き込むため)
  • 充電器
  • メジャー
  • スリッパ

メジャーはカーテンサイズや部屋の間取りの確認,ドアのサイズや洗濯機等の搬入経路の確認に必要. スリッパは部屋のクリーニング前などでは床が汚れている可能性があったり,そもそも色々な人間が出入りしているので汚いことから必要.

現地に行く前に確認する事

  • 会社から物件までの経路と時間(内見移動は車で行う事も多いので事前に調査済みであるとよい.)
  • 道中に坂や信号はどの程度あるか(移動の辛さや信号待ちの無の時間はgoogle mapでは測れない.)
  • 物件周辺の雰囲気(駅の最寄が何口かで雰囲気が変わるため.)
  • 予定の無い日に家から出るのもMP(決心)が必要なので,日々の意思決定に伴うMPをどれだけ減らせるか.
    • スーパーやコンビニが近隣に存在するか
    • 駅周辺や近所にジムがあるか
    • 簡単にご飯を済ませられるお店はありそうか

現地で確認する事

  • 日当たり(南向きであろうと,事前情報は当てにならないので実際にどれくらい良いか確認する.)
  • 窓を開ける(網戸の確認,バルコニーの確認など.)
  • コンセントの数と場所(家に電化製品の多い人間は大事 キッチン周りでコンセントが無いと悲惨な事になる.)
  • 有線ケーブルが引ける場所
  • 壁の薄さを調べる(わざわざ高いお金を払うのに隣人の音が気になる人生は嫌.)
  • 水回りの水圧の確認(フィリピンのような水がチョロチョロでてくるシャワーは避けたい.)
  • 敷地内 or 近所に駐輪場があるかどうか(そして盗まれない場所に設置できるか.)
  • 修理を依頼しなければならないもの
    • 床や壁の傷
    • ドアの立てつけ

契約にあたっての交渉

交渉で値切れるもの

交渉に使えそうなのは以下の通り.

  • 仲介手数料 (1ヶ月 -> 0.5ヶ月)
  • 礼金
  • 家賃
  • フリーレント

交渉するタイミング

大きく分けてやりやすいタイミングは2つある気がする.

  • (管理会社の人々と)内見するとき
  • 申し込みを入れるとき

内見するときに物件の弱みポイントを抑えておくとよく,自分の場合は「立地も条件も良いが,かなり湿気が溜まりやすく気になる人が多そうだった」. それについて伺ったところ,「オーナーさんも気にしている・管理会社も把握している」ということなので,「物件を気に入っているという点,ただお金がないので初期費用を抑えたい」という情報を伝えた上で,「ここの物件に正式に入居を決めたいので礼金を1ヶ月分から0に負けてもらえないか」と交渉した. 加えて「当方修論執筆があり,引越しまでに時間があるので,可能であれば入居日を延ばせるだけ伸ばしたい」と伝えた.

結果として礼金がゼロになり,入居日を1ヶ月分伸ばしてもらった.

入居日については,「丁度ベランダを工事したいと思ってたので,入居遅らせても良いですよ」とのことで,こちらは運ゲーだった. 誠実で引き腰姿勢をとりつつ,管理会社・オーナーと穏便な関係を築くと良い.

仲介手数料に関して

  • 仲介手数料は参考文献にも載せているが「契約者の同意がなければ家賃1ヶ月 x 0.54しか支払う義務がない」ので,参考文献に従って交渉した.
  • 一般に不動産は「分かりました書き換えます.」と応対してくれるところと,「同意できないのであれば他の方に契約を回します.」と強気に応対してくるところがあるので注意する.
    • ただ,SUUMOなどに掲載されている物件はどの不動産でも紹介できる物件らしいので「では別の不動産経由で紹介してもらいますので結構です.」と伝えると良いと思う.
    • 引き下がればそのまま契約を進めれば良いし,引き下がらないのであれば他の不動産に行き紹介してもらうだけなので.

その他雑感

  • 内見するときにダメポイントを見つけ,値引き可能か訪ねると良かった.
    • 要相談と答えるところと,基本的に交渉は受け入れない と返事するところで分かれる.
  • 家賃の値切り交渉は10万円前後だと,良く値切れて5000円程度らしい
    • 礼金と家賃で比較すると,長期的に住む場合は家賃の方がいいが,給料は成果で上がることや,転職の可能性を考慮すると礼金の方が値切りとしては価値が高いと判断した.
  • 一度値切れてしまった場合,値切った以上入居しないといけないのでそこだけは気をつける.
    • 人間として当たり前ポイントですが一応.

参考文献

以下に参考にしたエンジニアの皆さんの物件探し記事を示します.

2018年下期のまとめ

3rd,4th Quarter 2018な自己反省系記事です.

OKR

3rd Quarter

研究の中間発表があったので,その為の消化活動が1つ.
kaggleなどのデータ分析系のタスクで何か賞を取ろうという活動が1つ.
あとは英語や自己研磨が1つといった具合で設定していた.

研究

研究については(当時)順調で,春に落ちた国際会議のストックがあったのでそれ+αで中間発表のタスクキルに繋げられた.
中間発表そのものは,院生の場合会場が複数あり自分はほとんど教員が居ないような会場だったので実質ゼミのようなものだった.
正直,形式上存在しているだけで,このような発表に意味はないと思うし廃止してほしいと強く願っている.
誰も聞きに来ないような発表のためにわざわざスライドを修正したり追記したりして時間を使うのは無駄そのもので,修論委員会の人間しか幸せになって居ないと思う.
ちなみに修論発表後に良いリサーチクエスチョンが生まれたが,進展は生まれないので無の周りをランダムウォーク中している.

データ分析系のコンペ

当初はkaggleでもやろうと思っていたが,ICCEというEducation and ComputerScienceな国際会議がありそこのコンペティションに参加した.
順位は出ないが分析しスコアを出した成果物がfull paperの論文で採択され,ICCEのLearning AnalyticsというWorkshopの中で発表できることになった.おかげで4th Quaterはこれの修正や英語での学会発表にかなりの時間を投資することになり本研究が更におざなりになった.
思い返すと3rd QuaterのKeyResultとしては最も成功したモノになった.開催国(フィリピン)の治安を除けば大変良かった.

自己研磨系

痩せようと思って急に大マジになって下記を取り組んでいた.
shopetan.hatenablog.com
それから英語をやらねばならなくなったので,瞬間英作文を定期的にやっていた記憶がある.

あとは(非公開ではあるが,)ICML2018で開催されたAutoML workshopの採択論文を全て読んでラボのgithubにまとめていた.
Accepted talks and papers - AutoML 2018 @ ICML/IJCAI-ECAI
自分の研究の役に立ったかと言われると微妙な気持ちではあるが,尊敬する nzwさんが「nips2017全部読む」をやって居たのでリスペクトの気持ちを持って取り組んだら研究動向がかなり掴めたので良かった.
これは無ではなく有をやって居たぞ! という主張です.

4th Quater

正直3rd Quaterのコンペ論文が決まってからそれの修正だったり雑務だったりでほとんどリソースを奪われたので大したことをしていない.
メイン研究,コンペ論文,引越しのための資金調達が大きなKRだった.

研究

夏休みに nzwさん含む有志と学習理論系(PACLearningなど)に関する書籍の読み会をしてそれが今の方向性を決めるようになってきている.
ML界隈で稀に出てくる「boundを抑える」とか「VC-dimentionが~」とかの話が分かるようになって「boundを抑えると何が嬉しいのか」が分かった(ような気になった)ので理論系の論文が現れた時にかなり理解しやすくなった.
厳密にいうと方向性が決まっただけで直接的に役立ちはしていないのですが,Deepなんかより勉強になったと感じる.

有名な本はこの辺らしいです.私は2個目を読みました.

Foundations of Machine Learning (Adaptive Computation and Machine Learning series)

Foundations of Machine Learning (Adaptive Computation and Machine Learning series)

  • 作者: Mehryar Mohri,Afshin Rostamizadeh,Ameet Talwalkar,Francis Bach
  • 出版社/メーカー: The MIT Press
  • 発売日: 2012/08/17
  • メディア: ハードカバー
  • この商品を含むブログを見る
Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms

Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms

コンペ研究

その手の海外発表のための書籍を読んだりしたけどたいして役立たなかったし,正直発表もボロボロだった.
ボロボロではあったが,質疑が終わった後も興味を持って話しかけてくれる方やご飯中にも発表見たけど分からないことあったから教えてと質問しに来てくれる方が居てありがたかった.
ちょろっと現地来てくれたボスは色々な人と仲良くなっていて,自分の英語力のなさが辛かったが,何故か仲良くなった人たちとそのまま現地の観光をしたり出来たので初めての国際会議にしては良かったと思う.

引越しのための資金調達

引越しについて調べ出したのがこれくらいの時期で,普通に見積もって4月の初任給が付与されるまで100万くらい必要な事がわかった.
仮に15万の物件に引越すと,1月から4月までで60万,初期費用も40-50万くらいかかるのでシャレにならないことを思い始めて居た.
とりあえず初期費用を貯めることを意識して,後は毎月の稼ぎで賄うことにした.
資金調達としては生きていける程度には上手くいっていて,とりあえず初期費用がどうにか賄えそうなのと,フルタイム換算で月給40万の,まぁまぁ高めのバイトが降って来たので最近はそれをやっている.
spotifyのLuigiというworkflow management engineを使ったり,Datarobotを使って機械学習の基盤作りをしている.
メルカリでやっていた機械学習基盤はk8sで学習周りやデプロイ周りをやっていたが,別視点から機械学習基盤を考える機会になっていて学びは大きい.

大したことしてないがexampleが間違っていたのでPR投げたら通ったので,はてななどで実施されているエンジニア実績システムの

OSS へのコミット・プルリクエスト コントリビュートしたGitHubのスター数:1000〜

をすんなり達成した.やった〜.

developer.hatenastaff.com

github.com


毎月のお気持ち

7月


この後いろんな人たちに怒られたので反省した.


マジでやる意味ないと思う.


ゴリゴリ読むと傾向がわかるのでまとめて読むのはいいインプットだった.


この方法は国際会議でもウケたので今後とも継続していこうと思う.

8月


読んでいたことをツイートを見るまで忘れていたくらい(自分にとって)既知のことが載っていた.


失礼なことは言わないほうがいい.


業者の手違いで2人部屋にベッドが1つで最悪だった記憶.メルカリは悪くない.


好きなバンドを最前線で見る幸せをかみしめた.

9月


くだらないことしか言ってねーな自分.


リスペクトしているメンターが「会社は絶対複数見たほうがいい」と言っているし,僕も同意.


これが真理なので覚えておきましょう.


ここから地獄は始まったのだ.

10月


これも真理なので後世まで伝えてください. 特に文系教員は闇すぎる.


引越し資金のヤバさに気づいた頃.みなさんもお気をつけて.


また悪態ついているのがツイートからわかる.

11月


めでたく5周年を迎えました.


危うく学会発表をさせてもらえないところでした.


フィリピンで一番精神衛生が良かったのがキャバクラでした.


宅配ボックスだけはガチです.

12月


知らないの僕だけだと思ってたんですが…


研究に対する気持ちです.


この大学のシステムは本当に嫌いです.


今後とも慎ましくいきていきます.気をつけます.

ソフトウェアエンジニアとして就職する時に考えたこと

はじめに

blog.makky.io

nzw0301.github.io

知人によるハートフルな記事を読んで自分も何か書こうと思う。 多分、ssとかhimktとかも書くでしょう(雑なフリ)。

と言われたのであんまりネタが無いけど書く.

既に以下の記事で自分の就活情報は開示しているので,もうちょっと私事を多めに書く.
note.mu

就職しかする気が無かったのか?

  • そんな事はない.
  • 高専からの大学編入をしている身なので,当然博士課程進学は考えていた.
  • 事実,B1の段階で研究もどきを経験して,B2で査読なしではあるが学会発表も経験していたので,一般の大学生よりはアドがあったと思う.
  • B3では企業で研究っぽい事をやらせてもらえていたし,B4の査読なしはベストプレゼン賞(笑)みたいなの取ったしM1の国際会議は落ちたが最近別の奴が通ったので発表でフィリピンに行っていた.
  • 後述する「進学しない理由」を覆すほどの魅力を博士課程に感じなかった.

博士課程に進学しない理由

お金

  • 奨学金こそ借りてないものの,ここ数年自分で生活に関するあらゆるものを賄っているのでシンドイ.
  • 兄弟が私立理系なのでただでさえ貧困なのに奨学金どころじゃないくらい実家の家計を圧迫している.
  • ここから更に3年間バイトの130万の収入の壁を意識しながら無になるのは厳しい.
  • 本気度が増したら社会人博士で戻って来ればいいと思っている.そのための修士号

業績

  • 「Workshopは無価値」なので無が突きつけられている.もちろん国内会議で賞貰ってても無.
  • 弊大学の博士号取得条件は「学会誌1本 + 国際会議2本」なので,身の丈を理解すれば無理なハードルではない.
  • しかし,身の丈に合った論文を書いても3年無になるだけなので当然チャレンジングな事をしたい.が,やってみたところ現在進行形で2か月分の無が生まれている.
  • これが「月収40万渡すから業績を作れ」と言われているのなら必死度も違うが,無に時間を投資して無が返ってくる期間が耐えられないのだと感じた.メンタルが弱い.

仕事

  • B3からソフトウェアエンジニアと呼ばれる職種のインターンやバイトに相当数時間を使っていて,それで今も生計を立てているのでこっちの方が楽しい.
  • 当然こちらも無になる時間があるが,一時的に無でも成果を出せばお金が沸いてくる.この差は大きい.
  • 民間で働いている場合を除いて,論文のリターンにお金が振ってくる事は当然ないので書いても生活が出来ない.
  • 試しにM2の期間はは5か月以上仕事をしないで論文読んだりアレコレしてたが,貯金が減りドンドン貧困になるので正直メンタルが持たない.

自分自身の問題

  • 勉強は好きだが研究が出来る訳ではない 典型的な不向きタイプであった.
  • そして勉強をしてもアイデアが沸き出るタイプでも無い.
  • 研究室のボスを心から尊敬しているが,ボスのように日々楽しんで研究をするメンタルが無かった.
  • 目的の無い,リサーチクエスチョンの薄い事しか思いつかないし実現出来ない.
  • 良いリサーチクエスチョンを見つけても解に辿り着けない 無の周りでランダムウォークしている.

周辺環境の問題

  • 親族に大卒は居ないので実家に帰るたびにアレコレ小言を言われたりする.
  • 研究発表で海外に行くと伝えたら「先生の金魚の糞か何かで行くのかと」のような事を言われる程度には理解が無い.
  • 長男なので心配なのでしょうが,弟のように自由に幼少期から過ごしたかった. 正直エンジニアの自分より弟の方がクリエイティブ.

就職する理由

雇ってくれる会社がある

  • 且つ,自分と向き合って評価をしてくれている(と感じるくらいには良い信頼関係を築けていると思っている).
  • (身体が1つしかない都合上)こちらから良い返事を出来なかった企業ともバイトや副業と言う形で良い関係を築いているし,必要としてもらえている.
  • これがどこからも評価されない自分だったらまた考え方が違ったかもしれない 死にもの狂いで研究をしていたかもしれない.
  • とにかく,就活苦が一般的な中で承認してくれる企業が複数あったのが大きい.

やりたい事とマッチしている

  • 2013年から取り組んでおり,好きだった機械学習関係の仕事且つソフトウェアエンジニアとして働ける. これはやりたかった事なので実現できて良かった.
  • 英語が出来ない事だけがコンプレックスなのでそれを克服するための環境がある あとは自分がやるだけ.
  • いずれアカデミアに戻るとしても,仕事で培うソフトウェアエンジニアとしての技術力やコンピュータサイエンスの知識は無駄にならないので無を過ごさずに済む.
  • 企業でも論文を読めるし論文を読んでる間もお金が発生する こんなに素晴らしい事はない.

マイナスな出来事が無い

  • 毎日出社するという概念だけが辛いが,朝早くの出社を強制されるわけでもないので昼前に起きて出社する事は難しい事ではない.
  • 仕事終わったらスマブラスプラトゥーンも会社で出来るし,筋トレ部もあるしLoL部もあるし楽しい.
  • 人格者が多いのでリスペクトする精神を持って日々を過ごせるのは精神衛生に良い.

どうすればソフトウェアエンジニアとして就職できるのか

早いうちから周り(他大学含む)を意識する

  • 出来る人は出来る人と集合を作るので,今自分を取り巻く環境が分かると自分の相対的な価値が分かる.
  • 価値が分かると生存戦略を立てやすい.
  • 己の道を進み続けてスーパーマンになる人間は世の中に数%でしか存在しないので自己評価と他己評価を理解するのは一般人には大事だと思う.

自分を知る

  • コーディングが好きなのか設計が好きなのか,どのレイヤーが好きなのか,そもそも好きではないのか.
  • 経験ベースで,とりあえずやってみないと向き不向きは分からないので,好きな事を伸ばせるようにまずはアレコレやってみた方が良いと思う.

インターンに応募して受かった上で価値を発揮する

  • お金も貰えるし成功体験にも繋がるし勉強にもなるし素晴らしい人達と出会える可能性もあるので僕はおススメする.
  • 賞や物として実績が残らなくても正直良い.
  • 数よりもキチンとやり切った経験があればいいはず.
  • 世の中,たかが大学生で実績がある人間の方が少ないので,価値を発揮する為に何を考えたか,その思考プロセスの方が大事だと思う.
  • この思考力は残酷なほど地頭の良さが出てしまうので日々思考する癖がある方が良いと思う.

さいごに

  • 何物にもなれない人間がキレのある発言をすると嫌われるので気をつけましょう.
  • 自戒です.

ダイエットを支える技術 - OKRとセルフマネジメントで15キロ痩せる

klis Advent Calendar 2018 10日目です.

adventar.org

こんにちは 元klis13でslisに所属している しょぺたんです.shopetan (@ss_shopetan) | Twitter

概要

私はklis13(3編)で2015年に編入をしたのですが,入学1ヶ月でつくばの飯は病的に美味いと気付いてしまいました.
私は「誘われた飯は断らない」を信条にこれまで生きてきたのでつくばのデカ盛り*1・ラーメン*2弁当屋*3などを巡る度に体重はどんどん増加し,つくば生活4年にして20kg超太ってしまったのでした.ヤバすぎる.
あまりにもバカすぎるので4年前のスーツを着るために今年の7月から減量のための筋トレをしています.この記事ではエンジニアの私が痩せるために行ったセルフマネジメントを説明します.

結果

初めに結果を報告すると,

7月 : 4キロダウン
8月 : 5キロダウン
9月 : 6キロダウン
で3ヶ月で15キロ落ちました.
10月以降は適宜炭水化物を摂取しつつリバウンドを防ぐために日々の筋トレで筋肉量を増やしています.
なので12月10日現在でも体重は~2kg増えたり減ったりを推移しています.*4
まだ入学当時と比較して5kg太っているんですが,最近は筋肉がかなりついたのを実感していて同じ体重の頃の以前と比較しても痩せたので,ある程度筋肉をつけたらまた2月くらいに再開しようかなと思っています.

基礎代謝も7月の頃と比較して100kcal近く上がっています.
私は筋トレをすることで基礎代謝を増やし,長期的に燃費のいい身体作りを目指していたので現時点で成功していると言えます.

計画を練る

まず一番初めに,何に対して時間とお金を投資して良いかを考えました.
よく言われる話ですが,良い投資は「作られたプロダクトが明瞭であること」に加えて「自身が競合の状況を把握していること」,「投資先のプロダクトやビジネスそのものを楽しみ愛していること」などが挙げられます.
今回は減量の方法をプロダクトと定義し,減量手法をサーベイしながら計画を練りました.

プロダクト(減量方法)の決定

今回は,減量するために何にお金を投資するのかを「変化が感じられて楽しく続けられること」「手堅い手法であること」を軸に決定しました.
実際に行った方法はシンプルに食事制限 + 筋トレを用いたダイエットで一般に多くの成功報告がなされているものだと思います.

仕組みとしては,「炭水化物の制限を行いタンパク質を多く摂取することで体内のエネルギー源を脂肪+筋肉に限定させ,筋トレをすることで代謝の向上と筋量低下を防ぐ」ことで効率的に体脂肪を燃やして痩せるというものです.
手っ取り早く痩せるためには食事制限とランニングなどの有酸素運動をすると良いのですが,有酸素運動はエネルギーを消費するのでエネルギー源として糖質が断たれた場合,当然脂肪と一緒に筋肉も減ります.筋持久力は付くでしょうが筋量は減るので結果として代謝が増えず消費カロリーが落ちてしまうリスクがあるので,筋トレをメインに据えて長期的に基礎代謝を上げて太らない身体を作ることを目指しました.

関連手法として「置き換えダイエット」や「有酸素運動ダイエット」などがあります.
置き換えダイエットはそもそも置き換える種類がありすぎることと置き換え食材を数週間固定しないと効果を測れないこと,そして何より食事が楽しく無くなるので却下.
有酸素運動ダイエットは,時間としんどさに対して消費カロリーが見合わないことと,悪路で脚の怪我をするリスクがあったので却下しました.*5
では食事制限と筋トレはどうなのかと言うと,この手法のデメリットとして「食事の習慣化が難しい*6」こととリバウンドのリスクが高い*7という問題があります.筋トレではなく食事制限に問題があります.
習慣化は後述するOKRとセルフマネジメントでカバーをし,リバウンドについては減量終了後も緩やかな食事制限*8と筋トレの習慣化を続けることで回避しようと考えました.

投資先の決定

この方法を実施するために自己投資をすると決定したので,私は以下のものに投資を行いました.

  • 食事(タンパク質を摂取するために,肉や魚は躊躇なく購入)
  • プロティン(1食あたり20g程度摂取できるソイプロティンを購入, だいたい間食のタイミングor筋トレ後に毎日飲む)
  • サプリ(rizapの通販で売られてる燃焼系サプリとかを購入して毎食飲んでいた がクソ高いし何より効果を感じなかったのでオススメしない)
  • シューズ,ウェア類(ジム用に走れるランニングシューズを買って速乾性のあるウェアを買った)
  • ジム代(だいたい月1万くらい)
  • パーソナルトレーナー代(週2で1ヶ月やった.ジムでのフリーウェイト種目を怪我せず正しいフォームで行うため投資 メニューも考えてくれるので助かった)

一番投資してよかったと思うのがパーソナルトレーナー代で,だいたいどの地域でも検索すれば個人ジムみたいなの経営しているところがあるはずなのでオススメです.
ジムのフリーウェイト種目(ベンチプレス,バーベルスクワットなど)は高負荷かつマシントレーニングと比較して一度に使う筋肉が多いので効率的ですが,初心者は「やり方が分からない」という気持ちが先行するはずなので一度教えてもらうと抵抗なくトレーニングできるはずです.
値段もバラバラですが直感で良いと思ったところを選ぶと良いと思います.*9

動機付けと目標管理

私は一度減量に成功した経験がある*10ので気楽でしたが,一般に能力は目標を設定し自身に強い動機付けを行うのが大事です.
[Locke, 2002]*11によると,目標を設定して物事に取り組むとパフォーマンスが向上することが示されています.
また,[Bezuijen, 2010]*12によると,目標の難易度を上げて明確なゴール設定を行うとよりエンゲージメントが向上すると言われています.
ここでは目標設定と管理のためにOKRを導入します.

OKRとは

Objectives and Key Resultsの略で,目標管理の手法と捉えています.
私はクォーター(3ヶ月)単位で更新を行っていました.
1Qは1月から3月,2Qは4月から6月といったように,1年を4つのクォーターに分けて管理をしています.

Objective : 大目標

3ヶ月後になりたい自分がなんなのか を想像しながら決定する.
大胆に決定して50%程度達成できるような目標を目指す.

KeyResult : 小目標

そのobjectiveを達成するために何が必要なのかを書き,数字で分かる具体的な目標にして決定する.
KRの数は任意で,観点別に決定するとよい.

ActionPlan(TODO)

少目標が数字で表現出来ない場合や達成するために更に具体性を伴う方法がある時に記述する.
チェックボックス形式で行うとKeyResultが0or1の時にチェックボックスの達成数で判断できる.


実際にOKRを決定する.

上記に倣って,私はOKRを以下のように設定しました.

Objective

入学式で着たスーツを着れるようにする.

KeyResult

KR1 : 毎月現在体重の5%痩せるようにする.

  • [ ] 最低でも3日に一度は以上は必ず体重を計測し,1週間ごとに体重のグラフの傾きを調べる.
  • [ ] 計測誤差を減らし日々の増減を気にしないように,決まった時間に食事(朝昼晩の3食)を取り,決まった時間(朝起きてすぐ)に計測を行う.
  • [ ] AppleWatchを日々つけてActivityを監視する.

KR2 : 筋トレを習慣化する.

  • [ ] 週に2回以上ジムに通う.
  • [ ] 週に1度は筋トレ後に有酸素運動を30分行う.
  • [ ] 上半身の日と下半身の日に分けて決めたメニューを毎回行う.

KR3 : 食事制限をする.

  • [ ] 週5日以上自炊する.
  • [ ] 自炊時は炭水化物を1日30g以上摂取しない.
  • [ ] 水を1日3リットル以上飲む.
  • [ ] タンパク質を毎食30g以上摂取する.
  • [ ] 夕食を21時以内に済ませ,夕食は油物を控える

今思い返してみるとこれを達成できたら「そりゃ痩せるわ」と思いましたが,勿論全て達成できるわけではなく,50%以上が達成できるように意識しました.

セルフマネジメント

一般の会社ではマネージャが存在し,デイリーの朝会,週に1度の1on1など,二人三脚で目標に向かって進捗を促すものですが,残念ながら自身の健康をマネジメントするのは自分しか存在しないので,セルフマネジメントを行います.

何故セルフマネジメントを行うのか

成果を出すには能力が必要という前提を元にすると,能力は習慣の積分であり,習慣は行動の積分である.
これを意識すると,成果を出すためには如何に行動を促進するかという問題に帰着します.
行動を促進するためには,行動を阻害する要因を排除する必要があるのでセルフマネジメントを行うというわけです.
自分自身のこととはいえ,身体の変化には不確実性が伴うので逐一選択した行動の振り返りをすることで阻害する要因を言語化できるようになります.
例えば,筋トレを阻害する要因として一番大きかったのが「だるくてモチベーションがない」ことだったので,自宅トレーニングを避けて,スーパーの付近にあるジムに入会することやパーソナルトレーナーを雇うことで解決を図りました.

f:id:shopetan:20181209032306j:plain
shopetan on Twitter: "今日のやっていき… "

筋トレをしている人は何故か自撮りをあげていることがありますが,これは周囲からの承認を得ることで行動促進を行う手法です(多分).

1人朝会

1人朝会は毎朝体重計に乗りながら行っていました.*13
朝会では

  • 昨日から体重の変化を考える.(便秘や昨日食べたものによって変化するので,数字の変化の裏を考える癖をつける)
  • 今日3食食べるものを決定する.

を考えて決定する癖をつけました. とにかく,1番はじめにここから習慣化していました.自分の健康を考えるというタスクの習慣化です.
日々の意思決定に客観性をもたらしてくれるのはデータなので,特に重要でした.
個人的にはApple watchが便利で,アクティビティが勝手に計測されることを利用して意思決定の補助に利用しています.


Apple watchはランニングなどのエクササイズは自動で検知し計測してくれるものの,筋トレなどのエクササイズは検知してくれないのでカロリー消費やエクササイズ時間などは記録されないという問題があります.振り返る際は数字だけを過信しすぎないように.

セルフ1on1

セルフ1on1では週に1度自分のOKRを眺めながら何が達成できて,何が達成できていないのかを確認します.
最初は上記の内容全てを習慣化できるはずがないので,30%の達成度を目指しながら,徐々に習慣化をしていきます.
個人的に難しいのは食事制限で,いわゆる糖質制限ダイエットを参考に決定したのですが主食を摂取しない生活に慣れるまで3週間はかかりました.
こういった問題を解決するためにセルフ1on1を設けています.
私は特に空腹が厳しく,このままだと挫折しそうだったので以下のルールを追加しました.

  • 間食にタンパク質や整腸を促すものであれば摂取していい(魚,肉類,卵,プロティン,ヨーグルト,きのこや海藻など)
  • 毎食野菜(100円のキャベツなど)と豆腐を摂取する

これを実施したところかなり空腹感を抑えることができ,一食あたりの満足度も上がりました.
それから,最初の期間は体重の変化も少ないので気持ちも落ち込みがちでした,なのでTODOの達成率が70%を超えた週はゼロカロリーコーラをがぶ飲みできるセルフの報酬を設けてがぶ飲みしていました.

平均的な1日の食事内容と筋トレメニュー

食事例

食事例1
  • 朝 : 目玉焼き*2, (タンパク質30g摂取するための)ウィンナー沢山, 100円で売ってるサラダの半分, インスタントの味噌汁
  • 昼 : 豚キムチ, サラダ, 豆腐, 味噌汁
  • 間食 : プロティン or サラダチキン,ファミチキなど
  • 夜 : スーパーで半額で買った刺身, 豆腐, 海藻サラダ, 味噌汁
食事例2
  • 朝 : 前日の鍋の残り + ゆで卵
  • 昼 : いきなりステーキでステーキとサラダ
  • 間食 : お腹が空いていなければ,ない日もある
  • 夜 : 冷しゃぶ + 豆腐 + サラダ
食事例3
  • 朝 : ヨーグルト + プロティン
  • 昼 : 豚の野菜炒め + サラダ + 豆腐
  • 間食 : ジム後にプロティン
  • 夜 : 飲み会なので野菜と肉類中心にハイボールをキメる

筋トレメニュー

上半身トレの日
  • ストレッチ
  • ベンチプレス : 50kg 10rep -> 60kg 10rep -> 70kg 5rep -> 60kg 10rep -> 50kg できるとこまで
  • ダンベルフライ : 12kgのダンベルを2個持って20rep * 3set
  • バーベルショルダープレス : 40kg 20rep*3set
  • ラットプルダウン : 45のメモリで15*3set
  • ニータック : 35rep -> 20rep*3set
下半身トレの日
  • ストレッチ
  • バーベルスクワット : 60kg 20rep -> 80kg 20rep -> 100kg 15rep -> 80kg 15rep -> 60kg できるとこまで
  • バーベルブルガリアンスクワット : 両足50kg 15rep*3set
  • ヒップスラスト : 40kg 20rep*3set
  • ニータック : 35rep -> 20rep*3set
  • (option) ランニングマシン : 30min 傾斜9%, 体調に応じて時速4~6.5km/h

筋トレメニューは随時リファクタリングをしており,例えば筋肉がついてきたと感じたら5kg単位で重量をあげたりしています.
基本的には今のメニューをこなし,余裕ができたタイミングでrep数や重量を増やしています.こういう振り返りのためにも週ごとのセルフマネジメントは大切です.

終わりに

いかがでしたでしょうか.セルフマネジメントは研究や自分の趣味などにも応用できるフレームなのでオススメできる方法です.
ちなみに私の入学式で着たスーツを着れるようにするという目標は,筋肉がついて別の意味でパツパツになってしまい残念ながら未達のままです.

*1:RanRan,夢屋,ジャンク亭などが有名ですね 今も元気なのは夢屋でしょうか

*2:初めて活龍でつけ麺を食べて「美味すぎる」と感じたものの,生活を重ねるうちに氷山の一角でしかないのを知りました.

*3:仲々,かつ大が好きです.どちらも安くて量もあり美味しい

*4:日々の体調で+1kgとかは平気で変化するので2kg程度増えていても気になりません.

*5:つくばは悪路かつ交通マナーが悪くて有名で,実際に脚を痛めたり引かれそうになった経験があるのでやめました.

*6:日本は炭水化物が美味しい国で誘惑が無限にある

*7:当たり前だが,一生食事制限を続けることは不可能なので食事制限に依存しない体型維持が求められる.

*8:ラーメンを麺少なめで頼むとか,自炊をしているときは糖質を避けるとか,外食では野菜とタンパク質中心に注文するとか,そういうレベルの制限なので5か月経った現在でもストレスが全くないです.

*9:例えば有名なrizapは食事の管理なども込みで40万くらいだった気がします,ただ調べると安いところはいくらでもあるのでお金の使い方は考えた方がいいと思います.後述するセルフマネジメントが出来れば痩せるはずなので.

*10:小学生の頃は今よりも顔がパンパンでしたが柔道を始めたら痩せました.

*11:Locke, Edwin A., and Gary P. Latham. "Building a practically useful theory of goal setting and task motivation: A 35-year odyssey." American psychologist 57.9 (2002): 705.

*12:Bezuijen, Xander M., et al. "How leaders stimulate employee learning: A leader–member exchange approach." Journal of Occupational and Organizational Psychology 83.3 (2010): 673-693.

*13:TODOでは3日に1回にしてましたが,家で就寝したら朝起きて計測できるので結局ほぼ毎日していました.

2nd Quarter 2018

OKR

毎月毎月(あるいは毎クォーター)「今月は何をやっていたのか…何もなし得なかった…」となる可能性が高いので,OKRで目標を立てて達成率50%以上を目指して作成した.

今期のOKRについて

今期は研究, バイト, その他で3本軸で立てていた.

研究

3月上旬に出した国際会議のリジェクトが帰って来て方針は変化したものの,概ね進度は良かった.
7月には修論の中間があるので,とりあえずリジェクト分 + α で発表自体は出来そう.
ただ,あまり結果は良く無いし,ブラッシュアップして最初からという状態なのでモチベはちょっと低い.

面白そうだなと思って読んだ論文をまとめたらいい方向にバズって良かった.(ちなみに研究は微塵もDeepLearningしていない)

特に最近は10000層でも学習が上手く行く論文*1や,最適なnormalization layerを学習する論文*2など,ニューラルネットの特性理解やパラメータチューニングの話がホットで面白い時期だと思う.
画像,音声,自然言語など特定ドメインへの適用は追っていないので,そういうのは他の人に任せて行きたい.

バイト

6月30日付でメルカリのインターンを辞めた.
去年の夏インターンから,3ヶ月居ない時期などもあったが,BOLDインターン含めて結構な期間お世話になっていたことになる.
会社で定めた個人OKRは達成して辞めることができたので仕事を全うできて良かった.
辞めた理由は開発や周辺技術を追って行くことの方が楽しくなってしまい,研究やその他が疎かになっていたと感じたので,キリもいいし修論の中間もあるので勉強するために見切り発車で辞めることにした.
所属は機械学習チームの中のSystem for Machine Learning(SysML)で,MLプラットフォームの開発とモデルの運用に携わる部分を行なっていた.
去年の夏から考えると,「機械学習チーム」-> 「検索チーム」 -> 「SysML」で,色々な経験を積ませてもらえたと思ってる,ありがたい.
SysMLでは既にMLプラットフォーム上に社内の商品監視の推論モデルが搭載されて運用も行われており,機械学習とインフラの知識,エンジニアリング力など多くの能力が必要とされ刺激の大きい環境であった.
メンバーも仲が良く,業務中にSysML内でゲラゲラしてたりわざわざ僕の席まで来て煽って来たりする人たちもいて毎日笑いの絶えない環境だった.*3
speakerdeck.com


僕の後釜で取り敢えず優秀なインターン生紹介しろって言われたので,興味がある人は僕にメンションかDM飛ばしてください.
ちなみにボスは筑波大生が好きらしいです*4


あとは辞めたあとですがこれ本当にエモい(僕は既に確認できないのですが,わざわざスクショで送ってくれた).


その他

英語と競プロを取り敢えずやろうと思って目標設定していた.
取り敢えずDMM英会話で英会話をやって見た,以前より抵抗は少なくなったものの,全体的に能力が低く,すぐに英語でレスポンスができないままで苦しさはある.
単にボキャブラリーや会話の瞬発力が足りないように感じるので,瞬間英作文をもっとやりこんだ方が良いなと思った.
反面,リスニングは以前より良くなったなと感じた.
バイト先のチームは現在半数が日本以外の国籍の方々で,週に1度ある打ち合わせは大体英語なので,喋れなくてもせめて内容が理解できないとダメだなと思って音楽含め色々聞くようにしていたらある程度概要は分かるし今なんの話をしているのかとかも理解できるようになった(喋れないんですけどね).

競プロはRustの記法理解して言語の勉強を兼ねてやろうと思っていたが,結局全然やらなかったので未達成である.*5

ポエム

ツイッターでその月起きたことを振り返る.

4月

募集してます.

僕の同期も結構な人数が吸収されたなーと思ってる.

後日改善気味に上の組織が動いているらしいので,就活でも何でもおかしいことはそうだと主張すべきだと思った.


5月

会社は学校ではない.

この事件が発生して,ボスはその日1日中本当にゲラゲラ笑い続けていたので許せない.

今月研究室の同期が入籍したのでまたメンタルブレイクしました.

6月

コミュニティ外の人に攻撃発言してもいいことないと思いました.

概ね終わりました.乙でした.

社会人の皆様に迷惑をかける行為はやめましょう.

*1:[1806.05393] Dynamical Isometry and a Mean Field Theory of CNNs: How to Train 10,000-Layer Vanilla Convolutional Neural Networks

*2:[1806.10779] Differentiable Learning-to-Normalize via Switchable Normalization

*3:座席の関係上チームメンバーと僕は少し離れていて,基本的にはslackでやり取りしたりするのですが何故か煽りに来るので仕事をしろと思った

*4:歴代で面倒を見た元筑波大生はみんな実装能力が高くて好きらしい 僕が外れ値

*5:代わりに就活におけるプログラミング課題で競プロはやったけど,まぁそこで落ちない程度ということですね

1st Quarter 2018

Q1が終わったので近況報告.

1月

年末年始でBold internshipに参加していた.
これの裏話だが,月末にあった成果報告会にどうしてもどうしても発表者側で参加したくて死ぬ思いでsubmitしていた.
発表者側として参加したかった側はシンプルで

  • 「わざわざ会社から金を払ってもらった上で大して認められる成果も出せないのはナンセンスだな」と思っていたこと
  • 「筑波からわざわざ往復4時間かけて出向くのに,ただtwitterしながら他人の話聞いて帰るのはあり得ないな」と思っていたこと
  • 「振り返り会と称する事後面談で他のチームの半分程度しか時間を貰えず大したピッチも出来なくて腹が立った」こと

これくらい.
これはエンジニアリングというよりはビジネス的な思考の方が大事なので,そういう勘所みたいなものを理解するのも大変だったが良い経験だった.
結論から言うと50ページ前後の資料を作成した上で成果報告会にも発表者側で登壇できた.
夏のインターン生だからという贔屓などは無しに選定されたとわざわざ教えてもらったので,努力が報われてよかった.

このイベントが終わった後,3月までは自分の研究を国際会議に投げるために実験を回し続けていた.

2月

シリコンバレーワークショップの事前準備で英語を勉強しようとしていた.
結論から言うと翻訳者さんが居たので大して役に立たなかった. リスニングよりも人に何かを質問したい時の瞬間英作文的な能力が足りないなと感じて凹んだ.

1月から2月にかけては研究室内で如何に後輩を育てるかを結構頻繁に考え続けてた.
結果として現状ワークしてるのは指導教員とは別に,僕自身が3年生のメンターとして1 on 1を行うことだ.
研究の方向性や読むと面白そうな論文の紹介をしたり,B3生それぞれが自発的に調べて勉強できるためのアドバイスを普段の研究室での交流とは別に設けている.
問題は俺のリソースが限られていることだが,B3が成長したら打ち切ればいいし,「研究をするための方法」がなんとなくわかって貰えたら彼らの後輩にも繋がることなので良いと思ってる.
それからラボのメンバーに向けてDockerを利用する方法や利用意義をまとめた資料を作ったりもした.
とにかく目標は「俺自身が後輩にマウントを取られること」なのでちゃんと彼らが成長するための機会は与えられるようにしたい.

それから2月の後半からはメルカリに戻ってバイトをしている.
内容は下記に近しいこと.いわゆるSysMLという分野で,どうすれば円滑に機械学習案件を回せるか考えてたりもする.

tech.nikkeibp.co.jp

3月

シリコンバレーワークショップで毎晩飲酒をしていた記憶しかない.
最終日だけあまりにも疲れていて部屋に帰ったら寝落ちしていた.

NLPのスポンサーとして学会に参加してたりもした.
tech.mercari.com
インターン生でも裁量持って参加できるのは良いところだなと本当に思った.
学生も多く,就職活動や会社への興味関心をヒアリングが出来たので自分自身としても組織としても良いインプットになった.
勿論興味のあるポスターや一般発表の他に他スポンサー企業の方々とディスカッションする機会もあり実りのある学会参加だった.

所感

リスクをとることが増えた気がして個人的にはとても良い.
生まれて初めての海外渡航をQ1だけで2回してる*1

同時に病むことも増えた.
上を見れば見るだけ強者は存在するので,最短経路で彼らを追い越すために努力しないといけない.
今は日々の学びが多く,中々自分の思うようにアウトプットを出せていないので苦しい時期だと自覚しつつ,それを乗り越えるための案も考え続けていきたい.

余談

就活

それなりに今まで苦労してきたのでだいたいうまくいってる.
いわゆる「優秀層」は内定もらえる閾値を振り切ってることが多いなとよく感じる.
条件が出揃う8月まではとりあえず続けるつもりなので,いい感じの条件で雇ってくれる会社を募集してます*2
就職活動については,需要があればまたそのうち燃える記事を書くかもしれません.

それから,JobHuntingの話を研究室のwikiにメンバーがシェアしておくと今後の後輩へ役立ちそうな知見と,他のメンバーが地雷情報を共有してくれるようになったので非常に良い施策だなと思っている.

何冊か本を読んだがビジネス書で面白い本はなかった.

小説はこれが死ぬほどよかった.

投資してよかったもの

  • 占い*3
  • マッサージ*4

というわけで来Qもよろしくお願いします.
書いて欲しいことやその他要望や質問ありましたら下記にどうぞ.
Sarahah - shopetan

*1:勿論選考も受けた上で参加してます タダで海外行けるインターンはおすすめ

*2:ご飯は寿司か焼肉がいいです.

*3:時間対値段が高い方が信頼できる し 半年前に投資したところある程度当たったので報告も兼ねて

*4:寝違えて辛かったので行ったら良かった.足裏マッサージが激痛で死ぬかと思ったが明らかに足の負担が減ったので効果があった