はじめに
頑張れば、何かがあるって、信じてる。nikkieです。
休暇最終日（1/4）を迎え、「振り返りをしていなかったな」とこの記事を書いています。
業務とプライベートの活動とで分けて書くことにしました。
今回は業務編です。
目次
nikkie as データサイエンティスト
2019年にユーザベースに転職し、データサイエンティストとして自然言語処理に携わっています。
「データサイエンティスト」は会社によって職務内容が異なると思うのですが、私はチームの一員として以下に取り組んでいます：
- データ収集〜モデル訓練のパイプライン実装
- モデルをAPIとしてデプロイ
- モデル訓練
上2つがメイン1で、モデル訓練（Kaggleのコンペのようにいいモデルを作る）は少しずつ取り組む時間が増えてきました。
2020年🐭 業務で触った技術
自然言語処理
2020年1月〜3月まで、週1でブログを書き自然言語処理のキャッチアップに取り組みました（以下から始まります）。
『入門 自然言語処理』写経を中心に、ときには興味に任せてBERTなど気になる題材で手を動かした3ヶ月。
OOCのスタッフをした週など、書き上げるのが大変な週もあったのですが、3ヶ月やりきった達成感は気持ちよかったです。
『入門 自然言語処理』のおかげで全体像は大まかにつかめたと思っていますが、まだまだキャッチアップすべきところは広がっています。
パイプライン実装（データ収集）
パイプライン実装の中では、MySQLデータベースやGoogleスプレッドシートからデータを取得する処理の実装を経験しました。
スプレッドシートの扱いは、PyCon JP スタッフの自動化（カスタムリマインダーなど）で手を動かした経験がリンクした感じです。
モデル訓練
PyTorchを触るようになりました。
自動化やデータ取得処理を実装するときと比べると、モデル訓練スクリプトが動くようになるまでに、実装やデバッグで時間がかかるのが直近の悩みの種です。
このあたりの経験値が積めるよう、PyTorchのチュートリアルやKaggleへの取り組みなどを考えています。
API実装・デプロイ
以下の技術に触れました。
- FastAPI
- Ansible
- Kubernetes
Kubernetesは4月時点では素振りを試みてハマっていましたが
業務中のペアプロなどを通して、kubectlコマンドの使い方を盗み、
9月にはminikubeでArgoを動かすなど、この1年でできるようになったことが多いと感じています。
MLOpsへの興味
2020年で一番影響を与えた文言が以下：
To make great products:
do machine learning like the great engineer you are, not like the great machine learning expert you aren’t.
「すごいエンジニアのように機械学習をやりなさい」、この言葉はサーバーサイドエンジニアを出自とする私の琴線に触れました。
2019年から仕事でPythonを書き始め、開発の仕方や設計など、エンジニアとして数々の伸びしろに直面した私は、データサイエンスの領域よりもエンジニアとしての力を付けることを優先しました（特に2019年）。
TDDには慣れましたが、設計は依然伸びしろ豊富、そんな状態でこの言葉を見て、「学んできたことが機械学習に活かせるし、両輪で歩めるんだ」と、興味関心がデータサイエンス側に振れました。
まだまだ知らないことばかりですが、エンジニアの考え方はデータサイエンスにも活かせると信じて取り組んでいきます。
MLOps関連のトピックでは、以下などで素振りしています：
アジャイル
いくつかの本でインプットしました。
Uncle Bobの『Clean Agile』がなかなか興味深かったです。
Clean Agile 基本に立ち戻れ (アスキードワンゴ)
- 作者:Ｒｏｂｅｒｔ Ｃ．Ｍａｒｔｉｎ,角 征典,角谷 信太郎
- 発売日: 2020/10/16
- メディア: Kindle版
業務での開発はXPを実践していますが、「あのプラクティスはこういう考えで採用されているのか」と経験が理論付けされていきました。
もう1つ、社内勉強会で引用された「アジャイルは青春」というフレーズがじわじわ来ています。
私にとっての「青春」が想起するものは、アニメに対する「こんな青春送りたかった」というフレーズなのですが、
主人公たちが青春真っ只中にいる（青春するのではなくて青春である）ように、
アジャイルもするんじゃなくて、アジャイルであるものなんだなと思います2。
リモートワーク
そうそう、3月くらいからリモートワークしています。
得たもの
- 8時間程度働いたあと、シームレスにプライベートの開発やPyCon JPスタッフ活動に移行する生活
- （5月以来）GitHubに毎日Contributeする習慣
失ったもの
- 3ヶ月に1回のペースで体調を崩していたのがなくなった
- 筋肉（体重）
- 遠くを見なくなったせいか視力は落ちている気がします。。
2021年🐮 目標
2020年は「US PyConにプロポーザルを通す」というアホな目標を掲げた結果、海外での登壇を達成できた年だったのかなと考えています。
US PyConにこだわらず、海外PyConにプロポーザルを出し（まくり）、オンライン開催という変化と相まって、ムーンショット的に機能しました。
2021年もアホな目標ということで、「Oさんを倒す」という目標を掲げました！
Oさんは、今の職場に誘ってくださった凄腕データサイエンティストです。
倒すの定義は、私が訓練したモデルのスコアで、Oさんの作ったモデルのスコアを超えることです。
私とOさんの経験や技術力を比べると天と地の開きがあります（なので、この目標は相当アホだと思います）。
そして、先に述べたように、現状の私は独力でのモデルの訓練に課題感を抱えています。
目標の「倒す」にフォーカスするというよりも、取り組みや考え方を根本から変えて、達成できるラインが見えるようになることを狙っています。
なお、現実的ではなかったと痛感したら、意気消沈しても仕方ないのでこの目標は修正します。
2021年はPyCon JP座長など、これまでの年よりも「緊急かつ重要」なタスクを抱える年になる見込みです。
この記事で掲げた目標は「緊急ではないけれど重要」な目標です。
緊急なタスクに追われるだけでなく、データサイエンティストとして今よりももっと価値を出していきたいので、2021年やってみます！
P.S.
もしこの記事を読んで、データサイエンティスト職に興味を持たれた方は、お気軽にお声がけください。
突然のお知らせですが、
— nikkie (@ftnext) 2020年11月4日
一緒に働くデータサイエンティスト募集中です！
機械学習・自然言語処理を使って自社プロダクトの価値を高めることに取り組んでいます。
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