独立後3年目の振り返りなど
今年は年末の振り返りが唯一の記事になってしまいました。
技術的に書けるネタも色々あったので来年は頑張って書こうと思います。
以下、独立して3年目の記録です。
今年の仕事
1月～2月
週3×1 + 週2×1 + 週1×1 +月1×1 という感じで4社の仕事を行っていました。
頭の切り替え負荷、非稼働日の活用度などの観点からギリギリだなと感じました。
週2→週3に増やした仕事については
プロジェクトへの関与度が上がることで
メンバーとの一体感が増して充実感がありました。
週2で新たに始まった仕事については
かなり活用しにくい形でデータが蓄積され始めていたので
データ周りの整備に徹する形となりました。
週2→月1に減らした仕事については
定例の打ち合わせなどは全てカットし、
必要な時に声を掛けてもらう感じにしました。
案件のちょっとした相談と、プロパーに任せるには効率が悪い
（手間もかかるし成功確率も高くない）PoCを中心に対応しました。
過去2年間週2で働いてきた蓄積もあり
月1でも十分に対価に見合う働き方はできるなと感じました。
3月～9月
一時的に増やしていた週3の仕事が週2に戻り
週2×2 + 週1×1 +月1×1 という感じで落ち着きました。
週2に戻った仕事は4月のタイミングで組織の変更があり
プロジェクトの立上げメンバーが異動になりました。
思いを持って仕事をされていたのに
サラリーマンという働き方は残酷だなあと思いました。
また、組織と方針の変更に伴い、新機能の開発よりも
既存のデータ品質の向上と、外部データのスムースな統合に
重点を置くようになり働き方もやや変わりました。
冬から始めた週2の仕事も
春には大きな落とし穴にはハマらずある程度信頼できる集計ができる状態になり
久しぶりに集計レポートを作成したりレビューに参加したりしました。
そこで、改めて集計レポートの作成でさえ簡単ではないと感じました。
数字が発生するメカニズムに思いを馳せなければ
容易にミスリードしたり、意図せず嘘をついたりしてしまいます。
また、結果の表現についてもフォーカスを絞らなければ
情報過多で読み手の負荷の高い資料が生まれます。
自分はこれまでの様々な経験を通して
ある程度の品質のアウトプットができるようになったと自負していますが
このスキルを他者へどう伝えるか
教育するかという意味で難しさを感じました。
週1の仕事については、関わっていた機能がリリースされ
ついに日の目を見ることになりました。
10月～12月
年初に働き過ぎて税率が高くなることが確定してしまったこともあり
週2の仕事を週1に減らしてもらい、週1×3 +月1×1 になりました。
ようやく時間ができたので読みたかった本を読んだり
コロナも収まっていたので神奈川へ日帰り旅行を何度かしたりしていました。
以下の本は読んで良かったと思いました。
テスト駆動開発 | Kent Beck, 和田 卓人 |本 | 通販 | Amazon
施策デザインのための機械学習入門〜データ分析技術のビジネス活用における正しい考え方 | 齋藤 優太, 安井 翔太, 株式会社ホクソエム |本 | 通販 | Amazon
Pythonではじめる数理最適化: ケーススタディでモデリングのスキルを身につけよう | 岩永二郎, 石原響太, 西村直樹, 田中一樹 |本 | 通販 | Amazon
来年の話
1月～3月
週1×3が確定で、現時点で未定ですが月1の仕事も継続になる見込みです。
稼働率的にはかなりいい感じなのですが、
2021年は年初に始めた仕事の他には新しい取組みを一切しなかったので
週1ぐらいの薄い仕事があれば手を出してみたいかなと考えています。
法人化
昨年末時点で法人化については
「自分がやる意義も見いだせないし
中小企業が増える社会的な意義もない」と感じていました。
これについては1年経った今でも変わりませんが
税金があまりにも高いので
綺麗ごとも言ってられず形だけ法人化することにしました。
諸々準備して2022年の秋頃を予定しています。
スキル・知識面の振り返り
分析実務系
今年はStanで込み入ったモデルを作ったり
特許を出願できるようなアルゴリズムを書いたりすることは少なく、
データを正しく集計・可視化するためのデータベースの整備や
バイアスを緩和するロジックの設計などに専ら取り組みました。
諸々の環境が整ってきたこともあり、機械学習アルゴリズムを用いたり、
学習済みモデルを用いて予測したりなど上辺の「データサイエンス」は
エンジニアが容易に代替できる状況になってきました。
一方、上辺の「データサイエンス」にも必要な
データの管理や整備については汎用化が難しい泥臭い作業が必要で
適切にできる＆やりたい人材が圧倒的に不足しているのが現状と認識しています。
私としてもあまり好きでも得意でもない領域ですが
ここに労力をかけるのが最もROIが高いと思われる場面が多いので
来年以降も携わることになるかなと感じています。
そういえば、今年は実務で初めてDeep Learningを使ってみました。
Deep Learningと言っても浅いAuto Encoderなのですが
情報を一次元に埋め込んで
sin,cosの層を挟み二次元に復元して円周上に配置するという
アイデアが上手くハマって面白いな～と思ったりしました。
ビジネス系
今年はエンジニア組織に付随するような形のポジションの仕事ばかりだったので
事業や組織の管理などに関わることはなく、書籍などのインプットもしませんでした。
積極的に関与するとストレスフルな場面が多いので
関わらなくて上手く回ってくれるならばそれに越したことはないですね。
収入面の振り返り
週5以上で働いていた期間が長くなり、昨年の約1.3倍になりました。
来年は法人化して収入を抑えるので
もう二度とこんな額にはならないでしょう。さよならふるさと納税の日々。
来年もどうぞ宜しくお願い致します。
