MEMBER PROFILE
Amane Suzuki
経歴
東京大学・同大学院にて化学と機械学習の融合分野であるケモインフォマティクスを専攻。
2019年 株式会社ディー・エヌ・エーに入社。生放送プラットフォームの推薦システムの開発や、発電所の燃料スケジューリングプロジェクトに従事。
2022年3月 キャディに入社。AI Labにて発注先の推薦システムや、社内向けの類似図面検索エンジンの開発を実施。
プロダクトマネージャーとしてMOCAD（製造業の知見を盛り込んだキャディ独自のデータ構造）の開発をリード。
現在はCADDi Drawerのデータマネジメントチームでデータ基盤の開発と利用促進を行っている。Kaggle Master。
入社した経緯
前職の同期がキャディで働いており、紹介を受けて業務委託からキャディで関わることになりました。当時はデータを扱うメンバーも多くはなく、AI Labの初期メンバーとして幅広い業務を担当し、自分の専門性を中心にしつつ技術の幅を広げられるのではないかと思い入社を決めました。
実際入社してみて印象的だったのはデータを見る文化が根付いていることでした。検査拠点ではダッシュボードが大きなディスプレイに表示されていましたし、各メンバーの日常業務でもKPIを計測して数字に基づいた改善が意識されていることがわかりました。
逆にデータを見る文化の根づき方に対してツールの方が追いついていなかったため、そのあたりの充実が課題だとも感じました。
キャディでの仕事
キャディ入社後、データサイエンティスト・機械学習エンジニアとして発注先の推薦システムや、社内向けの類似図面検索エンジンの開発を実施していました。
機械学習エンジニアの人数が増えてからは、よりデリバリーに重きを置くべくMLOpsエンジニアに転向して機械学習API基盤やデータパイプラインを作成していました。
データマネジメントチームを立ち上げてデータ基盤のプロダクトマネジメントを行った後、Tech組織の開発生産性を上げるべく、開発プロセスの再定義に取り組んでいます。