これはKaggle AdC '23 25日目の記事かもしれないしそうじゃないかもしれない。
MLを仕事として社会に関わりたいという思いが強くなったのでkaggle masterとして転活しました。下記はその時の小話です。
※尚、本記事では結果に触れません。
※実際には現職務内容を話す方が多かったので限られたkaggle関連小話
あえて職務経歴書にkaggleと書いた
Kagglerが在籍している。もしくはKaggleへの一定の理解がある職場を希望していたので書きました。Kaggleって書いただけで書類落ちするならそもそも望む職場でないとも思ったので、書いたことによって落ちる心配というものもありませんでした。あとは、機械学習の職務経験がないので、機械学習はある程度分かるアピールはそこでするしかなかったことも大きいと思います。
大規模な企業のDX/データサイエンス部門はほとんど書類で落ちた
大きい企業には転職エージェント経由で応募したので、書類選考から始まります。たくさんお祈りされました。JDに実務経験が書かれている場所が多く、当然の結果かもしれないですね。
採用担当にKaggleという言葉が通じなくてそのまま落ちた
採用枠が少ないので実務経験者だけ通すスタンスで採用活動に支障は出ない
つまり普通に実務経験必須だった
実務経験なしをカバーできるような魅力が自分になかった
などいろいろ考えられますが真相は永久に闇の中。
こういった環境で働きたい場合は時間をかけて社内で異動したり、複数回の転職ステップを組むとかがいいのかなと思いました。
カジュアル面談のお誘いが来た
twitterで求職ツイートをしたところ、ありがたいことに何件か面談のお誘いをいただきました。ほかのサイト経由でも何件か直接面談のお誘いを受けました。（expertだと減るとか、GMだと増えるとかはわかりません。GMだとさすがに増えそうですが・・・
単純にkagglerコミュニティに参加してある程度交流ある人がいたからかもしれないです。
余談ですが大半のカジュアル面談は自分から応募しました。めちゃくちゃMP使いましたがとても勉強になりました。
言語化できなきゃ意味がない
あまりに言語化がうまくできず、苦しんでるときにアドベントカレンダーのtkmさんの投稿内容には頷きすぎて首が取れそうになりました。
ただもちろんどのコンペで何をしたかを話せる必要がある。（最近昔のコンペでやったことを忘れて来ており、これが年を取るということかと最近焦っている。）
客観的な成果がまだ出てない人もKaggle実績を直接押すよりはKaggleを通して得られたものを言語化して伝えた方がウケが良いはず。
kaggleに限りませんがこれまでの仕事の取り組み方や、kaggleの取り組み方をちゃんと言語化して伝えることが重要だと改めて実感しました。何に苦労したのか、どう乗り越えたのか、どういう考えをして取り組んでたのか。そう言った言語化が苦手でこの部分に特に苦労しました。（2年前のコンペどんな工夫したっけ？この仕事どんな工夫したっけ？と当時のメモを読み漁った）
こういう言語化は単純に今後の成長速度にもかかわっていくと思うので今後もっとちゃんとしなきゃいけないなと思いました。
あなただけの工夫は何ですか？
kaggleについて触れていただけるときに多かった質問はこれだったように思います。今ちょっと焦った人もいるのではないでしょうか？kaggleは公開されてる情報を全部読んで試すと銀メダルが取れるということはよく聞きます。自分だけの工夫を特にしてない場合があるのでこの質問はなかなか攻撃力が高く感じました。
そんな人見たことない
活動中にこのようなやり取りを見かけました「kaggleの実績をおしてくる候補者は落とす」「kaggleの実績をおしてくる人なんて見たことない」（ニュアンス変わってたらごめんなさい）
ネガティブな時にこれを読んだので、前者については「まぁ取る側のスタンスは自由だな」と思いますが、後者については「あぁ、実務経験ない人は土俵に立つべきじゃないんだな」とダメージを負いました。もちろんそんな意図はなくこちらの拡大解釈ではあると思いますが（例えば課題解決力や、上述したkaggleの経験の言語化のほうが大切という意味かもしれない）、いろんなルートでMLを仕事にしたい人がいると思うのでそれぞれのルートが明るくなるような情報が出てくるといいなと思いました。
特にいい締め方が思い浮かびませんが、、、結果的に職が変わるかどうか関係なく、普段の生活、kaggleへの取り組み方を振り返るいい機会になりました。