レバレジーズからの転職体験談（バックエンドエンジニア/男性/20代）

転職において、私が前職で培ったアプリケーションエンジニおよびインフラエンジニアの経験は非常に役立ちました。以下にその理由を具体的に述べます。 1. 技術的な基礎と幅広い知識: アプリケーション開発とインフラ管理の経験は、技術的な基礎を固めるのに役立ちました。プログラミング、システム設計、データベース管理などの基本的なスキルは、機械学習の分野に移行する際にも非常に有用でした。これらの基本的な技術スキルは、新しい分野での学習を加速させる重要な土台となりました。 2. 問題解決スキルの応用: アプリケーションとインフラの両方での経験は、複雑な問題を効率的に解決する能力を養いました。これらの問題解決スキルは、機械学習の分野においても非常に重要です。データの処理、アルゴリズムの選択、システムの最適化など、多くの課題に取り組む際に前職で磨いたスキルが直接役立ちました。 3. インフラとシステム運用の知識: 特にインフラエンジニアとしての経験は、機械学習モデルのデプロイメントやスケーリングに関する知識を深めるのに役立ちました。機械学習プロジェクトでは、モデルを効率的に運用し、安定したパフォーマンスを維持するために、インフラとシステム運用の知識が必須です。 4. チームワークとコミュニケーション: 前職でのチームワークやプロジェクト管理の経験は、異なるバックグラウンドを持つチームメンバーと協力し、効果的にコミュニケーションを取る能力を高めました。転職後も、この経験はプロジェクトを円滑に進め、多様な専門家と効果的に協働するために重要な役割を果たしています。 総じて、前職でのアプリケーションエンジニアリングとインフラエンジニアリングの経験は、機械学習の分野において、技術的な知識、問題解決能力、そしてチームで働く能力を高めるのに大いに役立ちました。