大学を卒業してSEとして就職したものの、大学で研究してた時の方が楽しかったなーという人向けの記事です。SEから研究職への転職はなかなかハードルが高いですが、条件によっては十分に転職の可能性があります。私が考える研究職への転職成功の条件は以下の6つです。当てはまる項目が多いほど転職成功の可能性が高くなると言えるでしょう。(ちなみに私は4つの条件を満たしていました)1.大学院を卒業している。2.学会で研究の成果を残している。3.現職の業務の経験が活きる。4.新卒から3年以内である。5.英語が得意である。6.その他目を引くものがある(GitHubやQiitaでアピールなど)それでは各項目を順番に見ていきましょう。1.大学院を卒業している研究職に就くためには、ほぼ必須の条件と言ってもいいでしょう。博士後期課程まで卒業していれば申し分ないですが、修士卒でも十分に条件はクリアしています。2.学会で研究の成果を残している在学時に学会で成果を残していると非常に好印象です。応募先の企業の業務に直接関わる分野の場合、査読付きの論文を投稿していれば評価してくれます。大学卒業後に自分の研究を引き継いだ人が論文投稿をして自分が第二著者として含まれていれば、それも職務経歴書に書いても問題ないでしょう。3.現職の経験が生きるSEとしての業務が研究職に直接生きるケースは少ないかもしれません。機械学習など)があれば、研究職でも大いに活用の道があります。4.新卒3年以内である基本的には研究者としてのキャリアが短いほど不利です。大学を卒業してSEとして働き始めているのであれば、時間が経つほど転職は難しくなると考えられます。逆に、現職の内容が研究とかけ離れていたとしても、在学時の研究がしっかり説明できれば第二新卒枠が狙えます。5.英語が得意である研究職では日々論文調査を行うので、不自由なく英語の論文が読める程度の語学力は必要です。外国人とペラペラとディスカッションできるほどのスキルを求めている企業はそうないですが、語学力をアピールできると有利になります。6.その他目を引くものがある趣味でも副業でも、何かしら自分の能力をアピールできるものがあると強いです。IT系であればGitHubでソースコードを公開していたり、Qiitaでヒット記事を投稿していたりすると採用人事の目に留まりやすいです。条件も大事だが、熱意ももちろん大事!研究者には知的好奇心が何より大事です。面接では、いかに自分が関わる分野に興味があり精通しているのかを熱弁してください。大学時代に寝る間も惜しんで研究に没頭した経験がある人は当時のことを思い出しましょう。一次面接の面接官はあなたの将来の上司である可能性が高いです。その方も研究者であり、意気投合すれば内定はぐっと近づくでしょう。求人はどこで探せばよいか大企業の研究職などは応募者が殺到するため、非公開求人となっていることが多いです。私は転職エージェント経由で、条件に合う非公開求人を紹介してもらいました。転職エージェントに紹介してもらう際にも注意点があります。私は複数(3社)の転職エージェントに相談しましたが、エージェントは当たり外れが非常に大きいです。相手がこちらの要望に反した求人を勧めてくる場合は、すぐに違うエージェントに切り替えましょう。私の場合、「未経験から研究職への転職は難しい」「そもそも研究職は求人が少ない」と言われ同業のSIerやコンサル職を数多く紹介されました。信頼できる転職エージェントを見つけようエージェント側からすればどの会社でも内定が決まってくれれば御の字なのでしょうが、中には本当に親身に相談に乗ってくれるエージェントも居ます。私は自分が提示した条件を満たす求人を綺麗に揃えてくれた方にお願いすることにしました。エージェントの人間性や、自分との相性に関しては、どの転職支援サービスを使うより「ひと」で選んだほうが良いです。私が利用した転職エージェントは次の4社になります。複数のエージェントに登録して信頼できる人を探しましょう。実は新卒の就活よりも転職の応募のほうが楽?!エージェント経由で転職サイトから応募する場合、新卒の就活のように企業毎に長々と志望動機を書く必要はありません。職務経歴書を一枚書けばあとはワンボタンで複数の企業に応募することができます。後は、企業からの連絡を待つのみです。書類選考が通過して面接の案内が届いてから志望動機を練り始めても十分間に合いました。さいごにSEから研究職への転職には少し勇気がいります。最初の一歩の小さな勇気を出すと案外すんなり最後まで行くかもしれません。私もはじめは「絶対に転職してやる」という強い思いがあったわけではないです。転職サイトに登録してみよう、エージェントと話してみよう、企業に応募してみよう、書類が通ったから面接受けてみよう...という具合に一歩ずつ進めることができ内定を複数ゲットすることができました。好奇心が赴くままに研究に励むとお金がもらえる。そんな魅力的な研究職にチャレンジしてみたい人はぜひチャレンジしてみませんか。転職を決意したきっかけについて新卒で大手SIerに就職して2年と少しが経過した頃。今後の人生の歩を進める、大きな2つの選択肢に悩...記事を読むTensorflowのpy_funcの使い方Tensorflowでは基本的な計算や処理を行う関数はライブラリに用意されており、基本的には不自由なくグラフ定義ができるとは思います。GANの学習はとても難しいといわれています。ディープラーニングの学習を本格的に進めるためにはNVIDIAのGPUを積んだマシンが現状は不可欠です。Learningの基礎を学習した人であればGAN(敵対的生成ネットワーク)をご存知でしょうか。Goodfellow氏に...記事を読むコードの見栄えをよくするために気をつけること自分のメモ用。コーディング時にコードの見栄えを良くするための備忘録。参照元はオライリーの”リーダブルコード”。Learningでは訓練データを学習する際は一般にミニバッチ学習を行います。1ポインタはデータを格納するアドレスを示す。本日は画像変換のアルゴリズムについてまとめます。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。GANGANいこうぜ.。