【Kaggle AdC '23】米国の大学・企業でのKaggle実績の受け取られ方雑感

お久しぶりです。tkmです！

Kaggle AdC '23の6日目として「米国の大学・企業でのKaggle実績の受け取られ方雑感」についてつらつらと書いて行きたいと思います。

qiita.com

昨年Kaggledays Championship at Barcelonaでの優勝から、Kaggleとは少し離れてしまっていますが枠が空いているということで技術的ではないポエムですが投稿します！

注意：これは私が体験した極めて主観的な感想であり一般化して受け取るのは危険です。

TL;DR 実績にそれほど効果はないが、獲得賞金を交えて話すとたまに効く。

正直、実績にそれほど効果はないしGMだからってそれで超すごい！みたいになることはない。

こっちの大学でも機械学習の授業でKaggleは一応習うが特にガチる人は見たことないし、教授としてもコンペと研究は違うと認識しているのでKaggleの実績単体で超評価することはないといった感じ。

近年のML/CV/NLP研究室への出願者のスペックインフレが激しいので、基本的に「手が動く」と見られるKaggle実績は補助的な評価尺度になりがち。

多分、多くの先生方は納得頂けると思うけど、新しいPhD学生を指導する上で一番の難関はTop-tierの会議や雑誌に投稿できるクォリティの論理構成や書き方を指導するところなので、既に論文を持っている学生を取ってしまうのが一番楽。近年のスペックインフレの状態では米国大だとそれが出来てしまうという現状がある。なので、論文持っている>>>Kaggle強いという評価が多い。

（脱線すると、学部修士中に第2著者以下でも論文に関わるのが米国PhD合格にとても大事なのだが、日本の卒論修論の独立してやることをほぼ強制されるシステムは絶望的に相性が悪い。米国PhD留学生を増やしたいなら強制ラボ所属廃止と卒論修論廃止が良いと思うが、特定学生に集中して全体としては学生への教育労力の削減になるので難しそう。）

一方、MLを手法として使っている分野ではMLで手が動くのは評価されるし、そのラボの研究に関連するコンペで勝ってたらかなり効きそうではある。

ただ残念ながらKaggle GMだから米国でウハウハ！ということはなかった。

とはいえKaggleでの実績をみてLinkedinでDMくれる人もいるので全く無駄ということはない。コネ社会の米国で向こうから連絡をくれるのは全くコネなしの第一世代移民にとってはかなり価値があるものである。Kaggle実績は銀の弾丸ではないというだけ突破口にはなる。

「Kaggle見たよって、ウチでDSで働かない？」というLinkedin DMと電話が掛かってきた。結構USのJob market冷え込んでいるので（コロナ前が良すぎたという話はある）最悪行くところがあるのは助かる。昨年はAcademicのJob marketは結構良かったが、今年はこっちも冷え込んでいるらしい。
— Takami Sato @一時帰国12/17-1/8 (@tkm2261) 2023年12月5日

日中韓印の人にはそこそこ刺さる。

Kaggleやるとわかるが、日中韓印の人々のKaggle熱は凄いので刺さる人にはたまにささる。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。）

賞金額は正義

経験談としてインターンでプロジェクトで手法を提案するときに「この問題設定は、過去のこのコンペと類似しており、有効性が示されたこの手法を使いたい。ちなみに自分はこのコンペで$30k獲得した。」というとウケが良かった。取り組む手法の妥当性と自分が取り組み意味を一緒に示せるので良い。働いたことある人は経験あると思うけど、プロジェクトは走り出したら勝ちなので雑多な議論は実績でバリアできると色々面倒が少なくなる。やり過ぎると嫌な奴なのだが、社会には変なやつが多いので面倒が減らせるなら実績は適度に使うとよい。

そもそもKaggle実績って全面に押し出すべきではないよね

Kaggleも学歴と一緒で過去の実績なので、まともな人はそれを全面に押し出したりはしない。働き始めてからも〇〇大卒やセンター（共通）試験の点数でドヤってたらTwitterでネタにされるように、過去実績は全面に押し出すと角がたつので匂わせるぐらいが一番カッコよい。

日本の上位Kaggle勢もKaggle入賞歴を全面に押し出す必要がないぐらい各分野で既に活躍しているし、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。

個人的には、手前味噌ながらKagglerで鍛えた自分の実験管理や実装スキルやスピードは他の学生と比べて卓越しているように見えるし（自分は5年会社を経た退職D進だからそりゃそうではあるが）、Kaggleで学んだやり切る姿勢は、研究でも仕事でも活きている。

ただし客観業績を積み上げるのは自分に味方してくれる人への優しさでもある

Kaggleである必要はないが、実績という客観評価を積み上げる事は大事で、自分に味方してくれる人への優しさであるだと思っている。もし誰かが自分を何かのプロジェクトに抜擢してくれる時に「彼Kaggle GMなんすよ！」と偉い人に言えたら例え自分がプロジェクト失敗しても自分を推挙した人に責任が行きづらいし、そもそも自分を推挙してくれる人に一言で偉い人に伝えられられる言葉を客観評価は渡すことが出来る。いかに凄い人でも客観評価なしに抜擢しろは傲慢になりがちだし、自分に味方してくれる人への優しさとして客観的な実績はあったほうがよい。Kaggleである必要はないけど。

これが濫用された結果が過度な学歴フィルターとかになるんだけど、評価される側が客観業績を頑張るのは基本良いことと思う。