私は日本でその後は、第母国でコンピュータビジョンの研究エンジニアとして働いているフランス生まれのデータ科学者です。 しかし、私は予想外のコンピュータビジョンのハブであるドイツシュトゥットガルトの文を書いています。
しかし、私は予想通り、ドイツの自動車技術について働いていません。 代わりに、私は最も予期しない場所のいずれかでファンデミク半ばに素晴らしい機会を発見した。 シュトゥットガルトの電子商取引の中心のAIベースの画像編集スタートアップのすべての小売製品のデジタルイメージングプロセスを自動化することに重点を置きます。
日本での経験は、仕事のために外国に移住することが困難であることを学びました。 日本では専門家のネットワークを備えたエントリポイントが必要な場合があります。 しかし、ヨーロッパでは入手しやすい多くの都市のおかげで利点があります。 パリ、ロンドン、ベルリンなどの都市は、多くの場合、様々なキャリアの機会を提供すると同時に、いくつかの専門分野のハブとして知られています。
ファンデミクのおかげで完全に遠隔地にある職業が増加したが、求職の範囲を拡張すると、興味に合わせて、より多くの機会が提供されます。
小売店のように意外な場所で価値を検索
私は高級小売業者の技術噴射で働きながら第専門知識を製品イメージに適用しています。 データ科学者の視点からアプローチしたとき、私は小売のように非常に大きく、確立された産業のための新しいアプリケーションの価値をすぐに認識しました。
欧州では、特に衣類や靴の分野で、世界で最も有名な小売ブランドがあります。 これらの豊富な経験は、イメージング技術を適用することができる数十億個の製品と数兆ドルの売上高を上げることができる機会を提供しています。 小売企業の利点は、お金を稼ぐとAI会社を有利にすることができる競技場を提供する処理する画像の連続的な流れです。
ナビゲートすることができる別の潜在的な方法は、一般的に、R＆D部門内の独立した部門です。 私は多くのAIスタートアップが収益性がない部門で働くことを発見した。 単に研究費用とニッチ市場の顧客の利益のために発生しました。
データがある会社は、収益の可能性がある会社です。
私は、データの潜在的なアクセス可能性のため、このスタートアップには特に魅了されました。 データ自体は非常に高く、多くの企業では、最終的に有限集合で作業することになります。 B2BまたはB2Cのレベルで直接参加する企業は、特にフロントエンドユーザインターフェイスに影響を与える小売またはデジタルプラットフォームを見つける。
これらの顧客の参加のデータを活用すれば、すべての利益になります。 カテゴリ内の他のソリューションのさらなる研究と開発にこれを適用することができますし、会社は、他の業種と協力して問題を解決することができます。
また、ブランドに影響を与える潜在的な顧客の交差セグメントが多ければ多いほど、収益を上げることができる大きな可能性があります。 第アドバイスは簡単にアクセスできるように管理可能なシステムにデータが既に保存された会社を見つけることです。 このようなシステムは、研究開発に役立つでしょう。
問題は、多くの企業がまだこれらのシステムを導入していないか、これを適切に活用することができる技術を備えた人がいないことです。 こだわりの過程で深い洞察力を共有する意思がない場合、または実装していない会社が見つかった場合、これらのデータを中心サービスを導入する機会を見てください。
ヨーロッパで最も良い方法は、自動化プロセスを作成することです。
私は、プロセスとコアシステムを作ることができる機会を提供する初期段階の会社に適したポイントがあります。 私働いている会社は、私が始めたときはまだ草創期であった特定の産業のための拡張可能な技術を作るために努力していました。 チームが解決すべき問題はすでに解決されていたが、他の多くの問題を解決するために、まだ桁をとらなければなら多数のプロセスがありました。
大量の画像編集を自動化するための私達の1年間の努力は、あなたが構築しているAIが複数の変数（複数の画像やワークフロー）で同時に独立して実行されている方法を学ぶした既存ブランドができないことを実行する技術を開発していることを学びました。 することができませんでした。 欧州では、これを実行する会社がほとんどなくすることができる人材に飢えています。
だから小さなカルチャーショックを恐れずにジャンプしてください。
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