スタートアップに参加する前に、データエンジニアが尋ねるべきトップ5の質問

スタートアップ参加前、データエンジニアのトップ5質問

データ領域のスタートアップ創業者からのアドバイス：自分に合ったスタートアップを見つける方法

スタートアップに参加したいとお考えですか？a16zによるIPO前のシリーズEスタートアップのことではありません。私が言っているのは、シードからシリーズBまでの本物のスタートアップです。ここでは、毎日がまるで急上昇するか、失敗するかのどちらかのように感じられ、中間地点はほとんどありません。

何も確定していないし、コアビジネスがまだ「見つかっていない」状態です。まだ見つけられていない「プロダクトマーケットフィット」を探しています。株式は一瞬で四倍になるかゼロになるかもしれません。ゆっくりとした日でも「早く動いてものを壊す」ことがモットーです。

楽しそうですね。

データ/テクノロジーのスタートアップの創業者として、私は多くのことを見てきましたし、他の創業者とも話をしました。これまで数え切れないほどの候補者に面接を行いましたが、エキサイティングなスタートアップで面接を受けたい人々にいくつかのアドバイスを贈りたいと思います。

• 「あらゆるプロジェクトに適した機械学習ライブラリ」
• テキスト読み上げ（TTS）とAIにおける倫理的考慮事項：データセキュリティにスポットライトを当てる
• データサイエンスプロジェクトを効果的に構造化する方法

特にデータエンジニアにとって、この分野を航海するのは非常に挑戦的です。なぜなら、スタートアップのビジネスは急速に変化する可能性があるからです。そして、結局のところ、変化とスピードに慣れている必要があるからです。

「大企業」とスタートアップの違いは何でしょうか？

多くの読者はおそらくデータエンジニアとして「大企業」で働いた経験があるでしょう。スタートアップはまったく異なる経験です。以下にハイライトしようと思います：

• 大幅な「シロップ」の低減 — 大企業は通常、人々を部門にグループ化し、さらにサブマネージャーごとに細分化します。周りを見渡すと、非常に狭い範囲のタスクに責任を持つグループにいることがわかります。初期のスタートアップにはこの問題はありません。マネージャーがいるだけでも幸運ですが、実際はあなたとCEOだけです。フロントエンド、バックエンド、ビジネス、プロダクト、顧客、さらには投資家まで、すべてに触れることになります。
• ゼロのサポート — 非常に大きな企業は通常、データスタックの異なる部分に責任を持つ複数のチームを抱えています。インフラストラクチャからセキュリティ、パイプラインの異なる部分まで、これらの人々はあなたの作業をサポートするために利用できます。しかし、スタートアップでは全てあなた自身です。インフラストラクチャの提供からセキュリティの確保まで、すべてを考える必要があります。
• ぼやけたビジネス目標 — 大企業は（通常）作業範囲を明確に把握しているため、タスクは非常に明確です。通常、あなたの作業は巨大なシステムの一部であるため、作業には明確な入力と出力があります。スタートアップでは、今週の目標は来週まったく異なるかもしれません。なぜなら、新しい顧客が入ってきて異なるものを要求したり、市場が変化したりするかもしれません。または、製品がトラクションを得られず、ピボットする必要があるかもしれません。全体的には、変化があり、移動する目標に慣れている必要があります。
• 狂気じみたペースと変化 — 1つの大きな違いはペースです。スタートアップが持つ最も貴重なリソースは時間です。特にVC資金提供された場合です。無駄な1日は、お金が底をつき、閉店に近づく1歩です。大企業には財政的な余裕があり、複数のリーダーから「合意を得る」必要があるため、通常はバイロクラシーが原因でゆっくりと運営されます。スタートアップの結果の1つは、素早くビルドして出荷する必要があることです。テクニカルデットは特権です。最初に堅牢性を構築しているのではなく、出荷して顧客フィードバックをすぐに取得するためにビルドしています。後で改善できます。
• 信じられないほどの影響力 — スタートアップに参加する最大の利点の1つは、その影響力です。上記のすべての理由から、あなたはコア会社の製品の基盤を構築することになります。文字通り何もないところからそれを築き上げるのです。あなたが書いたコードは、何十年にもわたってレガシーコードになるかもしれません。大企業ではほとんど既存の大規模なシステムに対する増分の改善を提供することがほとんどです。

読者には、スタートアップで働くことの概要についてさらなる文脈があることを期待しています。スタートアップと大企業の基本的な違いが解消されたので、データエンジニア向けの一般的な質問ではなく、データエンジニアに特化した質問のリストを作成したかったです（例：ランウェイはどれくらいありますか？）。一般的なスタートアップの面接の質問についてアドバイスが必要な場合は、Googleで検索してください。

質問のリスト

それでは、スタートアップに参加したいデータエンジニア向けの質問のリストをご紹介します。

1. データパイプラインはビジネスにとってどれくらい重要ですか？ データパイプラインがビジネスにとってどれくらい重要かを理解したいです。パイプラインがビジネスの顧客のために重要な役割を果たしているのか（例：金融取引）それともバックグラウンドのタスクのサポート機能なのか（例：財務報告）それとも将来の拡大のためのR&Dの一環なのか。パイプラインが製品の重要な経路に近いほど、このポジションはより重要で安定しています。もちろん、サイドプロジェクトに取り組むことには問題はありませんが、困難な状況になるとプロジェクトの変動やレイオフのリスクが増えます。
2. 現在のパイプラインを構築、維持、または改善する必要がありますか？ この質問は、彼らの現在のデータパイプラインの成熟度を理解するのに役立ちます。ゼロから何かを構築することを望まれる場合、明らかに彼らは非常に若い会社であり、パイプラインと文化の成熟度はゼロです。これは良いことか悪いことか、彼らはおそらく既存のベストプラクティスを持っていないため、すべてを自分で考え出さなければならないことを意味します。パイプラインを改善する必要がある場合、それは緊急の問題があることを意味し、パイプラインが高い優先順位であることを示しています。ただし、忙しい仕事になるかもしれませんが、充実した仕事になるでしょう。
3. 現在のデータスタックに至る経緯はどうなりますか？ 現在のリーダーシップがどのように現在のデータスタックに至ったのかを理解したいです。これにより、彼らの考え方、優先事項、データに対する考え方を知ることができます。これは、彼らの考え方を自分の考え方に合わせるために非常に重要です。考えなしにランダムなツールを選んで組み合わせた場合、それはあなたがより勤勉なタイプである場合には警戒すべき兆候となる可能性があります。
4. スピード重視ですか、スケール重視ですか？ もしスピードを重視する場合、それは製品をできるだけ早く出荷したいということを意味します。頑健性や品質は優先されません。文字通りの表現で言えば「速く進めて何かを壊す」ことがここに当てはまります。彼らはただ製品を飛ばすだけです。スケールを重視する場合、頑健なものが必要であり、時間がかかっても問題ありません。これは、彼らの必要性があなたのビルド方法と一致するかどうかを確認するために再度使用されるべきです。
5. 現在のデータチームは誰ですか？ これに対する答えは簡潔に「あなたかもしれません」となる場合もあります。それ以外の場合、チームの規模、会社全体との比較的な規模、組織のあり方を知る必要があります。これは成長プロセスの中で彼らがどのような段階にいるかを把握するためのもう一つの「データの成熟度」の尺度でもあります。スタートアップにとって人々は通常、最も高価なアイテムですので、チームの人数はグループが会社にとってどれだけ重要かを示すことができます。

この投稿が初期段階のスタートアップに参加する利点と欠点についていくつかの示唆を与えてくれることを願っています。大まかに言えば、あなたは彼らとの面接も行って、彼らの優先事項、文化、ニーズがあなたの働き方に合っているかどうかを確認する必要があります。すべてがうまく見える場合（かつ健全なランウェイがある場合）、挑戦してみることをお勧めします！健全なスタートアップであれば、あなたはこれほどまでに多くのことを学ぶことも、速く成長することもありません。

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