メンバーインタビュー｜リード機械学習エンジニア川崎

メンバー
インタビュー

現役のLaboro.AI社員が、気になる質問にお答えします。

機械学習エンジニア

リード機械学習エンジニア

川崎奏宜

KANATA KAWASAKI

前職では何をしていましたか？

前職では、SIer企業で施工現場の映像解析業務を担当していました。具体的には、監視カメラの映像から画像を切り出し、画像認識や物体検知技術を用いて業務を効率化するプロジェクトに携わっていました。

実は、私がAIに初めて触れたのは社会人になってからで、周囲にはAIの知識がある方が少なかったため、独学で勉強をしていました。仕事が終わった後に毎日3~5時間AIについて勉強していたのを覚えています。その努力の結果、AIスキルはもちろんのこと問題解決力や自走力といった、現在のLaboro.AIで求められるスキルが身につきました。これらの知識と経験は、今の仕事を進める上で大いに役立っています。

Laboro.AIを選んだ理由を教えてください。

SIer企業でAI関連の業務を行う中で、よりAI技術を深めていきたいと考え、AIの受託開発企業や自社でAIプロダクトを持つベンチャー企業を中心に、機械学習エンジニアポジションで選考を進めていました。転職活動中に数多くの企業と面談を重ねる中で、機械学習エンジニアとして単純にAIモデルの精度を追求するだけではなく、よりビジネスに近い領域でAI開発をしたいと思いLaboro.AIへの入社を決めました。

入社してから感じたことはありますか。

周囲に非常にレベルの高い方が多く、毎日刺激を受けながら仕事をしています。その中でも特に印象的だったのは、ソリューションデザイナ（※）の技術理解の深さです。プロジェクトでAI技術に関してディスカッションを行う際に、統計的な話やAIの専門的な話をしても当たり前のようにコミュニケーションができますし、時には私がAI知識を教えていただくこともあります。このような刺激的な環境にいるからこそ、「機械学習エンジニアとして負けていられないな」という強い気持ちが湧き上がり、AI関連の勉強や仕事へのモチベーションに繋がっています。

※「ソリューションデザイナ」は、Laboro.AIオリジナルのAIコンサルタント職です。機械学習エンジニアとソリューションデザイナが一緒にタッグを組みプロジェクトに取り組みます。ソリューションデザイナについて知りたい方は、こちらのページをご覧ください。

Laboro.AIで働く魅力はなんでしょうか。

一言で言えば、「機械学習エンジニアの役割の広さ」です。
前職では、業務が細分化されており、既定の要件に基づいてAIを実装することが主な仕事でした。Laboro.AIでは、機械学習エンジニアにも顧客課題・ビジネス理解が求められ、個人のスキル次第ではエンジニアの立場でありながらビジネスサイドにも関与することが出来ます。単純に技術を実装するだけではなく、クライアントやソリューションデザイナと並走しながらAIをビジネス実装をしていく感覚はLaboro.AIならではの魅力だと思います。

また、プロジェクトによっては、技術を深く掘り下げる機会がある一方で、ビジネス要件をソリューションデザイナと一緒に設計する役割を担うこともあります。プロジェクトのジョインは挙手制で、エンジニア自身の興味や意志に合わせて選択することが可能です。このように、エンジニアが主体的にキャリアパスを描くことができる環境も魅力です。

将来の夢や目標を教えてください。またLaboro.AIに転職をお考えの方にメッセージをお願いします。

私の夢は、AI技術を世の中に浸透させて、人間がよりクリエイティブに活動できる社会を作ることです。そのために、Laboro.AIで成功事例をたくさん積み上げ、少しでも多くの人にAIの魅力を伝えられるように努力していきたいと思います。

機械学習エンジニアとして、画像データやテキストデータ、機械のセンサーデータなど、様々なデータ形式に触れることが出来ます。それに伴い、画像認識や強化学習、最近ではLLMなどの様々な手法に取り組む機会も多くあります。また、数理最適化勉強会や強化学習勉強会など、有志によって定期的な勉強会が開催されており、非常に成長機会に富んだ会社だと思います。若手でも実力次第でしっかりと評価してもらえる環境もあり、働きがいのある会社です。