こんにちは！AIエンジニアの森川と申します！入社から半年ほど経過したところでこの記事を書いています。
元々はメーカー研究職として働いていた私が今、AIエンジニアとして取り組んでいること、感じていることを書いてみました。自身のキャリアについて悩んでいる方や転職を考えている方にとって少しでも参考になればありがたいです。
プロフィール
大学院修士課程（生命科学系）修了後、化学メーカーで研究職として6年間勤務。その後、データ分析に興味を持ち、MLエンジニアにキャリアチェンジ。派遣エンジニアとして客先でのPoC・システム開発などを経験後、現職に至る。
入社のきっかけ
前職で経験を積む中で、自然言語処理に興味を持っていました。
また、当時は派遣エンジニアとして働いており、いずれは自社開発企業で特定のプロダクト・サービスのために働きたいと考えていたところに、ダイレクトリクルーティング経由でモビルスからカジュアル面談のオファーを受けました。
自然言語処理関連のPoCという仕事内容に非常に魅力を感じた一方で、実務経験が不足していたため不安もありました。しかし、カジュアル面談で「実務経験がなくても、研究職で培った視点や自己学習で自然言語処理を学んでいることに当社は魅力を感じている。十分に仕事に活かせると思う。」という言葉をいただき、これが大きな励みとなりました。最終的に内定に至り、新たなキャリアへの期待を胸に入社を決意しました。
これまでの取り組み
MooA®（コンタクトセンターのオペレータ支援用に開発した独自AIシステム）への搭載可能性のあるAI関連技術やシステムロジックについて調査・検証を行っており、例えば以下のような取り組みを行っています。
- 情報検索ロジック改善のための要素技術調査と性能検証
- 音声認識モデルの調査と性能検証
また、組織関連では、チームメンバーのタスクや作成ドキュメントなどのデータをチーム全体で管理・共有するための体制整備に携わっています。
入社して感じること
ここが良い
顧客の確かなニーズに基づく検証環境
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目下でやることは色々とあるものの、実現したいことの方向性が明確なので、
悩んだ時に立ち返ることができ、技術者として取り組みやすい環境です。
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モビルスは顧客の声を直接聞ける立ち位置でビジネスを展開しており、
技術検証や開発においても大きなアドバンテージになっていると思います。
スピード感・柔軟性
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意思決定の速さと柔軟性はベンチャー企業ならではだと感じます。
検証結果を報告し、導入メリットがある場合はすぐに実用検討が始まるのを見て良い刺激を受けています。
トライアンドエラーを奨励する企業文化
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PoCでは、「うまくいく！」と見込んで取り組んでいたことも検証してみると
いまひとつだったということが往々にしてありますが、
会社として、長期的な視点で理解を持ってもらえており、恵まれていると感じます。
高い自由度
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目標・指針は与えられますが、実現のための手法や判断に関しては
自身で裁量を持って取り組めています。
手の動かし方は自身で考えたいタイプなので、私としては取り組みやすいと感じています。 -
働き方の面では、週2回のリモートワークが認められており、熟考が必要なタスクはなるべくリモートで取り組むようにしています。
ここが大変
AI以外の知識のキャッチアップ
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業務ではAIモデルの推論精度だけでなく、処理時間やリソース負荷の最適化、
サービングについても検証します。そのため、インフラやソフトウェア等のスキルも必要になってきますが、まだまだ不足を実感することが多く、学びの連続です。
AI 技術の進化への適応と目前タスクとのバランス
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日進月歩で新しい手法・基幹技術が提案されており、それ自体は面白い反面、現在の取り組みが近い将来に廃れてしまう可能性もあり、情報収集を欠かさず行うように心がけています。
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また、新しい技術に翻弄されすぎないよう、自社での検証において真に重要なことは何か？を日々考えながら取り組んでいます。
おわりに
最も伝えたかったのは、入社して良かったということです。エンジニアとして様々な新しいことに挑戦し、仕事の幅を広げるための機会が用意されています。エンジニアとしてやってみたいことがあったり、様々な技術に触れてみたい方にはきっと合う環境だと思います。最後までお読みくださり、ありがとうございます！もし興味がありましたら、ご応募お待ちしております！
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