初めまして、北海道出身で機械学習エンジニアの光井と申します。新卒でFerixに入社したものの、3月で退職することにしたので記事を書かせてもらってます。人事の方に「むしろ悪い点とか書いちゃって大丈夫です！」と言われたので、社交辞令ではないと信じて書きます。
まずは僕のプロフィールを簡単に紹介して、転職理由について書きます。そして、Ferixの良い所・悪い所はどんなところか、ということを書いていこうかと思います。

プロフィール

大学は情報系を専攻し、深層学習を使った音声合成に関する研究を行ってました。そして、2020年9月~2021年3月まではインターン（アルバイト）という形で、2021年4月からは正社員という形でFerixで働いてました。新卒で、しかも卒業前から働いてるというFerix内でもちょっと特殊なスタートをしてました。

携わった案件としては、音声認識、テキスト分析、ブラウザでのシミュレーションアプリの開発といった、機械学習中心に幅広めに開発に関わってきました。

趣味としてはギターを弾くこと+作曲、料理です。
会社で忘年会をやった際に、低温調理ハムを振る舞って見た所、大変喜んでもらえて嬉しかったです。コロナがなければ、Ferixでは社内でのご飯会を定期的にやっていたそうなので、中々振る舞う機会が設けられなかったのが悔やまれます。

忘年会の様子です。上の方で切ってるのがハムです。断面がキレイな色ですね

転職理由

転職を考えた理由としては、機械学習やデータ分析の専門性を高めたい、と思ったためです。
機械学習以外にも、アプリ開発等にも関わることができ、知識の幅を増やすことが出来ました。ただ、1年半ほど働いた中で、ちょっと器用貧乏になってきてるのでは？という不安を感じました。
現状、フロントエンドやバックエンドの知識・経験も多少得たことで、ある程度何でも出来る人にはなってきてます。ただ今の自分では、特別得意なことがない故の何でも出来るになってるなと感じ、ここが分岐点かな？と考えました。
フルスタックエンジニアのような何でも出来る人、リーダーやマネージャーのポジション等、将来の選択肢をいくつか考えたときに、やっぱりデータ周りの専門性をもっと高めたい、という想いが強かったです。

まずは上長に上の悩みを相談して、Ferixでそもそも解決出来ないかな？とも検討してみました。Ferixはやることが多彩なため、「研究開発」のスペシャリストにはなれる、という言葉を頂き、自分もそこは納得が行きました。だからこそ、自分が目指したいなと思った「機械学習・データ分析」のスペシャリストという方向性で行くなら、Ferixの業務だけでは厳しそうだなと感じ、他の方法も模索を始めました。

最初は転職以外に、副業でデータ分析の仕事を取れないか、Kaggleで学ぶことは出来ないかと試行錯誤しましたが、業務としてコミットメントするのが時間・質共に良い方法だと考え、転職という選択を行いました。

Ferixの良い所・悪い所

1年半程度の短い間では有りますが、その間Ferixで働いてて感じた良い所、悪い所をまとめてみます。
ブラック企業を除いて、会社は合う・合わないの要素が強いかと思うので、少しでもミスマッチが減らせればと思い悪い所もしっかりまとめてみようかと思います。また、僕が携わった案件は研究開発のため、システム開発の案件に関しては、他の方の記事などを参考にしてもらえればと思います。

良い所

• 多様な案件に、未経験でも携われること

僕は自然言語処理は講義で少しやった程度の知識しかなく、上にも書きましたがwebアプリ開発は全くの未経験でした。それでも案件に携わることができ、最低限こなす技術を身につけることが出来ました。
あとは自社サービスを作ろう、という時にはサポートレベルでは有りますがFlutterでのアプリ開発も少しかじったりしました。
このように、経験なくても「やりたいっす」と言えばやらせてもらえるのがFerixの良い所です。例えば、僕が「機械学習は案件あればでいいから、システムの開発とかやりたい！」と言えば、多分そういう配置にしてもらえたと思います。そういった、幅広く色々やりたい！という人には凄く合ってる環境だと思います。

• 使ってみたい技術は言えば採用してもらえる

基本的に技術的なことで、使用NGをくらった事がありません。
例えば、テキスト分析をやっていた際にBERTを使ってみてたのですが、Attention Headの可視化をやってみたく色々調べたところ、BertVizというツールを見つけたので聞いてみたら「オッケー」という風に大体通ります。僕の係わった案件だと、使うツールやライブラリを調査・選定する所からスタートしたため、新しい技術を知る取っ掛かりとしても、実際に利用するとこまで出来たのは凄く楽しかったです。

悪い所

• ソフトウェア開発業務が主軸で、あんまり機械学習・データ分析の案件が多くない

現在だと、社内のメンバー的にも、案件的にもそちらの割合が多いです。そのため、純粋に機械学習・データ分析を学ぼうと思うと、どうしても選択肢は狭くなるかな、と感じました。
裏を返せば、機械学習以外もやりたい！という人にとってはフロントエンドもバックエンドも関われたりと、色々出来て経験も積めます。なので、自身がどういう方向性でスキルを身に着けたいかという状況によるかと思います。

• 研究開発は孤独との戦いになるかも？

これは案件依存かつ性格依存な内容なので、Ferixだからか？と言われると難しいですが、あえて書いてみます。僕が関わった案件だと実装自体はほとんど1人でやっていました。リモートワークで働いてるのもあり、中々に孤独との戦いでした。笑
スタンドアップミーティングが終わったら、後は誰とも会話しない、ということが多かったです。FerixではoViceというサービスの利用や、Hello Studyという企画で、普段関わらないメンバーとの交流が行えるような土壌はあります。僕の性格的に、仕事してるときはそこだけ集中したいタイプで、変に集中が乱されないという点では良かったのですが、流石に会話量が少なかったなと反省してます…

とはいえ、研究開発系だと、意識してコミュニケーションを取りに行かないと、意外と孤独に悩むことはあるかもしれません。集中したいときに他人から邪魔されにくい、という良い面もあるため、これは捉え方と使い方次第だとは思いますが、ここは頭の片隅においておくと良いかもしれません。

※編集部注：Ferixの仕事は1人案件も存在する一方、2-5人で行うチーム開発が多く、その場合はチーム内で活発にコミュニケーションを取っているようです。ただ、フルリモートが常態化した中で前よりも会話量が減ってしまったのは事実なので、その辺りを促進させる仕組みを引き続き模索中です。

最後に

Ferixでは多様な案件に関われるという点はとても大きいです。ただ、今の自分の目指してる方向性とは違うかな、と思い退職をすることとしました。
Ferixではフロントエンド周り以外にも、AWS関連も触れたりと、色々な知識・経験を得ることが出来ました。案件そのものは楽しくやれたので、またご縁があれば、何かしらの形で一緒にお仕事してみたいなと思ってます。

ありがとうございました。