【社員インタビュー】難易度の高い課題へチャレンジすることを楽しみつつ、顧客へ価値提供を続けるエンジニア

雪江亮太と言います。

大学院生の頃にKICONIA WORKSでインターンとして1年半ほど働き、大学院卒業後は自動車部品メーカーにて、約2年ほどサービス開発に従事していました。その後、KICONIA WORKSに正社員として入社しています。

インターンに参画した理由

他の企業で機械学習エンジニアとしてインターンをしていましたが、資金ショートにより続けられなくなりました。それをきっかけに、機械学習の開発ができるインターン先を探しており、インターン募集サイトでKICONIA WORKSを見つけました。

他にもいくつかの企業を受けましたが、面接時に非常に高い水準の質問をされてメンバーの質の高さが最も高いと感じたこと、事業会社のインターンの経験があったためクライアントワークを経験したいと思い、KICONIA WORKSへの参画を決めました。

インターン時代に取り組んだ業務

いくつかのプロジェクトを担当しましたが、一貫して機械学習モデルの開発業務をしていました。例えば、テーブルデータを用いた機械学習モデルの検証・工場向けに画像データを用いた異常検知のプロジェクトを担当しました。また、動画データから走り方のスコアリングをするアプリ開発プロジェクト*で、初期のアルゴリズム設計を担当しました。

*正社員として入社した後もこのプロジェクトを担当しました。ユーザー体験会も実施しており、その様子はこちらのnoteにまとめられています。

インターンを通して成長できたこと

エンジニアとして、「プロジェクトとして成果を出す」ことを意識した開発ができるようになりました。アルゴリズムの設計開発をするにあたって、KICONIA WORKS参画前は「いい性能のアルゴリズムを開発する」という姿勢のみでいましたが、スケジュールや工数を見ながら、検証するアイデアの優先度をつけたり、そのことについてプロジェクトマネージャーと協業しながら顧客と折衝したりといったことができるようになりました。KICONIA WORKSでは、インターン生であってもプロジェクトに対して大きな裁量を持てるため、プロジェクトを推進していく姿勢を強く持てるようになったのだと思います。

また、裁量が大きい分のプレッシャーもあり、その耐性がついたことは社会人になってからも活きています。

学生時代の研究内容と前職の仕事内容

大学・大学院どちらも機械学習の応用に関する研究をしていました。

大学では、地域固有のカエルの保護・外来種の駆除を目的に、音データからカエルの鳴き声を検出・カエルの種別を判定するAIモデルの研究をしていました。

大学院では、内視鏡画像から異常領域を検出するAIモデルの精度向上に関する研究をしていました。

前職では、自動車部品のメーカーにて、新卒から約2年間一貫して、運転データと事故データを用いた運転リスク診断サービスの開発をしていました。データ分析、システム開発、チームリード、採用などプロダクトのエンジニアリングに関わる部分に幅広く携わっていました。

KICONIA WORKSに入社した理由

前職で新卒から約2年間携わっていたプロダクトがひと段落し、新しいことに挑戦したいと思っていたタイミングで、代表の書上から声を掛けてもらったことがきっかけです。残って別の事業をやるか、KICONIA WORKSに転職するか、別の企業に転職するか検討しましたが、インターン時代や就職後の業務委託でKICONIA WORKSの良さを実感していたこともあり、入社を決めました。

KICONIA WORKSには高水準のスキルを持つメンバーが揃っています。仲間から学ぶことが多く、成長できる環境に身を置けるためモチベーションが上がります。

また、KICONIA WORKSでは難しい課題や未知の課題にチャレンジできる機会が多いです。試行錯誤しながら難題を解決していくことが非常に楽しく、この環境に身を置きたいと思いました。