こんにちは。
NABLASで採用窓口を担当している村田です！
今回はNABLASの支援制度の1つである「Kaggle&AtCoder支援制度」についてご紹介します。

近年機械学習やAI技術の活用が急速に広がったことにより、KaggleやAtCoderを評価し、それらの活動を会社としてサポートする企業が増えてきています。こういった動きの背景には機械学習エンジニアやデータサイエンティストに対して、より幅広い問題設定とデータに対応したデータ分析が求められるようになってきたことが挙げられます。

AI総合研究所として活動しているNABLASでは、2021年から「Kaggle&AtCoder支援制度」を導入し、機械学習エンジニアとしてのスキルアップや、コンペティション活動で培った知見を業務への活用等に活かしてきました。

早速NABLASの「Kaggle&AtCoder支援制度」を見ていきましょう！

Kaggle・AtCoderとは

まずは支援対象としているKaggleとAtCoderについてそれぞれ簡単にご紹介します。

Kaggle

Kaggleとは機械学習のコンペティション形式サービスで、世界で100万人以上のユーザー（Kaggler）が存在しています。具体的には、予想モデリングや分析手法関連のプラットフォームとしてAI課題を解決したい企業と、スキルアップを目指すAIエンジニアを結びつけるサービスです。
企業からは課題とデータが提供され、ユーザーは課題解決に最適なモデルを構築して提出し、結果はスコア化されてランキング形式で発表されます。優秀なモデルは企業に採用され、ユーザーは賞金を得ることもあります。
Kaggleは、データ分析における「総合格闘技」としての側面があり、データ分析、データ作成・モデルに対する知識と技術に加え、問題に関するドメイン知識など、あらゆる手段や情報を動員して高い性能を持つモデルを構築することを目指します。

AtCoder

AtCoderとは競技プログラミングコンテストを開催しているサービスです。競技プログラミングでは制限時間内に与えられた条件内で課題を解き、主にアルゴリズム設計のスピードや正確さを競います。参加コンテストの成績によってランクが決まり、8つの色でランクが表されます。企業や大学が主催するコンテストもあり、賞金が出る場合もあります。
AtCoderは、限られた時間の中でできるだけ多くの課題に対して正解を導き出す必要があるため、データ構造とアルゴリズムに関する幅広い知識と、問題の本質を見抜く洞察力が求められます。

KaggleとAtCoder、それぞれ異なる素養が求められるコンペですが、いずれも業務に通ずる部分が多分に存在するため、NABLAS社では参加する社員を支援する制度を設けています。

NABLASでの支援内容

NABLASで導入している「Kaggle&AtCoder支援制度」では、データ分析コンペティションのKaggleと競技プログラミングコンテストのAtCoder、それぞれの実績に応じて、業務時間の一部をコンペティション活動に充てることが可能です！

それぞれのコンペティション活動への参加許可割合はレベルに応じて異なっており、レベル1では業務時間の10％、レベル2では20％をコンペティションの活動時間として使用することができます。
※「当該月の稼働日数×8時間×支援比率」となります。

業務として認められるコンペティション活動は以下の通りです。

・コンペティションへの参加やモデル作成
・コンペティションに関連する情報収集及び勉強
・コンペティションに関わる記事作成や情報発信活動

GPUなどの計算機資源を利用可能

また、NABLASのKaggle&AtCoder支援制度では、業務時間内のコンペティション活動支援だけではなく、活動において必要となる計算機資源の支援も行っており、ランクやメダルの獲得数に関わらず利用をすることができます。
特に何百万という膨大な量のデータを扱うことが多いKaggleでは、より最適なソリューションを導くために十分な計算環境の整備は必要不可欠です。

補足）NABLASではDGX Station 3台（32 GBのメモリを搭載したV100が合計12枚）を始め、パワフルなGPUを搭載した計算機があります！

社内の計算機資源がコンペティション活動に利用可能であることについては、「強い計算資源があることで、大きめのモデルやバッチサイズを気軽に試せるので嬉しい」（Kaggle金メダル取得経験者談）といった声があり、Kaggleに参加する社内エンジニアには好評で、良く利用されています。

まとめ

今回はNABLASの「Kaggle&AtCoder支援制度」についてご紹介しました。
最先端のAI技術で様々な課題解決に向けて日々取り組んでいるNABLASでは、個々のデータ分析やアルゴリズム設計のスキル強化は非常に重要だと考えています。
今後も更なる技術力強化に向けて支援制度の拡充や整備を進めて参ります！

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