北の大地で子育て中のリサーチエンジニア、都内のMLエンジニアになる。【入社エントリ】
はじめまして！FastLabel AI Lab Department、MLエンジニアの沼田です。
先月の2023年8月16日に入社して約1ヶ月が経過しようとしています。
今回の入社エントリでは自分がFastLabelになぜ入社したいと感じたのかや、実際に働き始めてからのFastLabelの印象に関してお話させていただきます。
これまでの経歴
自分は学生の期間が少し長くて、社会人になるまで大学院で研究漬けの生活をしていました。
自由に動かすことのできる義肢装具の研究がしたいのが動機で、ブレインコンピュータインターフェース（BCI）の研究をしていました。BCIでは人の脳波などの脳活動をもとにデバイスを制御することを目的としていますが、この際に機械学習に出会ったのが私と機械学習のファーストコンタクトで、その面白さと可能性に魅力を感じたことをいまでも覚えています。
博士課程の2年から3年になる際に、「もっと実用的にこの知識を使いたい！」と感じたため、思い切って中退し、インターン先の受託開発のベンチャー企業でMLエンジニアとしてのキャリアをスタートしました。
その後、自動車会社の研究所でドライバモニタリングに関する研究開発をしたり、研究開発型ベンチャーで動画から人の姿勢を高精度で推定する技術の研究開発に携わっていました。
FastLabelに転職した理由
転職の軸として最も重要視していたのは、使う人がハッピーになれるMLプロダクトを作ることができる会社かという点でした。
前職では、受託開発のMLのプロジェクトという都合上、2社間のやり取りが少なくない回数発生するため、結果的にお客様へモデルをお届けするのに時間がかかることが多かったです。AIの知見が少ないお客様でも、素早くモデル開発ができるプラットフォームがあればその問題を解決できそうだな...普段からぼんやりと考えていました。
ある日、姿勢推定用のアノテーションツールを探しているなかでFastLabelの存在を知りました。
FastLabelはアノテーションツールだけではなく包括的なAIデータプラットフォーム開発をしているとの情報を見かけ、話を聞いてみたい！とHPから直接連絡してカジュアル面談をお願いしました。
カジュアル面談では、現在の上長の鈴木から具体的な業務に関わる情報を説明していただき、
プラットフォームによって、アノテーションのみならずモデル作成・評価までユーザーの手によって可能な仕組みを提供している点
お客様のニーズを理解し、その実現を目指す姿勢
に大きな共感を覚えました。
このような背景から、自身のキャリアの次のステージとしてFastLabelを選びました！
多くのお客様にとってハッピーになるMLソリューションやプロダクトを一緒に作り上げていきます！
自身の業務内容に関して
私の所属はAI Lab Departmentという部署で、具体的には、お客様の課題をヒアリングし、機械学習技術を使ってどのような解決策があるかを提案、検証するPoCが主な業務になります！
また、最新技術/学術論文に関しての調査・検証も行っており、研究寄りの活動も実施しています。
実際にFastLabelに入社してみて
まだ入社して1ヶ月たっていない状況ですが、非常に働きやすい環境だと感じています。
特に自分は北海道在住だったり、子育て世代（2歳の娘がいます）なので、フルリモート・フレックスな働き方ができるのは非常にありがたいです！
保育園の送迎の時間！子供が熱を出した！おむつ替えがヤバい！等子育て中は何かと柔軟に対処しなくてはいけないイベントが多発しますが、この働き方であれば多くの場合対応できるので子育て中の皆様にもおすすめな職場だと思います。
また、個人的にフルリモート勤務での難しさの一つだと感じているメンバーとのコミュニケーションに関しても、slackでのやりとりも盛んで資料もオープンなものが多く、1on1や週3回の定期の相談会もあるのでコミュニケーション不足で情報を知らないといったことは起こらない感じです。
FastLabelのバリュー
FastLabelでは3つの大切にしているバリューがあります！
「Customer Geek,」「Issue Driven 」「No Buts」
詳細に関してはFastLabel代表の上田のnoteに詳しく書かれているので、ぜひご確認ください。
なかでも、Customer GeekとNo Butsが特に好きです！
というのも、ソリューション開発を行うMLエンジニアとして、お客様の課題を解決することが最重要であり、そのためにお客様の課題に深い理解が必要＝Customer Geekになる必要があると考えているからです。
また、お客様の課題を解決する取り組みの中で様々な困難に直面することもあります。このときに簡単に”できない”とみなさずに、どうやったらクリアできるかを考え様々なアプローチを探索する＝No Butsの心を大切にしてきたいと思っています。
今後の展望
MLエンジニアとして、Customer Geek、No Butsの精神でおお客様によいものを提供できるように頑張りたいと思います。
機会があれば、機械学習用のデータセットを扱う会社なので、データセット公平性や質がモデルに及ぼす影響に関する研究活動もできたりしないかなと考えています！
さいごに
そんなFastLabelに興味を持ってくださった方がいたら、ぜひ一緒に働きましょう！詳細はこちらをご覧ください。
カジュアル面談からお気軽に受け付けています！