今アダコテックにMLOpsエンジニアが必要な理由

製造業×AIのアダコテックでテックリードを務めています、柿崎です。
この度、2022年4月にアダコテックはシリーズBで11億円の資金調達を実施したことを発表しました。
https://adacotech.notion.site/AI-B-HP-a4ccf8d72e864cc4b66f9cfdc0c925c7
今回の資金調達を機に、開発の体制をさらに強化し、エンジニア採用に力を入れていきたいと考えています！中でもMLOpsエンジニアは今後の開発を担う重要ポジションとして採用をしています。
このnoteでは、アダコテックにおいてMLOpsエンジニアがなぜ必要なのか？どんなことが実現したいのかをお話ししたいと思います。

MLOpsエンジニアが必要な理由

現在のアダコテックの検査モデルの多くは、前処理、パラメータ調整、検証といったフェーズで優秀なエンジニアが匠の技を駆使して実現し顧客へ提案を行っています。

機械学習モデル提案の現状

幸いにもアダコテックは優秀なAI、画像処理エンジニアに恵まれていて製造業のお客様によい提案ができているものの、

• 提案モデルの良し悪しの属人性が高い

• 優秀な人材には限りがあり、今後会社が成長してたくさんの案件を持つ中でボトルネックになってしまう

• せっかくのクラウドのコンピューティング資源が最大限に活用されない

といった課題があります。

これを克服するためには、

• 前処理、パラメータ調整、検証というプロセスをなるべくコンピュータの処理に落とし込んでいく

• コンピュータの処理をクラウドによって分散並列化し、高速な処理を実現する

• 得られた成果物はクラウドに自動的に蓄積、整理される

• エンジニアはこれらのワークフローを設計、チューニングすることに注力する

というやり方に変えていくことが必要です。

機械学習モデル提案のあるべき姿

これを実現するためには

• 機械学習のワークフローを理解している

• クラウドのインフラに精通していて、分散並列処理を実現する

• AIエンジニア、PdMと連携して要件を落とし込む

このような資質を備えたエンジニアが必要になります。
これを我々はMLOpsエンジニアと呼んで採用をかけています。

ジョインするとなにができるか

現在、次世代の機械学習環境をKubernetes、Argo workflow、Kubeflow Pipelinesといったフレームワークを駆使して実現しようとしています。アダコテックのMLOpsとしてジョインいただければ、こういった機械学習の最先端の技術に触れながら、日本のものづくりの変革に貢献できます。
また、サービス提供で得られた知見や成果をさらにデータとして可視化、活用に取り組むことで機械学習のモデル性能を向上させたり新たなニーズを発見することでプロダクトの発展に貢献できます。AI技術を開発するだけでなく、その技術をいかに使える形で現場に届けるか？ということが重要視されている今、機械学習の開発、運用効率を向上させるMLOpsエンジニアは市場でもニーズが高まっており、長く活躍いただける素晴らしいキャリアをご提供できると考えております。

さいごに

ここまでお読みいただき、ありがとうございました！
機械学習に興味のあるエンジニアの方向けに、5/18(水)にイベントを開催予定ですので、こちらもぜひ覗いてみてください。
5/18(水)開催：『実世界で活用されるAIとは　アダコテックが取り組む、製造業×AI』
産総研におり、アダコテックの技術顧問である村川先生が非常に興味深いテーマで講演してくださいます。

採用ピッチ資料もリニューアルしましたので、ぜひご覧いただけると嬉しいです。

ご興味お持ちいただいた方は『カジュアル面談』にお気軽にご応募ください。お話しできることを楽しみにしています！