LayerXにMLエンジニアとして入社して半年たちました

焼きぷでぃんぐ

前回は入社1ヶ月目で記事を投稿したのですが、そこからもう5ヶ月たったようです。時間の経過が早すぎる…

改めて、半年間経ってLayerXってどうなのか、MLチームってどんな感じなのかを書いてみようと思います！

半年間の活動

メイン担当はバクラクのAI-OCR開発なのですが、入社してからしばらくはLLMを活用したPoCや社内向けアプリの開発にも取り組んでいました。

入社直後のオンボーディングもままならない頃に「LLMやりたいです！」と手を挙げたところ快くOKをもらい、がっつりコミットすることができて良い会社だなと思いました。
LLMと戯れつつ社内業務効率化に色々と貢献したり登壇機会なども多くいただいてよかったです。

取り組み内容は以下のスライドや記事で公開しています。

後半はAI-OCR周辺領域にフォーカスし、AI-OCR後処理の改善、アノテーション基盤改善、問い合わせ対応などを行っていました。

改善内容に応じて推論API、ジョブワーカー、アノテーション基盤など色々な場所をちょっとずついじったのですが、それぞれ言語やフレームワークが違っていたり自分に経験がないものもあり、新鮮な気持ちで色々と触れて楽しかったです！

少し古い情報ですがAI-OCRのアーキテクチャはこちら

アノテーション基盤の話はこちら

また、LayerXから以下の学会に協賛し、MLチームは現地で企業ブース出展など行っていました。

私が現地参加したのはJSAI（in 熊本）のみでしたが、他の企業の方や学生さんたちと交流できて良い経験になりました。また、他社さんのブースでお話を聞かせていただいたりセッションに参加することもできてよかったです。
馬刺しもおいしかったです。また熊本行きたいです。

さらに、MLチーム内で機械学習勉強会も開催されるようになりました。

一人で機械学習界隈の最新情報をインプットしようとすると大変ですが、チームみんなで協力しながら質の高い情報が得られるのでとても良い取り組みです！企画してくださった@shimacosさんありがとうございます！！

LayerXにはどういう人いるのか

エンジニアに関しては、なんといっても技術力が高い人が多いです。

AWSのイベントに参加してさらっと優勝をかっさらったり

※優勝チームのBakuraku=バクラクはLayerXのサービス名

MLチームにはKaggle Grandmasterの@shimacosさんや推薦システム本著者の@yu__ya4さんがいたり、

他にもCTO出身者が多く在籍していたり、、
かなりハイスキルな人が多いと実感しています。

一方で技術力が尖っている人だけが集まっているわけではありません。

LayerXでは採用にて羅針盤への共感も大切にしています。

技術力が突出しているというわけではないが、凡事徹底力が高くボール拾いが凄まじい人であったり、コミュニケーションやマネージメント系のスキルが高い人であったり、様々なスキルを持つ方がいらっしゃいます。

自分も広く浅くいろんな領域に手を出してきたエンジニアなのですが、会計ドメイン知識やスキルの幅であったり羅針盤の体現（Trustful Teamでチーム内外のメンバーを巻き込む姿勢、とにかくボールを拾っていく姿勢など）をありがたいことに評価いただいているようで、そういったところをちゃんと見て評価してもらえるのはとても良い環境だなと思います。

LayerXで半年働いてどうだったか

自分自身はかなり色々な所に手を出してはちょこちょこと対応してきたのですが、たくさん新しい経験ができて楽しかったです！

一方でまわりの技術力が高いメンバーと自分を比較して申し訳なくなったり、うまくいかなくて凹んだり、正直落ち込む時期もありました。こういった悩みがあっても、マネージャーとの1on1で素直に相談してアドバイスをもらい、自分の持ち味を活かして頑張ろうと前向きになれました。LayerXには良いマネージャーが多く、いちエンジニアとしてはとても働きやすいだなぁと思います。

また、LayerXでは情報の透明性がとにかく徹底されており、前職まででは考えられないくらい公開されているのですごいなと思いました。

スタートアップであり半年に1回以上のペースで新規プロダクトをリリースしているLayerXでは、一度決めた意思決定が突然変わることもあります。
一度決まっていたことが急に変わるのはこちらにとってストレス要因になりうることですが、大きな変更があった時は必ず経緯や理由、背景に関して丁寧な説明が行われます。
さらにその意思決定が行われた経営会議・事業部会議レベルの議事録が共有されており、誰がどのような発言をしてどういうFactをもって意思決定がなされたのかを一従業員が閲覧することができます。

そういった情報を開示してもらうことで決定を受けた側も納得でき、じゃあこの先どうする？と頭を切り替えてフォーカスすることができます。

過去に会社が決めた方針に納得できなくてもやもやして仕事に集中できなかったことがあるため、LayerXでは納得感を持って目の前のタスクにフォーカスして働けるため、とても良い環境だなと思います。

LayerXの課題

では逆にLayerXの課題は何かというと、とにかく現状の組織に対してやりたいことがたくさんありすぎる！！！という感じです

MLチームは現状AI-OCRや領収書・カード利用明細紐づけなどの機能をリリースしていますが、今後はより多くの領域に広げていく予定です！
それに伴いMLOps観点でもやりたい領域が増えており、一緒に作り上げていく仲間を募集中です！

特にMLOpsに関してはまだまだ改善の余地があり、

  • AI-OCRのMLモデルを継続的に改善するための基盤や仕組みの構築

  • これから増えてくるMLモデルの管理コスト・デプロイコストの削減

  • 日々のモニタリング・監視の工数削減

  • アノテーション基盤の改善

などなど、、やりたいことがもりだくさんです！！！

一緒にLayerXで新しい価値を提供していきませんか？

この記事を読んでちょっとLayerXで働いてみたいかも、MLOpsやってみたいかも、MLチーム面白そうかも、と思う方がいらっしゃれば是非カジュアル面談でお話ししましょう！

採用ページはこちらです！


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