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データサイエンティスト育成プログラム参加枠採用第一号社員に教育体制の実態についてインタビューしてみた

こんにちは!ハカルスでHRをしている菊本です。ハカルスでは今年の1月にデータサイエンティストを特別研修を通して育成するプログラムを開発し、その枠での採用活動も進めています。今日は育成プログラムのことや、実際にこのプログラムに参加している社員へのインタビューを公開します。

ハカルス って何の会社?

ハカルスは人工知能を使ったデータ解析サービスを提供する京都発のベンチャー企業です。
ハカルスの人工知能「HACARUS-X」は、現在の主流であるディープラーニングとは異なる手法(スパースモデリング)を採用することで、「軽量で」「安全で」「人間が理解可能な」ソリューションを提供しています。わたしたちは、ヘルスケア分野、産業分野等においてこの「現場で使える」AIを導入することで、日本だけでなく、世界中の課題解決に貢献します。

社内でデータサイエンティストを育成する仕組みを持っています

ハカルスでは、プログラミング経験はあってもデータを扱った業務経験がないITエンジニアの方向けに、データサイエンティスト特別育成プログラムを設け、採用をしています。外部のデータサイエンティスト人材育成講座と、社内での実地研修を組み合わせ、効果的に、最速で一人前のデータサイエンティストになれるよう、会社として支援しています。

募集開始以来、ありがたいことに多くのお問い合わせ・ご応募をいただいております。

そこで今日はプログラムの概要と当プログラムで入社いただいた場合のキャリア形成、実際に3月より当プログラム付き枠で入社した社員へのインタビューを交えてご紹介したいと思います。

ハカルスのデータサイエンティスト育成プログラムとは?

◆ プログラムの魅力

  • 経験豊富なデータサイエンティストによるメンター制度
  • 業務時間中に習得のために必要なプログラム受講ができる
  • 実践的なデータを用いたOJTと、外部研修プログラムのバランス

◆プログラムのゴール

高度なデータ分析技術を用いてビジネスの課題の解決ができる
"なぜこの分析手法を使うのか"を技術的な側面とビジネスの側面から判断できる
PythonやRを使って求められている課題に対し適切な分析手法を実行できる(やってはいけないことも理解している)
社内・社外問わず分析結果をクライアントにわかりやすく説明できる

◆ プログラムの概要

-- 社外研修 :

  • 独自プログラム受講 : データサイエンティスト育成のための独自プログラムをデータミックス社と共同開発 ( 対面授業 + オンライン授業 )
  • ※業務時間の50%まで使用しての学習を認める。

-- 社内研修

  • 経験豊富な社内のデータサイエンティストによるメンター制度
  • プロジェクト参画により身につけた知識・技術の定着を図る
  • 社内Kaggleチャレンジ

実際どうなの!?育成枠採用第一号社員に聞いてみました

宇佐見さんよろしくお願いしますー!

-- 簡単に自己紹介お願いします!

今年の3月からハカルスに入社した宇佐見です。京都大学工学部情報学科卒業で高橋研究室でした。研究内容はOpenFlowを用いたSDN(SoftwareDefinedNetwork)の実装です。大学時代はアメリカンフットボール部所属していて趣味は筋トレとゲームをすることです。

-- ハカルスにご入社されるまでのご経歴を教えてください。

大学を卒業してから新卒での就職先に決めたのはカジノトランプの開発会社でした。その会社では主に機械学習を用いた技術導入やツール開発などを2年ほど行ってきました。その過程ではopencvを用いた画像処理やディープラーニングのフレームワーク(tensorflow,keras)を使用してたりしていました。海外拠点や客先への新製品のデモ機導入やデモンストレーションを海外社員を巻き込みながら進めていたりもしました。

-- 転職を考えはじめたきっかけは何だったんですか?

狭い業界だけでなくて、色々な業界で機械学習やデータサイエンスを用いた課題解決をやってみたくなったんです。あまりお客さんに相対する仕事ではなかったので、自分の成果やプロジェクト進行の折衝などをお客さんと進めていくような働き方がしたかったというのもあります。また、上下関係を強く意識せず、お互いに議論しあえるようなところで働きたいという思いがありました。

-- 入社の決め手になったことってありますか?

「社内風土に惹かれた」ということが大きかったです。選考中に話してもらったハカルスの社員が皆物腰が柔らかかったですし、入社までに社内文化からこれからの経営の方向性まで深く密にコミュニケーションをとってもらえたので、その真摯さが信用できると感じられました。
技術面に関しては、アドバイザーの先生の存在や社員の経歴をみてもそれほど不安ではなかったです。

-- Wantedly 経由でのご応募でしたがコミュニケーションなどとりやすかったですか?

たまたまウォンテッドリーでハカルスを見つけ、とりあえず話を聞いてみたいと思ったのでコンタクトを取ったのですが初回の面談はオンラインで、その気軽さが良かったです。選考が進んでからもウォンテッドリーのチャット上でやりとりができたので手軽でした。

同期入社のチーフマネージャーと📸

--- 応募から内定まで一ヶ月弱でしたが選考のフローはどうでしたか?

期間としては適当かなと思っています。選考の中で、人事だけでなく現場のエンジニアの方と話ができる時間が多く設けられていたのが良かったと思います。直接、経営陣から会社の方向性や私に対する期待を聞けたことも良かったです。


-- 宇佐見さんはデータサイエンティスト教育プログラム枠での入社第一号ですね!実際入社してみて苦労などもあると思いますがいかがですか??

大体月2回くらい東京へ行くので時間的拘束はありますが、講義の充実度があるので十分なリターンはあります。また移動時間中も予習、復習を行えるので決して無駄な時間ではありません。土曜日のにある講義に出る時はその分の代休もきちんともらえます。

講義は実際にデータ分析を業務で行っている方がされるので、ビジネスの視点からデータを扱うことの注意点が聞けるのが特に良いです。例えば理想的な状態に比べて実際に起きうる傾向だったり、あるデータに対して実用性の高い前処理や機械学習のモデルを教えてもらえたりします。

さらに、触れたことのない種類のデータに触れることができ、データ分析の手法はもちろん、扱うデータのドメイン知識を吸収していかないといけないので学ぶことがたくさんあり、楽しいです。

--- 入社前と入社後のギャップはありましたか?

思ってた以上にみんな早く帰ることに驚きました。19時くらいにはオフィスが閑散としています。結構健康的。もちろんプロジェクトはきっちり遂行しています。
自分で色んなことを探して実行する、今までやったことのないことでもとりあえずやってみるというベンチャーらしさに初めは正直戸惑った部分もありましたが、新しいことをやればやるほど自分の幅が広がっていると感じられ、今ではむしろ自分にとってはとてもプラスなことだと感じています。色々なプロジェクトが動いていて、やれることが多くあり、わくわくします。

-- 引き続き、育成枠の方の採用を行ないますが、どんな方が向いていると思いますか?

データを触っていて意味のある結果を導き出す過程を楽しめる人だと思います!やったことのないことに踏み込むことを面白いと思える人、自らの知的好奇心でどんどんと新たな知識を貪欲に取り入れられる人だと思います!これはこの枠だから、というよりベンチャーに向いている人とも言えると思います。

ハカルスでは一緒に働く仲間を募集しています!

引き続きデータサイエンティスト育成プログラム参加枠の採用を行っています。Pythonでの開発経験、R言語での統計解析経験をお持ちの方で今後データサイエンティストとしてのキャリアをお考えの方!ぜひお気軽にご応募ください。まずは気軽にお話しましょう!

マシンラーニングエンジニア
バイタルデータや医療用画像などのデータに興味がある機械学習エンジニア
HACARUSは製造業、建築・土木、インフラ領域に AI をコアにした製品・ソリューションを提供している会社です。 ◉事業領域と提供サービス ■ 製造業 ・外観検査 ロボット、照明、カメラと AI を組み合わせた製品「HACARUS Check」を提供しています。複雑な形状の自動車部品の検査など、これまでの検査装置では自動化が難しかった領域に導入を進めています。 ・予知保全 工作機械をはじめとする FA 機器から収集される各種センサーデータに基づいた設備の予知保全を AI で行うことで、より生産性の高いスマートファクトリの実現に機器メーカ様と取り組んでいます。 ■インフラ ・地中探査 簡便で精度の高い地中埋設物の検査手法が、建設現場や鉄道施設などの現場で求められています。HACARUSでは地中レーダの画像から地中の埋設物の位置を確認するための AI を開発しています。 ◉HACARUSの技術の特徴 ・ビッグデータ不要 AIと聞くとディープラーニング、ビッグデータというキーワードを思い浮かべる人は多いでしょう。しかし「検討したものの、ビッグデータを集められない」とAIの利用を断念したという課題も耳にします。スパースモデリングなら、少量データでも高精度の成果を得られます。ビッグデータがないからとあきらめる必要はありません。 ・「その結論に至った理由」が解釈できる ビジネスであれ、医療であれ「なぜそうなったか」を説明できることはとても大切です。しかし、ディープラーニングを活用したAIでは「結果が出るが、なぜそうなったか」を説明できません。スパースモデリングなら、その根拠もフィードバックします。「知」が見える化されることで、応用も期待できます。 ・高速かつ低消費電力 ビッグデータを扱うAIは、膨大なデータ処理のための高性能システムが必要で、電力消費も多く、気軽にできるものではありません。 HACARUSのAIは、少ないデータの取り扱いで済むため低負荷です。クラウドベースとオンプレミスともに提供実績があります。
株式会社HACARUS
機械学習エンジニア志望者
医療/産業領域で機械学習にチャレンジしたいPythonエンジニアを募集
HACARUSは製造業、建築・土木、インフラ領域に AI をコアにした製品・ソリューションを提供している会社です。 ◉事業領域と提供サービス ■ 製造業 ・外観検査 ロボット、照明、カメラと AI を組み合わせた製品「HACARUS Check」を提供しています。複雑な形状の自動車部品の検査など、これまでの検査装置では自動化が難しかった領域に導入を進めています。 ・予知保全 工作機械をはじめとする FA 機器から収集される各種センサーデータに基づいた設備の予知保全を AI で行うことで、より生産性の高いスマートファクトリの実現に機器メーカ様と取り組んでいます。 ■インフラ ・地中探査 簡便で精度の高い地中埋設物の検査手法が、建設現場や鉄道施設などの現場で求められています。HACARUSでは地中レーダの画像から地中の埋設物の位置を確認するための AI を開発しています。 ◉HACARUSの技術の特徴 ・ビッグデータ不要 AIと聞くとディープラーニング、ビッグデータというキーワードを思い浮かべる人は多いでしょう。しかし「検討したものの、ビッグデータを集められない」とAIの利用を断念したという課題も耳にします。スパースモデリングなら、少量データでも高精度の成果を得られます。ビッグデータがないからとあきらめる必要はありません。 ・「その結論に至った理由」が解釈できる ビジネスであれ、医療であれ「なぜそうなったか」を説明できることはとても大切です。しかし、ディープラーニングを活用したAIでは「結果が出るが、なぜそうなったか」を説明できません。スパースモデリングなら、その根拠もフィードバックします。「知」が見える化されることで、応用も期待できます。 ・高速かつ低消費電力 ビッグデータを扱うAIは、膨大なデータ処理のための高性能システムが必要で、電力消費も多く、気軽にできるものではありません。 HACARUSのAIは、少ないデータの取り扱いで済むため低負荷です。クラウドベースとオンプレミスともに提供実績があります。
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