固有表現抽出や需要予測など多様なプロジェクトで腕を磨く。Logbiiの機械学習エンジニアへのインタビュー

自然言語処理を軸とした多様な経験を求めて

―― 簡単な自己紹介をお願いします。

田中：こんにちは、Logbiiの田中と申します。前職は社会インフラ関連のIT企業に勤めており、そこでシステム開発やデータ分析を行なっていました。

―― Logbiiに入社を決めた理由はなんですか。

田中：まず自分が最も興味のある自然言語処理に軸足を置いているという所が魅力的でした。加えて、メインで自然言語処理に関わりながらも、多様なAI案件を担当することが自分のスキルを磨くのに、ベストな選択だと考えたので入社を決めました。優秀な方が在籍しているという点も惹かれた理由です。

固有表現抽出や需要予測など多様でチャレンジングな環境

―― 現在取り組まれているお仕事の内容についてお聞かせください。

田中：多岐に渡る仕事を任せて頂いています。具体的には、システムの裏で動く機械学習モデルの軽量化・チューニングの検証、その為のデータ収集などです。今は自然言語処理の固有表現抽出タスクに取り組んでいます。またそれと並行してAI案件にも携わり、需要予測を行うモデルの開発を行なっています。

―― 実際入社してみてどう感じましたか。

田中：日々AI案件も含めて、多様な業務を任せて頂き、その経験を通して技術的な成長を感じています。最初自分にはチャレンジングだなと感じるようなタスクもありましたが（笑）、周りの助けを借りながら、こなすことが出来ています。また、丁寧なレビューを下さり、仕事の進め方なども、日々勉強になっています。そういったコミュニケーションを通して自分に足りなかった技術についての言語化能力も磨かれていると感じています。

振り返り会で課題に取り組みつつ勉強会で楽しむ

―― 成長する機会となっていることはありますか。

田中：自分で気付いたことや、フィードバックをもらった個人の課題については、毎週金曜日に行っているレトロスペクティブ（振り返り会）でチームで共有しています。そこではKPT（Keep: 継続している習慣、Problem: 課題、Try: 課題を改善する習慣）を用いています。各月で自分の将来目標やスキルなども含めて見直すOSKPT（KPTにObjective: 目標 とSkill: スキル を追加した取り組み）もあり、漫然と改善していくのではなく、自覚的に課題に取り組むことが出来ています。

―― その他、何か楽しんでいる社内の業務はありますか。

田中：社内勉強会がありまして、もちまわりで行っているのですが、最近主催する機会を頂きました。自分が興味のある題材の中で、今のプロダクトに関わりのある、文章のベクトル化をテーマにする予定です。この準備も業務のうちに含まれますので、楽しみながら準備しています。

多様な実務でスキルを幅広く磨けるのがLogbiiの魅力

―― Logbiiの魅力は何でしょう。

田中：成長する機会が豊富にあること、そしてそこに対して投資してくれることです。大規模な企業ではない今だからこそ、多様な業務を任せてもらえます。AI案件も様々な業種に対して関わっていますし、そういった実務を通してスキルを幅広く磨くことができるのが魅力だと思います。

―― どんな人と一緒に働きたいですか。

田中：お互いに楽しく刺激し合うというか、ゆくゆくはアイデアの交流なんかをしながら価値を作っていけたらいいなと思っています。というのもあって、自分の理想像でもある、楽しんで仕事し、学ぶ人と一緒に働きたいなと思います。