【就職説明会】プロになっても学び続ける姿勢が求められる！機械学習エンジニア就職説明会

2019年01月23日機械学習エンジニア就職説明会を開催しました。

ディープロが開催する就職説明会の目的とその背景にあるもの

ディープロ では、ソフトウェアエンジニアとして社会で活躍できる人材を輩出することを何よりも重視しています。その接点と機会の創出のため、毎月1回以上の就職説明会を開催しています。
言うまでもありませんが、エンジニアにとって自分がどんな会社に就職するかは将来に直結するとても重要なことです。
なぜならプロのエンジニアとして仕事を始めその先もずっと続けていくには本当に自分にあった仕事ができる会社を選び、またその会社から自分が選ばれる必要があるからです。
機械学習エンジニアは時代の最先端をいく技術者であり、この領域で海外から遅れを取っている日本では特に希少性が高い職業です。今まさに日本から求められている人財と言えます。
しかし、そんな機械学習エンジニアであっても、本当に自分が望む企業に出会えるとは限りません。それだけエンジニアと企業が知り合う事が出来る場が不足しているからです。
今回、この機械学習エンジニア就職説明会では、この領域でリードする企業に登壇していただきました。プログラミングスクール生が、業界をリードするプロのエンジニアと、これからの技術の話やプロとしての働き方の話を出来る機会は、本当に貴重なものだと思います。何事にも積極的なディープロの生徒には、ぜひこの機会を活かして欲しいと思います。

ディープロ 創業者　野呂 浩良

企業様からのプレゼンテーション

株式会社Ridge-i　

代表取締役社長　柳原 尚史　様

【 会社概要／求める人材 】

弊社は、最高の技術と一流のビジネスニーズが最適な形で融合されたソリューションを提案していく事を常に目指している会社です。
AI活用のコンサルティングと、ソリューション開発の２軸の事業を行っており、データ解析や機械学習、その中でもディープラーニングを中心とした先端技術を使ってビジネスが求めるレベルのクオリティでサービスを提供することをメインにした仕事をしています。

社員数は約20名で、社員の半数は機械学習エンジニアで、残りの半数がコンサルタントと管理スタッフいう構成になっています。

そもそも、顧客は自分自身のビジネスにどのようにAIを活用していくのが良いか悩まれているケースが見受けられます。
そしてまた、私たちにとっても課題を正しく理解しないと、どのアルゴリズムが効くか、最適なのかわかりません。
そのため私たちが成果を出すためには、エンジニアもお客様とのミーティングに出来る限り同席し、お客様の課題を一緒に理解する取り組みを行っています。そしてデータとアルゴリズムの組み合わせを検証し、ディープラーニングを今のシステムにどう適合すれば良いかを考えるステップを通じて、最終的なソリューションに導いていきます。

幾つか弊社が扱った事例を紹介します。
1つめは、白黒画像をカラー化にする技術です。このカラー化をより鮮明なものにし、ビジネスで求められるクオリティまで引き上げるために、ディープラーニングの中身までしっかり作り込みました。
２つめは、ゴミ焼却炉でのセグメンテーション活用です。投入されたごみを効率的に燃焼させるために、画像解析でゴミの中身をピクセル単位で識別しました。
３つめは、異常検知の処理です。異常な状態のパターンはつきる事がありません。良品を覚え込ませ、そうでないものが不良品と発見できるアルゴリズムを組み込みました。
このようにアルゴリズムは要件によって大きく異なってきます。

弊社が求める機械学習エンジニアは、一言で言えば、技術にもビジネスにも興味がある人です。
ただAPIやgitのコードを走らせるだけでは限界があります。ニューラルネットの構造まで踏み込み、要件に合わせてカスタマイズできるレベルの技術力を持った方であり、また顧客のビジネスに意識を向けられる人を求めています。

株式会社Ridge-iのホームページ
https://ridge-i.com/

採用情報
https://ridge-i.com/careers/

株式会社セラク

データサイエンス事業部（AI/IoT）次長　安部 敏宏　様

【 会社概要／求める人材 】

弊社は、総合的にIT技術を使うシステムインテグレーターです。1930名前後の社員を要しており、その９割が技術者という構成になっています。
教育、育成というテーマを会社の一つの強みをとしており、実際に我が社のエンジニアの95%が異業界出身、もしくは完全未経験者です。
そうしたエンジニア未経験者に対して、しっかり教育を行って、プロの現場で活躍してもらうという流れを作ってきました。

弊社の代表的な事業である「みどりクラウド」についてお話しします。
これは、国内の農家をユーザーとし、自分の畑に対して世界中どこにいても遠隔で状態を確認でき、また温度などの制御もできるクラウドシステムです。
システムが出来た当初は、野菜を育てるサポートが主となっていましたが、今は、様々なデータを分析しながら、野菜の生産を安定化させ、これまでの農業を「儲かる農業」へ転身させていくという支援を行っています。
このために、開発では通常のアプリケーションエンジニアとデータ分析エンジニアが両方が関わっており、計測だけでなく、収穫などを予測できる仕組みを作っています。

こうしたお客様のデータは、私たちが保持している希少データを組み合わせることで、様々なことに活用できます。今後こういったプロセスを農業以外の業界にも役立てていこうとしています。

弊社に入社した際は、未経験者の方であれば、基本的には１ヶ月から２ヶ月の研修期間を経て、その後に現場にアサインされるという流れになっています。
ただし、ディープロさんのようなプログラミングスクールで学ばれている方は、最初に教育カリキュラムについて話し合い、必要な部分のみの研修を行って、現場に配属される事になるかと思います。
弊社はこれからもっとデータサイエンティストを増やして、事業を拡大させていきたいと思っています。私たちの働き方にご興味がある方はぜひご連絡ください。

株式会社セラクのホームページ
https://www.seraku.co.jp/

みどりクラウド
https://info.midori-cloud.net/

座談会

株式会社Ridge-iさんと座談会

お客様の話を理解するのが、とても難しそうな印象を受けますが、どうでしょうか？

私たちは、お客様領域ではスペシャリティではないし、お客様もそこを私たちに求めていません。あくまで自分たちの領域でしっかりとしたインパクトを出す事に重きを置いています。

コンサルタントもエンジニア出身の方がなるのですか？

ほとんどが戦略コンサルタント出身ですが、今の時代はコンサルタントでも技術に関する知識を求められます。そのため彼らもエンジニアリングの技術について勉強しています。

機械学習エンジニア向き、不向きはありますか？

向き・不向きはあると思います。一言でいえば勉強好きの人が向いています。機械学習は流行りの技術だからやっておこうという動機で始めた人には、論文を読んだり、自身で勉強する事が、いずれ辛くなっていきます。弊社にいる人間はみんな勉強好きだと思います。

株式会社セラクさんと座談会

仕事をやっていて楽しいことは何ですか？（データサイエンティスト　若松 大樹さんへの質問）

全般的にコーディングをするのが好きです。データセットの前処理を作るのは大変ですが、分析のためのコードを考えるのは楽しいです。

即戦力しか採用しない会社が多いなか、未経験者を採用し育成していくという方針には何か理由等ありますか？

私たちは１０年以上前から、いずれ即戦力である経験者たちが枯渇し取り合いになることを予想していました。そのため、早く未経験者の育成フローを確立させようという考えでやってきました。

今後のフローについて教えていただけますか？

次の段階では、まずカジュアル面談を予定しています。また要望いただければ、弊社のエンジニアと一緒に話す機会などもセッティングさせていただきます。

おわりに

これまで何度かディープロの就職説明会を見させていただきましたが、今回の機械学習エンジニア就職説明会では、これまでには無かった出来事が起きました。それは、エンジニア就職説明会の終了後に自然発生のごとく発生した座談会の延長戦です。会が終わっても誰も帰ろうとせず、企業の方といつまでも話している参加者。そんな光景を見て、私の中で一つの仮説が生まれました。
それは、プログラミングスクール卒業生と、そうではない方では、エンジニアとしての就職に対する考え方が根底から少し違うのかも？という仮説です。
特にディープロのような、実力をつけるための学習を重視するプログラミングスクールの生徒は、就職を学びの延長として感じている部分があり、
そういった経験がなく、まずは転職を考えている人は、これまでの仕事の延長としてエンジニアになろうとしているような気がします。
この就職説明会も、学びの場と捉えているプログラミングスクール生にとっては、この２時間半という枠ではまだまだ時間が足りなかったのかもしれません。

また、この前者と後者の違いが顕著に現れるのが、座談会での質問です。
前者のプログラミングスクール生からは、技術やビジネスに関する質問が多く、後者の転職希望者は、採用条件や仕事内容に関する質問が多めです。
どちらの姿が良いとか正しいとかは言えません。どちらの質問も必要なものだからです。
しかし、プロになってからも、常に新しい技術・知識を吸収していかなければならない機械学習エンジニアに限って言えば、前者のプログラミングスクール生の方が適正としてはよりマッチしているのかもしれません。

DIC専属ライター／SE ライフアドバイザー　尾関博昭

http://selb.jp/ (株) SE LIFE BOAT