こんにちは、松尾研究所の浮田です。6月より松尾研究所にシニアデータサイエンティストとしてジョインしたので、いわゆる入社エントリを書きます。
バックグラウンド
前職は、エムスリー株式会社で機械学習エンジニアをしていました。自社サービスのデータを用いた機械学習モデルの開発だけでなく、社外の方々と一緒に研究開発をしたり、クラウドインフラやAPIの開発・運用をしたりと幅広く携わることができました。
その前は大学院の博士課程で、脳科学と機械学習の研究でいくつか論文を書いていました。
学部生の頃には、松尾研究室が開催しているGCIの講座を受けていたり、その後に共同研究プロジェクトに携わっていたり、少しだけ松尾研と関わりがありました。
なぜ松尾研究所に転職したか
前職で3年ほど過ごしたタイミングで、松尾研究所のリクルーターからLinkedInでカジュアル面談のお誘いをもらいました。先述の通り松尾研究室自体は、学生時代に接点があったのである程度認知はしていました。一方、最近の活動や、特に松尾研究所のほうでの取り組みについては詳しくありませんでした。そんな中カジュアル面談などでお話するにつれて、以下の3点が魅力的でした。
扱う課題が多様で面白そう
松尾研究所は様々な企業様と一緒に仕事をしています。そのため、ビジネスドメインという意味でもデータのモダリティ (画像、音声、自然言語 etc.) という意味でも、多種多様なデータに触れられます。具体的なプロジェクトの一部はこちらに公開されています。
また、「与えられた問題を機械学習を使ってどう解くか」という点はもちろん非常に面白いのですが、個人的には「そもそも何の問題を解くか」も同じぐらい重視しています。カジュアル面談では 「抽象度の高い課題が多い」「社会的意義の高い課題が多い」 といった話を聞き、せっかく機械学習を使うならそういった課題を解きたいと興味を持ちました。
入社してから実際に動いているプロジェクトを見ても、一般的な機械学習の本では見ないような設定の課題も多く、「こんな所にも機械学習が取り入れられているのか」と驚いています。
マネジメントポジションである
私個人のwillとして、個人として強くなることも当然大事ですが、チーム全体で大きなアウトプットを出すことにより興味が移ってきていました[1]。松尾研究所のシニアデータサイエンティストはメンバーやプロジェクトのマネジメントが主な仕事なので、私のwillにちょうど合っていました。
先端技術を使う
公式HPにもある通り、松尾研究所は「基礎研究を基盤にした課題解決」を行っています。私自身、博士号を持っていることとも関連しますが、最先端の論文の知見や技術を使うことに強く興味があります。特に生成AIに関しては、ここ1、2年で急速に知見が溜まっているため、良いソリューションを作るためには新しい論文に触れるのが重要だと思います。実際に入社してからも、最新のLLMなどの論文に触れている毎日です。
実際に働いてみて感じたこと
勢いがある
どんどん組織を大きくしていくぞという勢いは会社全体から感じています[2]。例えば研究室の方では、基礎研究者を20名募集するというなかなか見ない規模の案内を出していたりします。
新しい取り組みをやってみるフットワークの軽さもあり、社内コンペが開かれたこともあります。
同時に、スケールするためにはどういうチームであるべきかといった議論も活発で、成長フェーズの組織にいる実感があります。例えば最近、プロジェクト横断で困っている課題を書き出してチケット化し、一つ一つ解決していく取り組みが始まっています。
プロジェクト横断課題のチケット画面
研究やビジネスなど様々な情報が手軽に入ってくる
基礎研究や講義などのチームとも距離が近く、新しい論文や記事、ホワイトペーパーなどの情報がかなり入って来やすいと感じています。松尾研究所には様々な観点からAI・機械学習に関わっている人々が共存しており、また情報共有の文化が盛んなため、いろいろな情報がチャット等で流れてきます。この点でも松尾研究所はかなりユニークなのではと思っています。
最後に
いかがでしたでしょうか。まだ入社して1ヶ月も経っていませんが、転職のきっかけや現在進行形で感じていることを整理してみました。興味を持った方は、以下の採用ページからご応募お待ちしています！
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いわゆるキャリアのデュアルラダーのうち、Individual contributorよりもマネージャーの方に興味がありました。 ↩︎
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「チャレンジする」ことが評価項目にもなっています https://matsuo-institute.com/recruit-news/2023-03-10/ ↩︎
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