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Engineer Team | ExaWizards

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本
エクサウィザーズの社会課題エンジンとも言えるエンジニアリング組織について紹介しています。技術面でのイネーブラーを担うメンバーの想いやその取り組みはこちらでご覧ください。
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エクサウィザーズ HR note

#ギルド

会社の成長とエンジニアのやりがい・成長を両立できる組織を目指して

皆さま初めまして。AI Frontier部（以下、AIF部）部長の佐藤正規（さとうまさのり）と申します。エクサウィザーズでは「佐藤」姓が最も多く、簡単に区別して頂けるように社内では「サトマ」と呼んでもらっています。 私が所属するAIF部は50人弱の機械学習エンジニアやデータサイエンティストを擁しており、エクサウィザーズの機械学習技術を一手に引き受けている組織です。今回は、この組織を運営していくに当たり、私が普段どのようなことを考え、何を重視し、どのような組織を目指して行きた

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NLPギルドの専門技術を円滑に連携し、ちょっとしたコツで効率的にプロジェクトを進めている話

エクサウィザーズのNLPギルドに所属している長谷川駿と申します。NLPギルドとは、システムにテキストを理解させる自然言語処理技術を専門とするエンジニア部隊のことです。NLP技術の研究・開発、そしてAIモデルの開発を仕事としています。    NLPギルドを支える知識と技術を磨くために、エクサウィザーズでは業務の20%を研究・開発に当ててよいというルールがあります。これを活用して、私たちは日々新たなことに挑戦しています。   この回では、私たちが日々積み重ねた技術を社内でどのよう

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機械学習エンジニアの技術とキャリアの可能性を最大化する「ギルド制」という仕組みについて

こんにちは、エクサウィザーズでAIエンジニアリングフェローをつとめている遠藤です。 この記事では、エクサウィザーズにおける機械学習エンジニア（以下：MLE）のチームづくりについて紹介します。 個々の技術の幅とキャリアの可能性を広げる「ギルド制」エクサウィザーズのMLEチームは現在「ギルド制」と呼ぶ体制をとっています。得意領域ごとにチームを分け、運用は各チームメンバーに任せています。現在は「数理最適化ギルド」、「自然言語処理ギルド」、「画像処理ギルド」、「構造化データ処理ギ

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