Engineer Team | ExaWizards - 機械学習｜エクサウィザーズ HR note

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

〝古くて新しい技術〟で社会課題の解決につなげる　数理最適化ギルドの仕事とは

数理最適化ギルドのグループリーダーをしております今中健です。数理最適化ギルドでは、古くて新しい数理最適化の技術を用いて日々、顧客課題解決に注力しています。〝古くて新しい〟数理最適化数理最適化の技術はオペレーションズリサーチの分野で歴史は古く、第二次世界大戦中にイギリスが軍事研究として使ったのが始まりとされています。以降、数学的な手法により最適化を実現する数理計画法が開発されてきました。現在においても数理最適化は現実の社会課題に対して有効な使い道が多数存在します。OR学

社会課題解決型MLEチームを目指して　試行錯誤の末にたどり着いたフルスタックMLEとは

初めまして、エクサウィザーズで機械学習エンジニア兼構造化データグループのグループリーダーをしております小野晃司です。リーダーを務める以前から、組織のあり方やチームについて試行錯誤してきました。以前の記事はこちらになります。本記事では、今後のエクサウィザーズの1つのグループとして、どのようにエンジニアを育成していくのかを紹介しています。エクサウィザーズが目指す社会課題解決いきなりですが、エクサウィザーズが掲げるミッションは「AIを用いた社会課題解決を通じて、幸せな社会を

シーズを基盤とした独自開発に関わるエンジニアが、その取り組みを詳しく解説してみる

はじめまして。エクサウィザーズで機械学習エンジニアをしております、加藤卓哉です。今回はエクサウィザーズでのシーズを基盤とした開発に関する取り組みについて詳しくご紹介します。幅広い業種と関わることができる環境に惹かれたまずは私の経歴を振り返ります。私は早稲田大学の森島研究室に所属していました。3DCG制作支援に関する研究を行い、特に3DCGのキャラクターの表情モデル生成やリアルタイムの動作操作のための研究開発をに勤しむ日々でした。また、2019年から2020年にかけては

【通期インターン体験記】インプットとアウトプットの繰り返しだった日々は、インターンというよりも副専攻のようでした。

はじめに2020年11月より約1年半、技術統括部 AI Frontier部構造化データギルドでインターンをさせていただきました千葉です。この記事では、機械学習・AI初心者レベルだった学生がエクサウィザーズでインターンをした経験やその学びをお伝えします。エクサウィザーズでのインターンが気になっている方の参考になれば幸いです。自己紹介私は、東京工業大学生命理工学院の博士後期課程1年生で、主な研究テーマはヒト腸内細菌と疾患の関連性の解析です。ヒトの健康や疾患には腸内細菌が関

構造化・数理最適化・ソフトウェア、 3人のAIエンジニアが試してわかった「チーム制」の未来とは。

こんにちは、エクサウィザーズで機械学習エンジニア（以下：MLE）をしている小野です。今回、構造化データ処理ギルドの私、数理最適化ギルドの河野さん、ソフトウェアエンジニア（以下:SWE）のKhajaさんの3名で「MLEのチーム制」をテスト的に導入したので、その取り組みについてご紹介したいと思います。エンジニアにとって「チームで働くこと」とは当たり前!? 「チームで働く」というテーマを見て、「なぜ当たり前の事を」と思った方もいらっしゃるのではないでしょうか。特に、企業のビ

異職種からPdMへ転じた、若手メンバーのキャリア戦略。イベントレポート

世界的に需要の増えているPdM(Product Manager)。最近では、キャリアステップの一つとしてPdMを目指している方も多いのではないでしょうか。 10月5日、デザイナーやカスタマーサクセスからPdMにキャリアチェンジした3名が集まり、「異職種からPdMへ転じた、若手メンバーのキャリア戦略」について語りました。これまでの経験をどのように活かしながらPdMとして成長していったのかーこの記事では、同日のイベントレポートをお届けします。 PdMに求められる優先順位付

エクサウィザーズは企業というより、社会課題を解決する人たちのコミュニティだ

転職やパラレルワーク、社内起業など働き方が多様化する中で、会社は個人にとって自分が社会に与える影響を最大化するための仲間やツール、リソースが束ねられたコミュニティとして機能しつつあります。エクサウィザーズも「社会課題を解決する人たちの集まり」としての箱であるべく、メンバー一人ひとりが職能に応じて、柔軟な働き方をしています。例えば、プロダクトの事業責任者のメンバーの中には、より最短距離で社会課題の解決をするために、資本や人的リソースがすでにあるエクサウィザーズに入社し、

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

機械学習エンジニアのキャリアを考える！学生さんのためのお悩み相談室

自己紹介採用担当：遠藤さん、井上さん、自己紹介をお願いします。遠藤：こんにちは、本日はよろしくお願いします！AIは20数年前から触れてきました。色々なことをやってきたのですが、エクサウィザーズの前身である、エクサインテリジェンスの時代からジョインしつつ、今は大学にも籍を置いて活動しています。前身の会社に入った時は、機械学習エンジニアは数名しかいなかったのですが、今ではプロジェクトが同時並行に50本ほど回せるくらいのエンジニア規模になってきました。今年度は機械学習エンジ

誰も不幸にしない学習モデルを目指す。数学・統計学で社会課題の解決を目指すMLエンジニアの哲学

「どうやって取得したデータなのか、与えられたデータは本当に正しいのかなど、データを鵜呑みにしない姿勢も大切だと思います。大学時代の先生から『データからわかることは少ない』という主旨の言葉をいただいたことがあり、それを今でも意識しています」エクサウィザーズで活躍する”ウィザーズたち”を紹介するストーリー。高校時代には数学に惹かれ、大学・大学院では統計学を専攻。現在はその知見を社会実装へと応用している機械学習エンジニアの小林さんです。「ビジネスとしての努力」と「科学的な妥

「どんな人でも自分にないものを持っている」。キヤノンを41歳で飛び出したMLエンジニアが作る、プライドと自律性のある場

「“実験場”と言うと少し大袈裟かもしれないですが、個人の裁量が大きいエクサウィザーズであれば、『若手が伸び伸びと活躍できる』理想の職場を作れると思っているんです」「エクサウィザーズ」で活躍する“ウィザーズたち”を紹介するストーリー。今回は、41歳でキヤノンから転職して、MLエンジニアになった佐藤正規さんにインタビューしました。「真理を知りたい」という好奇心から数学や物理学に魅了され、部署や職種を転々としてきた佐藤さんがエクサウィザーズでMLエンジニアに辿り着くまで

「数学は役に立たない」は思い込み。学問の力で社会課題を解決する機械学習エンジニアの挑戦

「大学で数学の研究をしていても、『世の中の役に立たないのでは』と考えている人はいると思います。でも、エクサウィザーズでは、大学で勉強してきたことがストレートに役立つ場面が多々あります」「エクサウィザーズ」で活躍する”ウィザーズたち”を紹介するストーリー。今回は、京都大学卒業後、ノーベル賞受賞者を12人輩出しているドイツのキール大学で数学を学んだ後、エクサウィザーズに入社した石丸さんです。現在は機械学習エンジニアとして、企業とのイノベーション案件や自社プロダクト開発に携

アトムと過ごすような世界を、良いシステムで実現したい。MLエンジニアが目指す、心にゆとりのある社会。

「世界を変えるのは、良い製品ではなく良いシステムである」「エクサウィザーズ」で活躍する”ウィザーズたち”を紹介するストーリー。今回は、2017年にエクサウィザーズへ入社し、 AIをフル活用したクラウド型の人事支援サービス「HR君」などの開発をリードしてきた佐藤さんにインタビュー。冒頭の言葉にあるように、彼がこれまでのキャリアで一貫し続けてきたのは「システムづくり」。話を聞く中で見えてきたのは、佐藤さんがエクサウィザーズを通じて実現したい「AIやロボットがもっと身近

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