【サマーインターン体験記】機械学習エンジニア@数理最適化
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【サマーインターン体験記】機械学習エンジニア@数理最適化

ENGINEER SUMMER 2021 INTERNSHIPの参加者、
羽田さんがインターン体験記を書いてくださいました!
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◆自己紹介

大阪大学情報科学研究科情報数理学専攻修士1年の羽田充宏です。数理最適化を主にやっている研究室に所属しており、自分自身は連続最適化、微分方程式、データ同化を主に研究しています。

◆インターンに参加しようと思ったきっかけ・決め手

自分が普段研究を行っている数理最適化がどのように実社会の問題解決に用いられているのか、また作った最適化モデルをどのように運用していくのかを知りたかったことが、インターンに参加しようと思ったきっかけです。
またエクサウィザーズでは、他の企業ではあまりない数理最適化部署(ギルド)(※編集注:ギルドとはエクサウィザーズのMLEチーム体制)があったため、数理最適化を社会実装するにあたっての考え方やノウハウを知れると思ったのが決め手になりました。

◆5週間で取り組んだこと

インターンではダムの発電計画最適化について取り組ませていただきました。発電計画の最適化では、各ダムの運転制約やダム貯水量の制約を守りながら発電収益の高い運転計画を作成することが求められます。私は主に初期フェーズ終了後のプロダクトのコードの修正や、新しいモデルの検討などを行いました。

◆印象に残っていること

インターン中はメンターの石丸さんだけでなく、数理最適化ギルドや他ギルドの社員の方ともお話しする機会をいただき、貴重なお話をたくさん伺いました。
特に印象に残っていることとしては、数理最適化案件を行うにあたってお客様からお話を聞いて目的関数を適切に設定し、お客様自身が把握していないような制約式を聞き出し、必要であれば計算量の関係上重要度の低い制約を除去することが求められると伺ったことです。
数理最適化エンジニアとしてアルゴリズムに関する知識はもちろんのこと、お客様と対話する中で必要な情報を聞き出すコンサルティング的な素養も求められるのだと感じました。

◆気づき・学び

インターンを通して数理最適化プロジェクトに関わらせていただき、当初の志望理由であった「数理最適化がどのように社会実装され、どう運用されているのか」について知ることができました。また、プロダクトとしてのコードの書き方や、最適化モデルを選ぶ際に「なぜそのモデルを選んだのか」といった考え方も学ぶことができ、貴重な体験をさせていただきました。
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ENGINEER INTERNSHIP 2021 WINTERを、2月に開催予定です。
ご興味ある方は是非エントリーください!
https://mle.ng.exawizards.com
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