スタッフ紹介

Our Proud Professionals.

AISingを代表するプロフェッショナルたちは、道なき道を切り拓いてきたメンバーばかりです。
その歩みの一部をぜひ知ってください

データサイエンス部

データサイエンティスト

一問一答で深堀

保有資格・スキルを教えてください

AtCoder水色

"私のこだわり"とは

最終的な目標から逆算してやることを考える

熱中していること

コンピュータシステムの勉強、cookie clicker

エイシング入社のきっかけ~『難易度の高いテーマを扱って自分の能力を高めたい』

大学時代は主に電気電子系や情報系を専門的に学び、一社目では学生のうちに身に付けたプログラミングスキルを活かせるIT企業に就職しました。
希望通りにプログラマとしてのキャリアをスタートさせましたが、扱うデータの内容や任されるプログラムの難易度に物足りなさを感じることもありました。
より複雑な課題にチャレンジできる仕事がしたいと思うようになり、競技プログラミング AtCoderへ参加したことがきっかけでエイシングに興味を持ちました。
エイシングでは大手製造業のお客様とのプロジェクトを通して、お客様が悩まれている複雑なデータの分析や、高速な処理を求められるプログラムの実装など、
難易度の高いテーマを扱っていることが分かりました。
また、エイシングは大手製造業とのプロジェクトが多いため、自分が関わって手掛けたことが、広く世の中の役に立ちやすいという点が入社を決めたポイントでした。

エイシングでの成長~『未経験からのデータサイエンティストを支える職場環境』

本格的なデータサイエンティスト業務は初めてでしたが、データサイエンスを一から体系的に教えてくださる先輩の存在もあり、入社後半年経った頃には、プロジェクトのゴールを見据えながら、最適な分析方針を早い段階で立てることができるようになっていました。
早いうちに独り立ちができた理由としては、実践の場でを動かしながら学べたことが大きいです。エイシングは出身業界や企業も様々で、各々が専門分野を持っているので、まずは自分なりの方法で試す中で、困ったときには周りに力を借りることができました。そうやって「自ら考え、自ら動く」ことで得られた力は大きいと感じています。そして、「自ら学ぶ」ことも必要だと思っています。書籍、WEBや社内外の専門家などから、モデルの精度を高めるために必要となるドメイン知識を吸収することも怠りません。それらのすべてが自分の成長につながっているのです。

エイシングでの仕事~『社内外の信頼感を勝ち取った長期プロジェクトの完走』

今までで一番印象に残っているのは、大手半導体製造装置メーカーとの本開発プロジェクトです。私にとっては初の本開発、そして長期プロジェクトだったので、アサインされた際はいつも以上に気が引き締まるような感覚でした。隔週で行われるお客様との打ち合わせに向け、より良い結果を提示できるよう、毎日チームで定例ミーティングを行うなど、密に連携しながら進めました。
その結果、精度の高いAIモデルを実現することに成功し、現在は製品導入に向け実機検証の段階に至っています。本開発プロジェクトの完走を皮切りに、AIコンサルタントのメンバーから相談を受ける機会が増え、頼りにされていると実感しています。
最近では、これまで以上に多くのプロジェクトを任せてもらうようになり、以前先輩にしていただいたように、新しく入社したデータサイエンティストにアドバイスをする立場にもなりました。

今後のキャリアプラン~『自分の技術で世の中に爪痕を残したい』

データサイエンティストにはビジネスの視点が欠かせません。どんなに素晴らしい技術も社会から求められたり役に立たなければ意味を成さないからです。そのようなビジネス視点と自分の技術的スキルをバランスよく併せ持つデータサイエンティストのスペシャリストに、まずはなりたいと思っています。
長期的なキャリアとしては、どのような技術的課題にも対応できるフルスタックエンジニアとして、自分が役に立てる領域を無限に広げていきたいです。
将来的な目標は、エイシングで様々な業界の顧客課題を解決していく中で、もっともっと経験値を上げて、ゆくゆくは機械学習に限らずソフトウェアや組み込みを始めとするあらゆる分野に精通する唯一無二の存在になること。そのために、今取り組んでいるAIの社会実装の実現を、世の中へ爪痕を残すための最初の一歩にしたいと考えています。

ある1日のスケジュール

8:00
起床

10:00
業務開始

・前日から実行しているデータ分析プログラムの結果を確認

12:00
ランチ

・赤坂、六本木のおいしいお店を開拓中

13:00
打合せ

<社外打合せ>
お客様へ分析結果の資料を共有。現状を説明しコメントをいただく
<社内打合せ>
お客様からのコメントを受け今後の開発方針をチームメンバーで議論

17:00
コーディング

・AIモデル精度を向上
・帰宅前にプログラムを実行

19:30
業務終了

01:00
就寝

・休日は趣味のハングライダーをしに郊外へ