Mid-career

機械学習エンジニア

on 2018-06-13 1,693 views

優秀な新卒に突き上げられて切磋琢磨したい機械学習エンジニアWanted！

Wantedly, Inc.

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Wantedly Peopleの開発リーダーをしています。

早稲田大学基幹理工学部情報理工学科を卒業後、Googleに入社し、検索システムの開発に従事。2012年6月にウォンテッドリーに入社。アルゴリズム、決済システム、インフラ基盤などバックエンド中心に開発。2016年8月よりWantedly Peopleの開発を主導。
Peopleの機械学習とサーバサイドを担当しています。

大学で機械学習や遺伝的アルゴリズムといったマニアックなことを学んできましたが、人に使ってもらえるサービスに活かしていきたいです。
最近Raspberry Piをいじるのが楽しいです。
Wantedly People で機械学習やサーバサイドを担当しています。

大学ではオペレーティングシステムや仮想化に関する研究をしていました。
プログラミング言語が好きで、コンパイラを作って遊んだりしています。

慶應義塾大学大学院で仮想化やオペレーティング・システムに関する研究を行う。
在学中からインターンとして Wantedly People の立ち上げに参加。
修了後、2018年4月から Wantedly にエンジニアとして入社し、検索や機械学習の改善、サーバサイドの実装を担当。
アルゴリズムや言語処理系など理論が好きですが、ハードウェアやWebなどにも広く興味があります。最近はプログラミングRustにハマっています。

Rustに関しては主に以下の活動をしています。

・Rustコンパイラを読んでわかったことをブログ http://qnighy.hatenablog.com/ に書く。
・Rustコンパイラのバグを報告したり、バグの修正を投げたりする。 https://github.com/rust-lang/rust/issues?utf8=%E2%9C%93&q=involves%3Aqnighy

What we do

人と企業のマッチングを最大化するWantedly Visit
つながりを資産に変える、Wantedly People

WantedlyはビジネスSNSとして、「であい/Discover」「つながり/Connect」「つながりを深める/Engage」の3つの体験を提供しています。

■プロダクトについて

Wantedlyは現在2つのプロダクトに力を入れています。

1つ目のWantedly Visitは、人と企業の出会いを生み出す「会社訪問アプリ」です。
共感や働く仲間を軸に、ココロオドル仕事との出会いを創出します。

現在約30,000社以上の企業様に使っていただいており、IT業界のみならず、メーカーや不動産といった業種の企業様にも導入頂いています。

2つ目のWantedly Peopleは、名刺管理をきっかけとし、人と人のつながりを将来持続的に使える資産へと変える「つながり管理アプリ」です。

2016年に立ち上がった新規事業ですが、読み込んだ名刺の枚数は1億枚を超え、今後さらにつながりを深める体験を提供していきます。

■今後の展開
目標は2020年までに全世界1000万人のユーザーにWantedlyを使っていただくこと。
そのため海外展開にも積極的に取り組んでおり、シンガポール、香港に拠点を構えています。

Why we do

洒落た会議室でココロオドルミーティングを
見通しの良い執務室

僕たちのミッションは「シゴトでココロオドルひとをふやす」こと。

そもそも、シゴトでココロオドルとはどのような状態なのか。

それは、没頭することにより成果を出し、成果によって成長を継続的に感じている状態だと僕たちは考えています。

そうしたシゴトを生み出す企業や人との出会いを生み出し、1人でも多くの人がワクワクしたり、熱中してシゴトと向き合えるような世界を作っていき、Wantedlyが「すべての働く人にとってのインフラ」となるような世界を目指しています。

How we do

「どうやっているのか」を本にまとめました
The Wantedly Values

■行動指針

「最短距離の最大社会的インパクト」

これは、できるだけ短い時間・少ない工数で、できるだけ社会的に意味のある大きな影響を与えていくことを意味しています。

■目指すプロダクト

解決したい課題に対してユーザーが最短距離でアプローチできる一方、裏では技術的に難しい挑戦をしたり、UIを徹底的に考え抜くことで、シンプルで直感的に使えるプロダクトを目指しています。

■目指すビジネスモデル

「少数の人だけに向けた高単価なビジネス」ではなく、「リーズナブルで効果があるプロダクトをより多くの人に使ってもらう」ビジネスモデルです。

■目指すチーム

「プロダクト」中心の会社であるために、プロダクトを改善していける「作る人」に、意思決定権や裁量があるチームです。

Description

今年の新卒はなかなか面白い！
国際情報オリンピック金メダル受賞者（Rust大好き）や昨年ISUCON7予選で1日目3位枠で突破した若手メンバー（インターン時から全力でプロダクトにコミット）など、新卒2ヶ月目ですでに即戦力のメンバーと切磋琢磨できる環境です。

そんな若手とともに、画像解析・言語処理・データ分析・機械学習などを活用し、Wantedly People の基盤となる機能をさらにブラッシュアップしていきます。

（例）
- 名刺の画像から書かれている文字列を取り出す(OCR)
- 名刺上の文字情報が、名前・会社・電話番号・住所などのどのカテゴリなのかを98%以上の精度で当てる
- 2枚の別の名刺の画像が同一の名刺であることを判定する
- 色々な表記の会社名から1つの会社をあてる
- 持っている人の繋がりからその人の業種・業界を当てる
- 募集や記事の閲覧履歴からその人の興味・嗜好を当てる

## Wantedly Peopleチームのいいところ
【1】確実にプロダクトに結びつくものをやる
- 企業の研究との違いは3ヶ月ぐらいで実際に成果を出すことです。
※優秀な研究者だと1年間に4本ぐらい論文を国際学会に通しているため、3ヶ月の開発は通常のスピードだと考えています

- その時のプロダクトの改善に一番効きそうなものをやります。やることに強い拘りを持つのではなく、言語処理も画像処理もやっていくという方はぜひ！
必要であればバックエンドも書いています

- アイデアとかロジックを知っているだけでなく、高速に実装して試せる力が重要だと考えています。

- 研究の機械学習と違って、機械学習じゃない解決方法も模索することも多いです

【2】一緒にやっているデザイナーやiOSエンジニアが優秀
- 作ったもの(精度が100%になることはないもの)をUI/UXの力で最大限良くしてくれる＆サービスの体感値を最大になるようプロダクト開発を行っています
(例) 0.3秒ごとに四角形を検出しているが、丸がふわふわしてることでもっとずっと追跡しているように感じさせる

- 取得したときに、一つ一つアニメーションをすることで下記のような体験を実現しています
どの名刺が取り込めたのかわかりやすくなる (変なものを取り込んでしまった時や、撮影のタイミングで丸が外れてしまった時などもわかりやすい)
OCRなどの処理をする時間を稼いでいる

(例)10枚読み込むと10枚処理せねばならず、前提として画像のアップロードに0.2秒+処理に2秒かかります。
（10枚だと0.2×10+2なので全部で4秒）
これをユーザーに待たせるのは良くないと考え、それを解決するために、ベースのアニメーションに2秒、1枚めと2枚めのアニメーションの開始を0.2秒遅らせることでユーザーが処理を待ったと感じさせないようにしています

【3】言語は自由。基本はC++, Pythonなど。他のでやったほうがいいものがあれば、APIになることができれば問題なく他の言語も使えます
※ APIになる => 入力と出力がしっかり定義できている
(例) [入力: カメラ画像, 出力: 名刺の領域の4隅の点の座標]　[入力: 名刺画像, 出力: 書かれている文字情報]　[入力: 名刺から読み込んだ文字情報, 出力: 名前,会社,email等のカテゴリの情報]

- タスクとしてしっかり分離されていれば、独立した言語を使ってサーバーを組むことが可能です。よって、Productionで動かすことも1日あれば別言語であっても連携できる環境です

## こんな人はぜひ
- Deep Learningで、しっかり内部状態をみて、何故うまくいくのかいかないのかを分析した経験がある方
- Deep Learningばかり流行っているけど、自分はそうじゃないアルゴリズムのほうが好き・得意な方

自分の成果がすぐにプロダクトに反映されるため、やり甲斐は非常に大きいです。
まずは気軽にオフィスに遊びにきてください！