Laboro.AI

大学の研究で画像分類モデルを作った際、精度を上げることに集中した結果、利用者が本当に見分けたい対象と評価指標がずれていたことに気づきました。この失敗から、技術を磨くだけでなく、使う人の課題設定から関わる機械学習エンジニアになりたいと考えてい…

大学の研究で画像分類モデルを作った際、精度を上げることに集中した結果、利用者が本当に見分けたい対象と評価指標がずれていたことに気づきました。この失敗から、技術を磨くだけでなく、使う人の課題設定から関わる機械学習エンジニアになりたいと考えています。なかでも御社を志望するのは、顧客ごとにAIを設計するカスタムAIを軸に、要件定義、PoC、実装、再学習・チューニングまで一貫して伴走しているからです。通算400を超える案件の知見を共有し、画像・音声・自然言語処理・生成AI・強化学習まで幅広く扱う環境なら、技術の選択を目的にせず、課題に合う方法を考え抜けると感じました。研究では、結果が想定と違うときにデータや仮説へ立ち返り、指導教員や仲間へ不明点を言葉にして相談してきました。入社後はリードエンジニアやSVの支援を受けながら、まずAI設計と実装の基礎を着実に身につけます。その上で、顧客と開発双方の意図を理解し、AIを実際の業務につなぎ込めるエンジニアとして貢献します。

製造業で働く父から、現場には改善したい作業があっても、技術部門に困りごとをうまく伝えられず導入が進まないと聞きました。そこで、技術を持ち込むだけでなく、事業と開発の間に立って課題を整理する仕事を目指すようになりました。私が御社のソリューショ…

製造業で働く父から、現場には改善したい作業があっても、技術部門に困りごとをうまく伝えられず導入が進まないと聞きました。そこで、技術を持ち込むだけでなく、事業と開発の間に立って課題を整理する仕事を目指すようになりました。私が御社のソリューションデザイナを志望するのは、「ビジネスとテクノロジーを、つなぐ」を掲げ、AIの使い道を事業課題から設計するAI-ソリューションデザインを組織として蓄積しているからです。ゼミの共同研究では、意見が分かれた際に各自の目的と前提を聞き取り、論点を整理して役割分担を組み直しました。この経験で、異なる立場の言葉を翻訳し、合意できる進め方を作る力を培いました。御社では、要件定義からPoC、実装まで顧客に伴走し、AIの精度だけでなく現場で使い続けられる仕組みを考えたいです。入社後は製造業を含む顧客の業務理解とAI知識を主体的に学びます。そして、顧客と機械学習エンジニアの双方を巻き込み、課題設定を見直しながらプロジェクトを前進させることで、産業の変化に貢献します。