こんにちは。2019年4月に新卒として入社した本山理梨子です。
りこぴんと呼ばれている人です。
入社前後のあれこれについて書きます。
入社動機
そもそも、ALBERTに興味を持ったのは、インターンがきっかけでした。
機械学習分野は専門ではなかったのですが、研究の中でデータを収集し、統計的に処理することが多くあったため、もともとデータサイエンティストの仕事に興味を持っていました。
修士１年の冬ごろ、研究と並行して就活を進める中、「機械学習 インターン 有給」みたいな雑なキーワードで検索していたところ、たまたまALBERTを見つけました。
当初、「あまり規模も大きくないし、どんな会社なんだろう？」となんとなく様子を見るつもりで面接に行ったのを覚えています。
しかし、実際に社員の方々と話してみると、想像以上に自分の研究の話を深く掘り下げて丁寧に聞いてくださった上に、社員の方々の技術レベルも高く、「ちゃんとした会社だ！」と感じることができました。
そのまま、インターンに参加しました。
インターンでは、画像の異常検知の課題に取り組みました。
課題の詳細はお話できないのですが、実案件を模した内容であったため、インターンの内容が楽しかったのはもちろんのこと、会社にはのびのびと知的好奇心を満たせる環境（いつでも社員の方々に質問できる、みんな楽しそうに技術の話をしている）があり、「こんな会社で働けたらいいな」と強く感じました。
ちなみに、インターンの懇親会で社員の方々と焼肉に行き、「何でも頼んでいいよ」という言葉の通り本当に好き勝手オーダーをしたのですが、ちゃんと内定をくれたので信用できる会社だと思いました。美味しいお肉は正義です。
というのはさておき、最終面接前に、人事の方が「インターン中のコードも全部読んだ上で採用を決めます。数学の試験の結果も加味します。」とおっしゃっていたのが、ちゃんと実力を評価してもらえていると感じられてとてもよかったです。
研修内容
晴れて内定をいただき、入社後は新卒研修が行われました。
私からは昨年の内容と少し内容が変わった「グループ分析演習」について書きます。
グループ分析演習は、研修の最後に行われる実践的な演習です。
今回は、深層学習を用いた物体検出モデルの構築を行いました。
具体的には、自動車から道路を撮影した画像データを用いて、標識を検出するモデルを作成することが課題でした。
ただし「GitHubに公開されている実装などを参考にしても良いが、物体検出部分は自分たちで書くこと」というルールがありました。
データの確認と前処理を行い、モデルを選択するところから作業が始まります。
まずは、物体検出系の論文をいくつか読みました。
Faster R-CNN、YOLOなど、様々ある物体検出モデルの中から、私たちのグループはSSD(Single Shot MultiBox Detector)を実装しました。
SSDは2016年に発表された手法です。
YOLOより検出速度が早く、Faster R-CNNと同等の精度を持ちます。
そのため、現在でもベースラインモデルとして使われることが多いようです。
よって10日間という短い期間の中でひとまずの精度を確認するためはSSDが最適と判断し、実装しました。
SSDの特徴として、階層的な特徴マップを備えており、かつアスペクト比ごとに識別器を作成するというものがあります。
そのため、様々なスケールのオブジェクトを識別でき、高い精度の検出率を達成しているようです。
実装では、検出対象の標識に合わせ、デフォルトボックスに関して工夫を行ったりと、さらなる精度向上に努めました。
また、演習は3～4人のグループで行いました。
私はグループでのコーディング経験がなかったので、大変勉強になりました。
例えば、gitの使い方に関して、今まで研究では書き捨てのコードしか書いたことがなかったので、「コードをきちんと管理する」ことの大切さを身にしみて実感しました。
（私が紛らわしい変数名を使ってしまったことにより、他の人の勘違いを生んでしまった…といったことがありました。）
グループ分析演習作業中の写真
グループ分析演習発表中の写真
入社後の生活
会社や同期の雰囲気についてですが、圧倒的な居心地の良さがあります。
例えば、上記のグループ分析演習はかなり時間が限られたタイトなスケジュールであったため、進捗が良くない状況が何度かありました。
しかし、グループのメンバーが終始冷静かつ穏やかで、人間関係で消耗する時間が全くありませんでした。
心理的安全性がとにかくすごいです。
また、ラウンジに行けばいつも誰かが声をかけてくれる雰囲気があります。
雑談をしたり、いつでもホワイトボードを前に技術トークや議論ができます。
あと余談ですが、同期とはボードゲームをしたり、謎にトランポリンをしに行ったり、謎に誰かの服をコーディネートする会が開催されたり、とても仲が良いです。
でもみんな適切な距離感を弁えている感じが私はとても好きです。
そして、社員の方々に、業務中に技術的な質問をして嫌な顔をされたことがありません。
それどころか、「人に説明することで自分の頭も整理されるから得だよ」と言ってもらったことさえあります。
経歴や国籍など、様々なバックグラウンドを持った人がいる上、皆がそれぞれを尊重する雰囲気があり、とても好きです。
技術職特有の女性の少なさから派生する過ごしにくさといったようなものも、今のところ感じたことがありません。
女性だからといって持てはやされることも、疎外されることもなく、一人のアナリストとして穏やかに業務を行えています。
また、ALBERTを就職先として検討している大学の後輩と社員紹介制度を使ってごはんをしました。
肉寿司を食べました。美味しいお肉は正義です。
後輩の近況を聞いたり、ALBERTのことやデータサイエンス業界のことを話したりと楽しい時間でした。
今度オフィスに遊びに来てくれるようです。
ALBERTでは社員紹介も積極的に行っております。
話が変わるのですが、新しいオフィスが綺麗でとても快適です。
デスクが広い、椅子が良い、オフィスの至る所にあるホワイトボード、快適な自習室…という感じです。
あと、仕事内容や気分に応じて社内を自由にウロウロできる雰囲気があるのも良いです。
一人で集中したいときは個人席、みんなで作業したい時はボックス席やソファー席、あとは窓に面した席（とても開放的）など使い分けができ、生産性が高められます。
なんというか、オフィス環境だけでなく、会社全体の雰囲気として、アナリストやエンジニアの生産性を最大にしようとしてくださる意向が感じられ、本当にありがたく思っています。
同期会の写真（月に１回、社員同士の親睦会に補助金が出ます）
まとめ
圧倒的な雰囲気の良さと、高い技術力がALBERTの魅力だと感じます。
研修が終わり、業務が始まってからも、勉強することがたくさんあって楽しいです。
ALBERTでは積極的に新卒採用/インターンの募集を通年で行っています。
興味をお持ちいただいた方はお気兼ねなくお問い合わせください。
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