LeapMind’s Employee Interview : Jさん

2017年11月にLeapMindに入社しました。その前はイギリスのウォーリッツ大学の修士および博士課程に在籍し、博士（複雑系科学）の学位を取得しました。主に、複雑系科学分野の物理シミュレーションモデルの研究をメインに、機械学習における、最適化、確率抽出法、複数の理論数学などの研究を行なっていました。

LeapMindではどんな業務を担当していますか?

LeapMindでは、Research & Science Divisionでプログラミングと科学技術の知識を活用しています。私の役割は、効率的なDeep Learning技術のためのアイデア生み出すだけでなく、既存のDeep Learning技術の改善も行なっています。また、Deep Learning技術をこれからも良くしていくためには、ニューラルネットワークでの学習での課題に貢献することが大事だと思っています。

LeapMindを選んだ理由を教えてください

私は、Deep Learningという新技術が生まれたときとてもワクワクし、その技術開発に関わりたいと思いました。新しいアルゴリズムを生成し、既存のアルゴリズムよりも高速なものを作った経験があったため、LeapMindで貢献できるのではと感じました。人の側に知能を持った機械がいるという生活が、容易になるかもしれないという考えは、私の心に響きました。

どんなことを大切に仕事をしていますか？

仕事をする上で私が重要と考えていることは、新しいスキルを身につけ成長することで、積極的に貢献していくことです。もちろん、数学や機械学習、論理的調査は好きなので、そのスキルを活かして日々の仕事に貢献できることに満足しています。

周りの人からどんな刺激をうけていますか？

私のバックグラウンドは研究職ですので、これまで関わりが少なかったプロダクト開発、特にコードを書いて製品を実装するソフトウェアエンジニア、鍵となる特定のコンポーネントを実装するハードウェアエンジニアのみなさんと一緒の会社で働けることはとても良い刺激になっています。

LeapMindはどんな会社だと思いますか？

LeapMind は、質問することが評価される文化です。誰かに質問する場合も遠慮する必要はありません。社内の他のセクションとのコラボレーションもとても活発で、これは他社ではなかなか経験できないことだと思います。LMには、いろいろな国、多種多様な経験を持つメンバーがいます。このような出会いができたことは幸運だと思っています。

オフィスにある卓球台で楽しく遊んだり、仕事の後、プライベートで飲みに行ったりもします。最近は、Hack Daysが社内で開催され、私はnetwork weight を検査するcommand-line toolを書きました。毎日の業務を可視化することができるとても便利なツールなんですよ。 LeapMindの魅力の一つである「すぐやる！」社風は、私にとって、大きな励みになっています。それは、自分たちのもっているアイデアをすぐに試すことができるからです。このアイデアは良い結果につなげることができるか、実現的かを考えて行動し、すぐに決断して行動することで効率も良く、素晴らしいカルチャーだと思っています。