岩政 公平

これまでのキャリア

大学・大学院時代は生物学を専攻しつつ、Kaggle などのデータ分析コンペティションに積極的に参加するようになり、画像解析、自然言語処理、テーブルデータ分析など様々なドメインの機械学習タスクを解いていました。研究では画像解析とネットワーク分析を活用した植物の葉脈の定量化を行い、アルバイトやインターンでも画像を対象にした物体認識モデルや、需要予測のための機械学習モデルを作成していました。

修士 1 年のときにサマーインターン 1 ヶ月参加して、翌年修士 2 年と並行する形で正社員として入社しました。

入社のきっかけ

創業メンバーの機械学習エンジニアの方と一緒に働いてみたいという理由で、自動運転をつくることは二の次でインターンの応募を決めました。

ただインターンで働いていた中で、自動運転に関わる AI 技術が面白く、データ中心の自動運転 AI は今後のトレンドになると確信しました。当時、このアプローチを掲げた日本の会社はあまりなかったため、スタートアップとして技術的にもビジネス上でも一緒に成長させていきたいという思いで入社を決めました。

仕事内容

• データパイプラインの構築
• E2Eモデル学習用のデータセットの作成
• 機械学習フレームワークの作成
• モデルデプロイや評価基盤のプロトタイプの作成

仕事の醍醐味・やりがい

自動運転システムの開発が困難であること、達成したときのインパクトが大きいことです。そもそも機械学習というタスクは、十分なデータが足りていない、データの品質が悪い、モデリングに課題がある、など様々な条件によって求める水準に性能が達しないことがあります。自動運転の開発は機械学習だけで解決する課題ではなく、様々な技術を掛け合わせることで達成する困難なタスクです。ただ、達成できれば自動運転は社会的に大きなインパクトを与えます。これはビジネス上でも社会的にも大きな価値を生み出すことができ、これがやりがいだと考えます。

チューリングの職場環境について

• 原則出社なので、コミュニケーションが素早く取れます。
• 開発環境の改善を常に行なっています。Coding Agentを積極的に導入し、モニターや照明等の手元の作業環境の改善も素早く行なってもらえます。
• 計算資源に大きく投資しています。

チューリングにマッチする人

• 深く課題に取り組むことができる人。
• 能動的に、かつ人を巻き込んで行動できる人。
• 変化を受け入れることができる人。

チューリングを検討している方へ

インターンや新卒入社を志望している方であれば、ひとまずオフィス見学や気軽にカジュアル面談に応募してもらえると、会社の雰囲気やその時の技術力や課題が見えるのでいいのかなと思います。車や自動運転に興味がなくても、チューリングで取り組む課題の面白さがあると思うので、カジュアルに話せればです！

技術的な能力はもちろん、能動的に、様々な人を巻き込む開発・行動を行なってきた方と一緒に働きたいです。

私の愛車紹介

MAZDA3 FASTBACK

自動運転を目指す上で人間も運転できないといけないなと思い、車の購入を決めました。MAZDA3 を選んだのは外見がカッコよく、内装もシンプルで高級感があるのがお気に入りポイントです。

他に乗ってみたい車、その理由

次は ADAS が強い車に乗ってみたいです。