T.S.

大学時代は何を研究していましたか?

計算困難な諸問題に対するアルゴリズムの研究を行いました。具体的には、格子暗号（LWE問題）の高速な解法とその安全性評価、およびNP困難な組合せ最適化問題に対する理論的に精度の高い近似アルゴリズムの開発を行いました。

担当業務について教えてください。

主に、エッジデバイスでのニューラルネットワークを用いた画像処理の高速化に取り組んでいます。現在は、プロジェクトリーダーとしてチームをまとめつつ、インターン生等のメンターも複数担当しています。その他にも、フィックスターズが開催しているプログラミングコンテストの作問や、ICPC（国際大学対抗プログラミングコンテスト）を始めとしたスポンサーイベントの運営にも協力しています。

なぜフィックスターズに入社しようと思いましたか?

インターンシップへの参加を通して、コンピュータサイエンスの理論を実社会の多様なソフトウェアに役立てるプロセスを実践的に学ぶのに非常に良い環境だと感じたからです。私は学生時代にアルゴリズムや数学のバックグラウンドが強かったため、ハードウェアや最新の技術にも精通することでより幅広い課題に対応できるエンジニアに成長できると考え、入社を決めました。

フィックスターズに入社して身についたものは何ですか?

CPUやGPUのプロセッサアーキテクチャやLLMなどの最新技術に関する知識はもちろんのこと、CLIやAIなどのツールを利用した自身の業務効率化、仕事に対する責任感、そしてビジネスにおけるコスト意識など、様々なことが身に付いたと実感しています。

今までで一番印象に残っている仕事は何ですか?

お客様との共同研究で、パラメータの大きな暗号問題をスパコンのGPUクラスタを使って求解したことです。実験を回すたびにポイントが消費されるのをリアルタイムで目にするため、実行するごとにかかる費用を実感し、独特の緊張感がありました。本番環境での計算を無駄にしないよう、大規模な実験をする前にまずはローカル環境や小規模のパラメータで確実に動作することを綿密に確認するという、コスト意識と準備の大切さを学びました。

やりがい・面白さはなんですか?

様々な領域のお客様からの受託開発を行っているので、社会全体で注目されている技術の潮流が見えるところが面白いと感じます。例えばここ数年でAIの高速化やモデリングなどの仕事が全社的に大きく増えていますが、まさに社会のニーズが色濃く反映されているなと実感します。5年後の社会がどのようなものか予想もつきませんが、そのときにも「高速化」に必ずしも囚われず、時代に即した最先端の事業を展開しているのかなと想像しています。

最先端のハードウェアや未成熟なライブラリを扱う際、情報がなくて困ったときはどうやって解決していますか?

情報が少ないときは、実際に手元で動かした実験結果を一次情報として最も信頼し、考察を進めるよう心掛けています。実際に、AIモデルをエッジデバイス向けの推論エンジンにビルドする際、意図しない挙動に直面することが何度もありました。その際は、少しずつ設定を変えて実験を繰り返し、問題を細かく切り分けていくことで、着実に原因を特定して解決してきました。

大学・大学院時代のプログラミングと、プロとしてのコーディングで一番ギャップを感じた部分はどこですか?

何気ない一行のコードであっても、「なぜ他の書き方ではなく、あえてその実装を選んだのか」を常に意識してコーディングするようになった点に、最も大きなギャップを感じました。正しく動くコードを書くのは大前提で、その上でお客様へ技術的なアプローチを適切に説明し、納得していただくためにも、細部に至るまで正確な知識と理論的裏付けを持っていなければならないと痛感しています。

就職活動中のみなさんへメッセージをお願いします。

フィックスターズは、技術が好きな人が活躍できるのはもちろん、バックグラウンドが異なる人同士もお互いに教え合い、刺激し合って成長できる場所です。誰もが自分の強みを活かして輝ける環境が整っています。皆さまと一緒に働ける日を楽しみにしています！