【Algomatic】インフラエンジニアが生成AIの会社で"生成AI以外"に全力投球することにしました

はじめまして！10/1付けでAlgomaticのNEO(x)カンパニーにテックリードとして入社しました坂本と申します。

この記事はインフラエンジニアである私が生成AIの会社であるAlgomaticに何故入社することにしたか、何をやっていくつもりなのか書いていきたいと思います。
私の思考整理と共にAlgomaticに興味を持ってくださった方々、AI時代にキャリアを悩むWebエンジニアの方々の参考になれば幸いです。

Algomaticについてはこちらのページにも情報が記載されております。興味がある方は是非覗いていただければと思います。

物理配線から始まったインフラエンジニアキャリア

はじめにお前は誰だよ。ということで少し自分の自己紹介をさせてください。

ざっくり言えば下記のようなキャリアを過ごしてきました

とはいえ、最初からインフラエンジニアを志していたわけではなく気づいたらここまでたどり着いていた想定外連続のキャリアでした。

アプリではなくインフラ世界への配属

私の大学時代は2012年前後でスマートフォンが流行り始めた時期でした。
当時の私はスマホが世界を変えると信じ、スマホに携わるという意気込みの元でソフトバンクに新卒で入りました。

しかし、キャリアとしてはアプリや実機ではなく、スマートフォンの繋がる仕組みである交換機の保守運用から始まりました。
配属後はデータセンターに入り浸って物理配線からサーバーのデータインストール、L3 switchの設定までやっていました。
やってみると性に合っており、こうして私のインフラエンジニアキャリアが始まりました。

AIエンジニアではない、AIを組み込むエンジニアとしてのキャリア

そんなキャリアから始まり、メガベンチャーや大企業のジョイント・ベンチャーをWeb界隈インフラエンジニアとして経験させていただくわけですが、数年前からAIとシステムを繋ぐことの必要性を強く意識するようになります。

特に前職のARISEAnalyticsという会社はAIエンジニアの多い会社であったこともあり、システム構築の際にセキュリティや可用性で相談に乗ることも多くありました。
AIエンジニアの方々の本懐は機械学習の正答率を上げることであり、そこに注力することが求められています。
ご存知の方も多いと思いますが、機械学習の正答率をあげるというのは非常に専門的な知識を必要としていますのでそれだけで大変な努力が必要になります。
その分、システムをどう安定的に動かすかといった部分までカバーするには中々手が回りません。
その時、AIをシステム化するには今までのシステム知識も必要であり、そこがWebエンジニアとしてAI時代でも変わらない価値であると直感的に感じました。

AIプロダクトにおいて、AIの有識者は必ず必要となります。一方で同じくらい、今までのシステム構築の知見も必要となります。
AIをある程度理解し、この部分を融合したエンジニアがいれば今後、より活躍でると考えました。

そこからはなるべく多面的な立場で物事を考える力をつけるべく、インフラだけでなくアプリ側の構築やPM、ITコンサルの補助やプロジェクトの予算管理までやらさせいただきました。
そうしているうちに周囲からSRE/アーキテクト的な人だと思っていただけるようになり、全社基盤を横断で見たり、色々なプロジェクトにアドバイザリー的にアーキテクチャを設計する機会も増えました。

その試み等は下記のような登壇機会もいただき、外部発信させていただきました。

上記のように様々挑戦させていただきましたが、どの時も前提としていたのはビジネスの上にAIもシステムも乗るということです。AI系のプロジェクトはPoCも多く、常に必要とされる要件が大きく変わります。早くPDCAを回せるのが大事なのか、データの堅牢性が大事なのか、いち早く察知して何がこのプロジェクトの全員の共通認識とするかを自分の行動指針としています。

以上のインフラエンジニアに色々混ぜたごった煮が自分のキャリアとなっております。

Algomaticで挑戦してくこと

そんな私のAlgomaticでの立ち位置ですがインフラエンジニア兼、テックリードとなります。
テックリードということはカンパニーに所属するエンジニアの組織文化を作っていくことも大事な要素となります。そのために、大事にしていこうと思っていることを少しお話さてせいただければと思います。

Time To Marketを極限まで短くする生成AIプロダクト開発

Time to market(以下、TTM)は直訳すれば市場投入までの時間となります。
生成AIのポテンシャルは誰もが認めるところです。同時多発的にアイディアも生まれる中、命運を分けるのはプロダクトがどれだけ早く市場に出せるかだと考えています。

Algomaticは生成AIの会社ということもあり、特に自分が所属するNEO(x)はAIエンジニアよりの方が多い状態でした。
しかし、システム開発にはAI以外の知見も多量に必要となります。

上記すべての知識の深いところまで１人が賄うのは現実的ではありません。AI以外の部分にwebエンジニアが入り、生成AIエンジニアと協力しながら生成AIシステムのアーキテクチャを整えることで直近の開発速度が上がることは想像に難くないと思います。

そういった全体最適の話を踏まえるとTTMが短い生成AIプロダクト開発を可能にするにはWebエンジニアは不可欠であると私は確信しています。
また、生成AIプロダクト自体も始まったばかりで方法が確率されているわけではありません。ここでどのような役割分担で、どのようなアーキテクチャの生成AIシステムの型を作れば、どんな効果があったか知見を貯めることができれば会社としても生成AI時代の資産になると信じています。

Algomatic Works始動!!!

そんな我々Algomaticメンバーですが、この度Algomatic WorksとしてHR領域に参入させていただく運びとなりました。
私個人としてもエンジニアリングマネージャーとしての経験から課題感を持っており、HR業界に切り込むべくWorksの一員として色々と準備していますので一緒に挑戦いただける方を募集しています。

Algomaticグループで一緒に働いてみませんか

と、言うことでAlgomaticグループでは、一緒に働く仲間を募集中です。
生成AIにベットしてみたいけど、AIの知見が足りていないから。。。等で二の足を踏んでいる方、実はその別な領域の知識こそが我々が欲しているものと一致しているかもしれません。
エンジニアに限らず、生成AIに興味があれば是非ご連絡いただければと思います。カジュアル面談で情報収集でも構いませんのでお気軽に連絡いただければと思います。

ここまで読んでいただき、ありがとうございます。
是非、どこかでお話させていただければと思います。