Daigo Hiroka
プロフィール
Daigo Hiroka
- データ分析コンサルティング企業の機械学習エンジニアを経て、2022年12月から AILab MLOps チームとして CADDi に入社。機械学習による図面解析システムの開発や運用に関わる。
- 2023年4月からは図面活用 SaaS である CADDi DRAWER（現 CADDi Drawer）の SRE として、インフラのメンテナンスや SLI/SLO の運用推進、インシデントやオンコールなどの緊急時対応・整備などを通じて、サービスの信頼性向上に取り組んだ
- 2024年10月からは Analysis Platform Group に異動し、再び MLOps や機械学習推論のインフラ構築や信頼性の確立に取り組んでいる
入社した経緯
CADDi のことはカジュアル面談を通じて知りました。当時は Drawer もローンチされておらず、機械学習の活用もまだ着手されていなかったと思います。
その後本格的に転職を検討する中で、CADDi でも機械学習による図面解析に力を注ぎ始めており、実際に魅力的なメンバーも集まっている印象を受けました。
転職における一つの基準としては、グローバルに成長していくサービスの開発・運用に関わりたいと考えていました。CADDi はエンジニアやビジネスポジションのメンバーが一丸となって事業の成長に取り組んでいることが窺えました。これからの成長に対する可能性を強く感じ、自分のその中に飛び込んでみたいという気持ちで入社を決意しました。
Drawer のエンジニアとして SRE や機械学習基盤の開発などに取り組む中で、拡大するユーザー、データに対してスケーラブルなサービスを構築することの難しさと面白さを改めて感じています。こういった目標は簡単ではないですが、エンジニアとしてのキャリアをベットするに値する挑戦だと感じています。
キャディでの仕事
Drawer には主に SRE と MLOps の二つの面でエンジニアリングに関わっています。
SRE としては、インフラのメンテナンスやSLI/SLO の運用推進、インシデント、オンコールなどの緊急時対応・整備などを通じて、サービスの信頼性向上に取り組んできました。
MLOps エンジニアとしては、図面解析を行う機械学習バックエンドの開発、および SRE としての経験や知見を活かした SLI/O およびその他非機能要件の整備などを通じて、スケーラブルで信頼性の高い解析基盤の構築を目指しています。
今後はデータ量や図面以外のデータ種類、適用したい解析の種類などの拡大を想定して、引き続きスケーラブルな機械学習基盤の構築を進めていきたいと考えています。
キャディエンジニアとして働く上で「難しくて面白いこと」
キャディは「製造業 AI データプラットフォーム」という構想を打ち出しており、それに向けたサービスとして CADDi Drawer, CADDi Quote などを展開しています。
これらの構想や戦略の中で、データや機械学習は中核的に意味を持っており、開発者としての期待と責任を感じています。
日々の業務の中では、特に解析のスケーラビリティに難しさを感じています。日々増えるデータに対してスケーラブルな解析を適用するにはどんな実装をしたら良いのか、また中長期的なデータ種類や解析種類を効果的に提供するにはどんな技術を導入するべきなのかなど、考えることは尽きません。一方でこういった技術的な難しさは今のキャディだからこそ取り組める難題とも思っており、エンジニアリングの挑戦としてモチベーションを感じています。
趣味や休日の過ごし方
ゴルフを始めたので、仕事終わりに週２くらいで近所の練習場に行っています。いつかスコア100を切ってやりたいです。
冬はスノーボードに行くことが多いですが、最近は怪我をしない程度のチャレンジに留めています。
他の休日は積読を消化したり、マンガ、ゲームなどが多いでしょうか。
