Koki Nishihara
プロフィール
入社した経緯
転職を考えていた時期に「MLOpsチームを新規に作り、力を入れていく」という発信をCADDiがしていました。転職前からMLOpsエンジニアとしてキャリアを積み上げていきたいという思いがあったので選考に進みました。
転職活動をする際に他の会社のMLOpsポジションも受けたのですが、CADDiは新規にMLOpsチームを立ち上げるという発信をしていたこともあり、これからの伸び代が大きいように感じ入社を決めました。実際に入社してみると良い意味で資産がなく、何をやっても成果につながりやすい環境だと思います。
キャディでの仕事
機械学習プロジェクトがあらゆるところで導入できるようにサービングの仕組みづくりをしてきました。具体的にはWebAPIやStreaming, ETLで推論処理ができるアプリケーションとそのテンプレートづくりです。
他にも機械学習の開発サイクルが円滑にできるようにパイプライン作成やCI/CDの仕組み作りをしています。
チームの開発生産性を高めるためにモノレポ体制で開発をしていますが、その推進もやっています。
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」
図面に書かれている線は細く、推論処理をする前のリサイズ処理で線が消えてしまうことがあります。線が消えると認識精度が落ちるため、大きいサイズのまま推論処理したり工夫していますが、計算時間が伸びたり費用が高くなったりします。このようなトレードオフの中で精度良く・早く・安い3拍子揃った成果物を提供できるように試行錯誤しています。
趣味や休日の過ごし方
GitHubを巡回して気になったレポジトリにstarを押しまくっています。