GRIDは、デジタルツインとAIアルゴリズムによるインフラ分野の計画業務の最適化を行なっています。弊社では、多くのエンジニアが活躍しており、AtCoderJobsを利用した採用活動も積極的に行なっています。NさんとYさんもこちらを利用して就職しました。後編では、データサイエンティストとして活躍している３人にGRIDの魅力を聞いてみました！
３人はデータサイエンティストとして、物流・サプライチェーン領域、電力領域などの様々なプロジェクトに参画しています。競技プログラミングで鍛えられた実装力をもとに、顧客と対話しながらプロジェクトのロジック実装を進めています。
写真：PG BATTLEで活躍したKさんとYさん、シャイなNさんは遠くから見守っていました！
― GRID に入社したきっかけを教えて下さい。
N： AIの中でも特に最適化を推しているということに惹かれ、また、競技プログラミングを活かせると思い、話を伺いました。
Y： インフラ業界に精通していたわけでなはないですが、アルゴリズムや最適化を使って問題を解決する点が面白そうだと思い入社しました。
― AIの中でも機械学習ではなく、アルゴリズムを使った最適化に興味を持った理由はあるのでしょうか？
N： AIの中では、予測や識別を行う機械学習が人気だと思います。しかし、これからは機械学習で作成したデータをどう活用するかが鍵になると考えています。最適化は意思決定につながる重要な技術であり、将来性を感じたので興味が湧きました。
― ズバリ競技プログラミングは仕事に活かせていますか？
K： 私自身は入社してから始めたのですが、実務で早くコードを書ける感覚が出てきました。競プロで培った実装力のおかげで、スケジュールに遅延なくプロジェクトを終了させるなど、様々な場面で実務に役立っていると感じます。また、競プロで覚えたアルゴリズムを使ってAIエンジンの速度を数倍以上速くした経験もあります。
Y： 頭の中で整理して書いていてバグが出ない、100行くらいのコードだったら問題なくスラスラかけるようになりました。実装速度が早くなるだけでなく、１つの問題に対して複数の手法を試せるようになりましたし、デバッグやコーナーケースを見つけるのが速くなりました。
― やはりAIエンジン開発にとって計算速度は重要なのですね。
K： 実務では、ほぼ100%の案件で計算時間の制約が存在しますので非常に大事です。クライアントの利便性を考えると、同じ結果を出せるなら速い方が良い。さらにいうとグリッドでは、メタヒューリスティックな手法が必要なプロジェクトも多いのですが、メタヒューリスティックな手法では、たくさんの解の候補を探索して、その中で良い結果を選びます。計算速度を高めることで、探索の回数も増えるので、結果的にエンジンの性能の向上にも繋がります。
― 最適化、プログラミング、インフラなど様々な知識が必要だと思いますが、キャッチアップはどうしていますか？
N： 実は社内勉強会があり、勉強会の主催や勉強会への参加を会社が推奨しています。私の場合、メタヒューリスティクスに関する勉強会を運営しています。定期的に開催されるこの勉強会では、参加者が集まり、ディスカッションを通じて深い洞察を得ることができる場を提供しています。各回では、1人のメンバーがメタヒューリスティクスに関するテーマについて発表します。そして、参加者が自身の意見や経験を共有し、互いに学び合いながら知識を深めています。
K： 私は、保守性の高いコードの書き方を学ぶ勉強会を半年くらい主催していました。
Y： メタヒューリスティックやサプライチェーン最適化の勉強会に参加しています。議論も多くて、ただ本を読むだけじゃ分からないことも、どんなふうに使うのか教え合っている点がいいと思います。一人だと挫折してしまうので（笑）
― 今後企画してみたい勉強会はありますか？
K： 競技プログラミングの勉強会を企画中で、ハンズオンを兼ねた、競技プログラミングの教科書の輪読会を企画しています。自力でプログラムを書かないとなかなか身につかないので、参加者が自分で解く時間を大事にしていきたいと思っています。競技プログラミング参加にハードルを感じている方に、ハードルが下がる活動や勉強会を企画していきたいです。
― 勉強会以外にグリッドに入社してよかったことがあれば教えてください。
N： 個人的に思うのは、いい人が多いということです。常に難しい仕事に取り組んでおり、心が折れそうになる時もあります。しかし、プロジェクトのメンバーと一緒に協力しながら前進しているのを実感できるので、非常に楽しく、入社してよかったと感じています。
GRIDは成長したいエンジニアにとって最高の環境です！今後も社員の競技プログラミング活動を支援し、培った能力を業務に還元できる環境を整えてまいります。