採用担当の金子です！今回は、インターン生の吉谷悠さん（以下悠ちゃん）の最初で最後のインタビューをお届けします。悠ちゃんは2019年から現在まで、2年以上タビアンでインターンをしてくれていました。本来の役割であるエンジニアインターン生としての活躍のみならず、最後の3か月は採用広報チームにも入って成果を出してくれた、まさに救世主です…！修士論文の執筆に集中するため退職することになった彼女に、この2年間を振り返ってもらいました。

悠ちゃんについて

埼玉県川越市出身。
大学では、経営工学を専攻。

ヒューマン・インタフェースを専門とする研究室に所属し、学部・修士で画像認識を用いたユーザーインタフェースに関する研究を行なっている。
タビアンには、画像処理のエンジニアとして参画。
大学在学中。

ジャズ研究会に所属し、ジャズの魅力を知る。
お気に入りは、Oscar PetersonとPhil Woods。
お茶を淹れることが得意。

インターンで行けるところまで行きたかった

ーインターンを始めようとした理由を教えてください！

元々自分でプログラミングを勉強したり、研究でコードを書くようになったりしたのですが、やはり実用的で人に使われるようなものを作りたいと思っていました。

ーなぜタビアンで画像認識のインターンをしようと思ったんですか？フロントエンドなどの選択肢もあったと思うのですが。

もちろんフロントエンドなど、Webシステムに関わる全般のことに興味はあったのですが、当時は画像認識しかできることがなかったので。あとは、C++とOpenCVでWantedlyを検索したのですが、ほぼそのポジションでは募集がなかったんですよね。全然熱意のない志望動機になっちゃいますけど(笑)

ー少しでも経験のあるところを強みにしてインターンを探していたんですね。

はい、研究にも活かせるかなと思って。当時はタビアンの方々のWantedlyに書いてあった紹介文がキラキラしすぎていて怖い！って思いましたが(笑)、行けるところまで行きたい、と思って「えいや！！」、と応募しました。

画像認識の研究に加えて、Python講座の質問対応と採用広報も担当

ーこの2年間で担当した業務を教えてもらえますか？

インターンでは、主軸として、自社サービス「POSHA」の画像認識部分の速度や精度向上に向けた研究をしていました。もう1つは就活をする前の4カ月くらい、他社のPython講座の質問対応をしていました。そして最近は採用広報で、Wantedlyの募集記事やストーリー記事を作成したり、記事のPV分析を効率化するために、JavaScriptのコードを作成したりしていました。

ー画像認識もPython講座も、他にチームメンバーがほぼいなかったような…

そうですね、画像認識は、途中スペシャリストの方が手伝ってくれたこともありましたが、基本的に1人で研究をしていました。週1回難波さん（社長）に報告する会を設けることで、スムーズに進めることができていました。Python講座も、質問が来たらテキストベースで解説する、ということを粛々と進めてました。人にプログラミングを教えることは初めてだったので、良い経験になりましたね！

ー社会人のエンジニアばりの業務内容ですが、どのくらいのペースで働いていましたか？

就活や修論がなければ、月60～80時間、がっつり働いていました。週2～3日オフィスに出社して、その日はタビアンの日と決めていました。

画像認識エンジンをシステムに組み込み、さらに精度向上・高速化の研究へ

ー「POSHA」のコアとなる画像認識エンジンの開発とは、具体的にどんなことをしていたのでしょうか？

私が入ったときは、難波さんが作ったPythonファイルがあったという段階でした。なので、まずはAWSの環境を構築して、「POSHA」のシステムに組み込んでいくところからでした。テストコードを書いたり、Dockerに上げてみたり。

その次に、認識精度と速度を上げることに取り組みました。画像認識のアルゴリズムにもSHIFTやAKAZE、ORBなど、種類が色々あるのですが、それぞれで特徴量の次元削減などを行い実際に数百枚のポスターを読み込ませて検証をしていました。まだ「POSHA」の扱うデータ数が確定していないので、システムに登録されるポスターが多いことを想定しての実験だったのですが、こんな風に実際に使われるシステムを開発できるのは、インターンの醍醐味でしたね。

ーこのあたりのアルゴリズムの名前は、採用時の課題でも出ていたような気がします！「『POSHA』の画像認識精度の向上・高速化のために何をしたらよいか」という課題でしたね。やってみてどうでしたか？

大学で画像認識を用いた研究を行なっていて、もともと基本的な知識は知っていたので、それらを応用した論文をいくつか調べて提案できました。多少荒削りでも、与えられた課題にがつがつ取り組むスタイルが自分には合っていたので、シンプルに課題には熱中できました。

ー最近は、全社共有会でMilvusという言葉をよく耳にしますが、どのようなことをしているのでしょうか？

はい、最近はMilvusについて詳しくリサーチしています。Milvusは近似最近傍探索という手法を用いることができる検索エンジンです。近似最近傍探索とは画像探索でよく用いられる手法で、画像内の特徴を近似的に探索することができます。Milvusを活用して、より多くの画像から高速に画像を検索できるシステムを目指しています。

ーどうしてMilvusを調査しようということになったんですか？

最終的には難波さんからの提案で始めたのですが、connpassの画像認識勉強会にタビアンのエンジニアメンバーと参加したことがきっかけでした。画像認識に興味を持ってくれていたので、勉強会も何回か開催していました。色んなフィードバックや感想をもらえて励みになりましたし、私自身勉強会を通してたくさん得るものがありましたね。

社長の難波さんと悠ちゃんの作業風景。インターン開始当時は今よりメンバーが少なく、よく2人でみっちり作業しているのを見かけました。なんとも濃厚なペアプロタイム。

大学の研究室とインターンの相乗効果

ータビアンでのインターンを通じて、できるようになったことはどんなことでしょうか？

開発を一人で進める、ということは元々やっていたので大きな違いはなかったのですが、複数人が関わるシステム開発に取り組むのは初めてだったので、インフラ周りの技術や、チーム開発の進め方を学ぶことができました。大学では、AWSやDockerを使ってシステム化することはなかったですし、BitbucketやSourceTreeでバージョン管理をするようになったのも、タビアンに入ってからです。あとは、大学の研究でGoogleVisionAPIを使い始められたのは、POSHAの開発に携わったおかげですね。

ーそれは自分で提案して使い始めたんですか？

はい、文字認識を利用したくて、私から提案しました。全く同じAPIをタビアンで使っていたわけではなかったんですが、AWSで似たようなAPIを使っていたので、選択肢として出すことができたと思います。

ー画像認識の開発といっても、大学での研究とはまた違った領域の技術も勉強できたんですね。

タビアンには、色んなバックグラウンドのエンジニアがいたので、その技術を吸収できたのが良かったです。フロントエンドと画像認識エンジンのやり取りや、AWSを詳しく教えてもらえました。最初は分からないことだらけでしたが、みなさん適度に放置してくれていたのが良かったです！タスクを小出しにして、ここまでできるかなという単位で渡してくれたので、ここまで折れずに来られたかなと思っています。

「何でも屋エンジニア」を目指したい

ー諦めずにしぶとく研究してくれるインターン生が来てくれたら嬉しいな、と採用前に難波さんと話していました。悠ちゃんは前出の採用時の課題も粘り強く取り組んで、難波さんとディスカッションしてましたしね…！エンジニアとして企業に就職すると思うのですが、今後はどうなっていきたいのでしょうか。

難しいとは思いますが、システムの全般的な知識を吸収したいなと。タビアンでも言っているように、インフラからフロントエンドまで分かる「何でも屋エンジニア」を目指したいです。その先は、マネジメントもできる人になりたいなと思っています。高校の部活で、全国大会に出た経験もあって、チームを一つの方向に動かしていくことが好きなんだと思います。

悠ちゃんには自社サービスのコアとなる画像認識エンジンの開発だけではなく、それ以外にも幅広く活躍してくれました。

個人的には、Wantedlyの分析を、昔は手動でやっていたので自動で数値を取得できるようになったことは革命的でした。「え、悠ちゃんってインフラとか画像認識の人じゃないの？」と思っていたら、翌週にはJavaScriptをさらっと書いてくれました。何も言っていないのに分析のExcelも日々改善され、書いてくれた募集記事のPVも私より良かったんです。本当にありがたい…。

悠ちゃんは、誰よりも真面目に業務をこなし、成果を出しているのにも関わらず、謙虚な姿勢を最後まで崩しませんでした。その証に、今までインタビューをお願いしても「ドヤるのが性格に合いません」とやんわりお断りされていましたが、最後に記事が作成できて良かったです。

こんなハイパーインターン生・悠ちゃんの今後の活躍に、乞うご期待です！