こんにちは。

テクノロジー コンサルティング本部データグループのKishoです。

直近では2019年9月から2021年3月までの間、お客様とアクセンチュアの合弁会社でDX推進のご支援に参画させていただいておりました。
例えば、これまで実装経験のなかったグラフデータベースによる経路探索や日本語ビジネス文書の自然言語解析など新しい技術に挑戦したり、PoCで開発したAIモデルを実際の業務適用に向けて運用設計したりと、たくさんの刺激を受けた2年弱でした。

下の写真は、次のプロジェクトに向けて少し時間もできたので1週間超の休暇を取得して、趣味のサイクリングを存分に楽しんできたときに撮影しました。
(サイクリングの際は、公共機関の利用や密となる場所を避けるなど感染対策をしっかり行っています)

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那須の菜の花畑でサイクリング仲間と

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千葉県鴨川、大山千枚田の棚田で

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さて今回は、データグループのケイパビリティ紹介の第5弾で、ML/AI Engineeringを紹介いたします。

 

ケイパビリティ ML/AI Engineeringとは?

 

ML/AIの業務アプリケーション・システムへの組み込みやML/AIモデル作成からデプロイまでの定型化など、データサイエンスの本番業務適用を支えるデータサイエンティストとエンジニアで構成されるプロフェッショナル集団です。求められる技術や経験はとても広いのでそれらすべてを一人でカバーするよりも、アクセンチュアの他部門とも協力してチームでプロジェクトを推進することの多いケイパビリティです。

 

求められるスキルとロール

 

ML/AI EngineeringのMLOpsプロジェクトを一般化するとおおよそ以下のように図示できます。

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このMLOpsサイクル全体で求められる役割をある程度カバーしながら、いくつかの領域、例えばKubernetesなどのコンテナ技術に強みを持つとか、mlflowやkubeflowなどのOSSを採用して機械学習モデルのデータ収集からトレーニング・モデル評価のパイプライン構築の経験がある等の強みがあることが理想的です。

 

ML/AI Engineeringでの活動

 

グループ内でDatabricksというSparkやDelta Lake, MLflowなどのオープンソースをサポートするデータサイエンスプラットフォームの勉強会をやりたいと手を挙げたところ、社内の様々な方からサポートを頂くことができて、定期的に勉強会を開催させてもらっています。このDatabricksはアクセンチュアのグローバルでの採用プロジェクトも増えており、日本でも成長が期待されるサービスです。また今年、エンドユーザーコミュニティ(JEDAI)も立ち上がりました。
JEDAIでは毎月、イベントを開催しているので関心のある方は是非参加してください。

 

最後に

 

ML/AI Engineeringグループでは、データサイエンティスト、AIアーキテクト、データエンジニアなど様々なキャリアパスが存在しますが、共通して言えるのはやはり、Engineeringと謳っている通り、単なる実験や研究よりも、いかにアジリティを保ちながら実際のビジネスに適用していくかにフォーカスしており、実務適用に関心が強いエンジニアリング志向の方に向いていると思います。

新しい技術で世界を変えたい!という熱い思いを持った方からのご応募お待ちしております。

 

 

 


 

関連サイト:

データエンジニア/データストラテジスト採用情報
採用イベント・セミナー案内

データグループ ケイパビリティ紹介のブログ連載:

データがあらゆるイノベーションを生む。アクセンチュアのデータグループとは?
データグループ ケイパビリティ紹介 ①Data Platform
データグループ ケイパビリティ紹介 ②Data Strategy
データグループ ケイパビリティ紹介③Data Utilization
データグループ ケイパビリティ紹介 ④ Data Integration

Info  アクセンチュアには社員紹介制度もあります。応募の際は社員までお声がけください。

 

 

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