技術チームワークの粋を極めつつマイペースでのびのび成長

参加したインターン先企業名：メタデータ株式会社
参加したインターン：エンジニア/プログラミング
名前：木下陸也
大学名：筑波大学
学年（取材時）：修士2年

応募前の自分／入社理由

応募前の自分は、AIの基礎知識はあるけど、実務でコードを書いた経験はそこまで多くありませんでした。なので正直、「ちゃんとお客さんに出せるレベルのコード書けるのかな…」って不安はありました。また、論文執筆の時期とかは忙しさが読めないので、継続してコミットできるかも心配でした。それでも最先端のAI技術に触れられる環境で、ちゃんと実務として“動くもの”を作れる経験が積めそうだと思い、応募を決定しました。

会社／チームの雰囲気

働き方はフルリモートで、週1回のMTGで進捗報告と相談をします。普段のやりとりは基本非同期ですが、詰まったところは相談しやすい雰囲気でした。リモートだからこそ、自分から状況を共有したり、進め方を整理して話すのは大事だなと感じました。

仕事内容

プロジェクト例して、AIをファインチューニングして日本語（特に医療ドメイン）に強いモデルにするというものがありました。汎用モデルだと医療系の日本語データで微妙にズレた回答をしたり、専門用語でミスることがあって、そこを改善する必要がありました。自分の担当は、ファインチューニング用のデータセット設計と、実際に回すファインチューニングコードの作成です。ただモデルを一回学習させて終わり、ではなく、学習をいくつかの段階に分けて進めました。特に大変だったのは、当時最先端だった強化学習ベースのファインチューニング（reinforcement finetuning）の実装で、学習が安定しない・評価が難しい、みたいな壁が何回もありました。結果として、これまで日本語の医療ドメインデータセットで誤答していたパターンを正しく答えられるようになって、モデルの改善を実感できました。

成長したこと

一番大きかったのは、コードを「動けばOK」で終わらせず、あとから拡張できる設計にしたり、レビュー前提で整える意識がついたことです。あと、社内でまだ共有されていない情報やハマりポイントは、ナレッジとしてまとめて残すようになりました。自分だけ分かってればOKじゃなくて、チーム全体が早く進める状態を作るのが大事だなって思いました。

研究／学業との両立

稼働はかなり柔軟で、好きな時間に働けるので両立はしやすかったです。論文執筆などで忙しい時期も、早めに共有すれば調整できました。

就活にどう効いたか

就活では、研究の話だけじゃなくて「要件を理解して、自分で設計して、実装して、改善した」経験として話せたのが強かったです。面接でも、現場っぽい苦労（評価設計とか、安定化の工夫とか）を具体的に話せるので、手応えはありました。

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