MLOpsエンジニア｜オープンソースのルーツ、ハードウェアのフロンティア、そしてFariz Rahman

Fariz Rahmanは大学時代から機械学習の世界を形づくってきました。きっかけはKerasという小さなオープンソースプロジェクトで、それがスタートアップ、オープンソースのエコシステム、そして現在のQuilterへと続くキャリアの入り口となりました。「そのプロダクトがKerasで、Kerasにコントリビュートし始めて、まもなくトップコントリビューターの一人になりました。その後、KerasはいわばGoogleに買収されたような形になり、それがMLオープンソースのエコシステムでの私の信用を大いに高めてくれました」。彼の歩みは、Quilterそのものを動かす原動力――好奇心、粘り強さ、そして「不可能」に挑む勇気――を映し出しています。Humans in the Loopでは、Farizのような人々がいかに技術に深みと個性を与え、単なるコード以上のものにしているかを紹介します。

原点

Farizはほぼ生涯にわたってコードを書いてきました。「物心ついた頃から――たしか5年生くらいからコードを書いています…当時は家のルールがとても厳しくて、コンピューターを使えるのは週末だけでした。だから紙にコードを書いて…友達に渡してコンパイルしてもらい、出力結果を教えてもらっていました。そうすれば週末までに、実際に動かせるコードが手元にあるというわけです」。

制約への苦肉の策として始まったことが、好奇心を具体的な成果に変えるという規律となりました。この「つくりながら学ぶ」という方法が、彼の道のりを形づくりました。「私にとって、コードこそが真実です…IDEを立ち上げてプロトタイプをつくってみると、たいていは自分の理解の穴が浮き彫りになります」。

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エンジニアリングの旅路

Kerasへの貢献が、MLツールとインフラの分野でのキャリアの土台となりました。「それ以来、MLOpsやMLツールの会社をいくつも渡り歩いてきました…」。どの仕事も、オープンソースコミュニティとエンジニアリングの厳密さに対する彼の理解を深めてくれました。

Quilterでは、ソフトウェアとハードウェアの境界が曖昧になる問題に取り組んできました。「ラスタライズという興味深い問題があります…現実世界には実数があり、コンピューターの世界には有限個のピクセルしかありません。だからそれを変換しなければならない…Quilterではそれをレイアウトに対して行う必要がありました。でもその後、実際に現実世界に戻って基板を製造しなければなりません。つまり、双方向の変換があるわけです」。

抽象的な概念を取り上げ、現実と照らし合わせて徹底的に検証するこの力が、彼のエンジニアリング哲学を形づくってきました。「学生時代でさえ、教科書を読むだけでなく、自分だけの教科書をつくろうとしていました…仕事でもコードや数学で同じことをしています。それが私には合っているんです」。

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なぜQuilterなのか？

純粋なソフトウェアの世界から来たFarizは、入社には半信半疑だったと認めます。「Quilterへの入社には、正直半信半疑でした。電子工学は得意ではなくて、むしろ嫌いなほうだったんです。だからSergiyに最初に聞いたのは、どれくらいのドメイン知識を期待しているのかということでした。答えは「ほとんど不要」でした。それで、まさにそれこそ私が求めていたものだと思ったんです」。

彼の心をつかんだのは、技術的な挑戦とミッションの大胆さの両方でした。「［私が尋ねたエレクトロニクスの専門家たちは］みんな、これは事実上不可能だと言いました。そこには多くの手作業が伴う。科学ではなく、芸術なんだと…それを聞いて、こここそが私が働くべき会社だとわかりました。AIが何かの分野に入り込むたびに、人はいつもそう言うからです。最初は不可能だと言い、次に、技術的には可能だが限界がある、と言うんです」。

競合について、彼の考えは明快です。「今私たちが持っているもの自体が、はるか先を行っていると思います…技術面でも、適切な人材を採用し、しかるべき才能を擁しているという点でも、私たちはその水準に達しています。だから、あとは時間と実行の問題だけです」。

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作業台を離れて

Farizはコードやレイアウト変換ばかりの人ではありません。「ジムに行ったり、少しレスリングをしたり、チェスをしたりします…車が好きです。バイクも好きで、何台か持っています。ちょっとしたスポーツカーもあるので、ドライブやツーリングに出かけたりしています」。

心に残る一言

「一つのことへの取り組み方が、すべてへの取り組み方になる」

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