Techstars卒業生のAdaptilabが180万ドルを調達し、企業の機械学習人材採用を支援
テイラー・ソパー著
機械学習エンジニアの需要は高く、Indeedによると、2015年から2018年にかけて機械学習関連の求人件数は344%増加し、平均基本給は146,085ドルに達しました。一方、機械学習市場は2022年までに世界全体で88億ドルに達すると予想されています。
シアトルのスタートアップ企業Adaptilabは、企業の新入社員面接を支援する技術スクリーニングプラットフォームで、こうしたトレンドに乗っています。Techstars Seattleの卒業生である同社は、設立からわずか1年で、ExperianやZillowといった企業に技術を導入されています。そして今、同社は成長を加速させるための資金を確保しています。
Adaptilabは、ワシントン州ベルビューに拠点を置くベンチャーキャピタルTrilogy Equity Partnersがリードするシードラウンドで180万ドルを調達した。他の出資者には、エンジェル投資家のカービー・ウィンフィールド氏、バラト・シャム氏、ケン・グラス氏、サラ・インバッハ氏らが名を連ねている。
このスタートアップ企業は、採用担当者が機械学習関連の職種の候補者面接に費やす時間と費用を削減することを目指しています。同社の自動ソフトウェアは、応募者の能力に基づいて評価し、技術レポートを提供します。
アダプティラボのCEO兼共同創業者であるジェームズ・ウー氏は、機械学習の人材を見つけるのは、標準的なエンジニア採用よりもはるかに難しいと語った。
「当社の最初の製品は、採用担当者の面接ファネルの最上位に位置する、完全に自動化された技術スクリーニングツールです」とウー氏は述べた。「応募者が提出したコードを自動的に採点し、機械学習の各コアコンピテンシー、すなわちデータ前処理、データ分析／可視化、特徴量エンジニアリング、モデル開発、モデル推論、そして一般的なプログラミング能力において、どの程度のスキルを有しているかを判断できます。」
計画は技術的なスクリーニングから始め、「最終的には企業が機械学習エンジニアの調達、配置、トレーニングも行えるように垂直的に拡大していく」ことだと、昨年カーネギーメロン大学を卒業したアレン・ルー氏とともにアダプティラボを共同設立したデューク大学卒業生のウー氏は述べた。
AdaptiLab は、同じくシアトルのスタートアップ企業 Karat と似ており、Karat も技術面接を実施していますが、AdaptiLab は機械学習職種のある特定の職種に特化しています。
技術系人材の獲得競争が激化する中、企業が従業員をより効率的に見つけられるよう支援することを目指しているシアトル地域の他のスタートアップ企業としては、SeekOut、Textio、Fizbuzなどがある。
Adaptilabは現在3名の従業員を雇用しており、今後1年以内に10名に増員する予定です。同社は5月に開催されたTechstars Seattle Demo Dayにおいて、トップクラスのプレゼンを行いました。
