ユージャン・タンデベロッパー・アドボケイトとしてZillizに入社した理由
簡単な自己紹介
私はZillizで開発者支援者として働き、AIアプリケーションを構築し、説明し、遊んでいます。私のキャリアは、アメリカン・コンピュータ・サイエンス・リーグ（ACSL）で2回連続優勝したことから始まり、高校時代にIBMでインターンシップを経験しました。3回の夏季インターンシップの後、UNCに入学し、コンピューター・サイエンス、統計学、神経科学を学びました。この間、機械学習も研究し、データ整合性のためのデータ融合に関する論文のひとつがIEEE Big Dataに掲載されました。このカンファレンスでの発表がきっかけで、私はアマゾンでソフトウェア・エンジニアリングの職を得ることができ、そこで250万ドルの価値を生み出しました。私はアマゾンを退職し、より早く自分のスキルを向上させ、拡大させるためにスタートアップ企業を追求しました。
何が私をここに駆り立てたのか？
Zillizへの入社は私にとって簡単な決断でした。面接を受けるうちに、Zillizが私の第一志望であることが明らかになりました。私は大学卒業後、ずっとAI/ML分野で仕事をしてきました。Zillizのオペレーション・ディレクター兼MLアーキテクトであるFrankと、ZillizのCEOであるCharlesとの面接で、AIにおいてベクトルデータベースがどのような役割を果たすのかをより深く理解することができ、それがZillizに入社する真の原動力となりました。
フランクとの会話の中で、私たちはMLとベクトル・データベース、そしてそれらの相関関係について議論した。私は彼について3つのことを学んだ。第一に、具体的な質問からもわかるように、彼はこの分野で並外れた知識を持っている。第二に、彼は能力が高い。それは彼の資格や実績だけでなく、それをどのように話すかにも表れている。彼の面接を受ければ、同じような感じを受けるだろう。最後に、フランクと私はスタートアップの世界で、正しい問題を特定し、それを解決する適切な人材を見つけることなど、共通の関心を持っている。
チャールズについて私が本当に心をつかまれたのは、ベクトル検索領域に対する彼の深い理解だった。彼は長い間データベースの世界にいて、MilvusとZillizを立ち上げるに至った経緯について、手に汗握る話をしてくれた。彼のMilvusに対する揺るぎない献身は本当に印象的だった。特に、数十億のベクターのスケールでMilvusの実行可能性を証明するために、彼が中国に戻ることを選んだことは興味深い。
私が注目したもうひとつの点は、ベクターデータベースが非構造化データのためのソリューションになるという彼のビジョンだ。さらに、チャールズがZillizに植え付けたオープンソースの理念が、大きな差別化要因となっています。
Zillizで大いに楽しむ
正直なところ、私はオープンソースの愛好家だと言えるほどオープンソースに貢献したことがありません。しかし、ここZillizで働くことで、それを変えることができました。デベロッパー・アドボケイトとして、私は多くのオープンソースソフトウェアを扱い、すでに複数の貢献をしてきました。さらに、LangChain、LlamaIndex、AutoGPTなど、最先端のAI技術を扱う機会があります。コンテンツを作る以外にも、ミートアップを主催したり、カンファレンスやハッカソンで講演をしたりしています。聴衆の前で話すのは新しい経験ですが、楽しいです。
Zillizで開発者の支持者であることのもうひとつの素晴らしい側面は、マーケティング・サポートが受けられることです。当社のマーケティング担当副社長であるクリスは、コントロールしすぎず、マイクロマネジメントすることなく、私たちを導いてくれる素晴らしいリーダーです。私たちは、アドボケイトに不可欠な開発者とのコミュニケーションについて相互理解を共有しています。私たちの主な目的は、開発者がベクターデータベースを理解し、構築し、革新するために必要なツールとリソースを提供することです。
私たちと一緒に働きましょう！
私たちはここでたくさんのクールなことをやっています。コンテンツ生成や、より多くのイベントに参加したり主催したりするための人的リソースにおいて、さらなるサポートがあれば、私は多くの恩恵を受けることができるでしょう。DevRelの仕事を探しているなら、私に連絡してください！キャリアページ](https://zilliz.com/careers)で詳細と応募を確認することもできます。
読み続けて
Introducing Zilliz Cloud Global Cluster: Region-Level Resilience for Mission-Critical AI
Zilliz Cloud Global Cluster delivers multi-region resilience, automatic failover, and fast global AI search with built-in security and compliance.
How to Build an Enterprise-Ready RAG Pipeline on AWS with Bedrock, Zilliz Cloud, and LangChain
Build production-ready enterprise RAG with AWS Bedrock, Nova models, Zilliz Cloud, and LangChain. Complete tutorial with deployable code.
Vector Databases vs. Hierarchical Databases
Use a vector database for AI-powered similarity search; use a hierarchical database for organizing data in parent-child relationships with efficient top-down access patterns.