自己紹介

常識を覆すプロがデータから課題を解決します

時系列データおよび画像データの分析を専門とし、京都大学での宇宙物理学研究における博士号取得を経て、データサイエンスとAIの深い知識を有する研究者です。
以下のような業務経験を持っています。

・宇宙物理学研究（2018年～）
超巨大ブラックホールを専門にアカデミックな研究職に従事しております。宇宙に無数に存在する銀河の多くは、太陽の100万倍以上の質量をもつ超巨大ブラックホールを保有することが知られています。しかし、宇宙の歴史の中でどのように超巨大ブラックホールがそれほどの質量を獲得してきたのかは未解明であり、宇宙物理学における重要なテーマの1つです。研究者としてこの問題に取り組む中で、主に可視光画像データ、可視光分光データ、時系列データの解析、統計処理を行ってきました。成果物として4本の査読付き英語論文（主著論文3本）を執筆し、多数の国際会議にて発表経験があります。
研究の具体例としては、時系列データと物理的なモデルを組み合わせることで、遠すぎて点光源として観測される天体の実際の構造を推定しておりました。まず生データとして、天体の画像や分光（プリズムのようなもので波長方向に光を分散させたもの）された画像を扱い、光の強度に変換する処理を行います。変換された値を時系列データとして分析し、ガウス過程等のモデルを利用して天体の構造を推定しました。
研究を通して、ドメイン知識の獲得、課題の立案、チーム運営、観測や解析を通じた課題解決、学会や論文として英語でアウトプットするという、一連の業務遂行能力を研鑽してきました。また、研究では出来る手法を全て試すことを信条にしており、素早くキャッチアップし幅広くツールやライブラリに関する知識を獲得してきました。

使用言語：Python、C++、Bash、SQL
開発環境：jupyter、Google Colab、Anaconda、VScode、cursor

・宇宙系スタートアップ企業にて衛星開発シミュレーション（2021年8月～2022年4月）
宇宙エンターテインメントの創出を目指している企業にて、当時開発予定の人工衛星部品の必要スペックを見積もる計算をしていました。また、創業期だったため業務内容が幅広く、物理に関する幅広い知識を生かして取引先と社内エンジニアに対して広く要求仕様や物理的制約についての擦り合わせ業務を行っていました。