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LLM・音声認識・画像処理を活かしたAIツールの開発に対応します。
? 自己紹介・概要 LLMや音声認識、画像/3D処理を活かした実用AIツールの開発に取り組んでいます。 大学ではコンピュータサイエンスを専攻し、個人でも多数のAI・Web系プロジェクトを開発しています。 ▼可能な業務/スキル ・機械学習/深層学習モデルの構築と評価 ・データ分析・可視化 ・音声・テキスト・3Dデータなど、複数モーダルを扱う処理系の開発 ・AI×検索・自動要約・文書ファクトチェックなどのLLM応用設計 ・ChatGPT等を活用したチャットボットの構築・カスタマイズ ・小規模なWebアプリやツールの実装 ・静的Webページ・ポートフォリオサイトの制作(HTML/CSS/JS) ・量子最適化やアルゴリズム設計などの発展的技術開発(OpenJij等) ▼資格・学習歴 ・海外大学でコンピュータサイエンスを専攻 ・Kaggle Playground(金融系)で個人上位8%を獲得 ・大手コンサル×大学共催のビジネスコンテストで受賞経験あり ▼実績例 ・話者分離・多言語対応の自動字幕生成ツールを開発 ・RAG(検索拡張生成)対応チャットボットを開発(独自ドキュメント対応) ・3D可視化+量子アニーリングによる配置最適化アプリを開発(Three.js × OpenJij) ・企業の実データを用いた時系列分析・特徴量設計・予測モデル構築 ・ファクトチェックAIツールを構築(GPT × Google Search × PDF入力対応) ▼活動時間/連絡について できる限り柔軟に対応させていただきます。 基本的に毎日対応可能です。急ぎのご依頼にも極力スピーディに対応します。 連絡はChatやメールでいつでも受け取れますので、お気軽にご相談ください。 ▼得意/好きなこと ・技術的にチャレンジングなテーマ(AI、量子、3D可視化) ・実用性のあるミニツールやスクリプトの制作 ・人の課題を理解して、使いやすく仕上げるUIの工夫
データ分析
主なスキル: Python / Docker / GitHub / SQL / データベース(PostgreSQL)管理者 / Linux / TensorFlow DataRobot / 品質改善 職務経験: 1. 欠陥要因分析 期間:2023年1月23日~2023年3月23日 テーマ:半導体有機パッケージ(後工程)の歩留まり向上 成果:検査装置の精度差に起因する欠陥を特定 期間:2023年4月~現在 テーマ:欠陥要因分析(詳細は下記に記載) 2. 自然言語処理 期間:2023年5月23日~2023年8月23日 テーマ:労働災害報告書の分析 役割:テーマリーダー 詳細:過去7年間の労働災害報告書を分析し、災害削減を目指した取り組みを主導。 Pythonライブラリ(Numpy、Pandas、Mecab、Plotly、nlplot)を活用し、以下を実施: • テキスト抽出 • 前処理(形態素解析) • 可視化(共起ネットワーク、WordCloud、ヒストグラム) 成果: • 労働災害防止を目的とした安全意識ポスターを、世界中の数十の工場で掲示 • 労働災害分析結果を、会社の戦略経営会議で発表 3. 欠陥要因分析(継続) 期間:2023年8月23日~現在 テーマ:リチウムイオン電池正極材工程の欠陥分析 詳細:粉体データセット(Powder dataset)の作成および、品質基準である粘度変動を減少させるための分析を実施。 規模:大規模データ(400列×10,000行)を処理・分析 4. 深層学習を用いたズレ量予測 期間:2024年7月~現在 テーマ:リチウム蓄電池接合プロセスのズレ量予測 詳細:5,000枚の正負極画像×5台の検査装置を対象に、深層学習を活用して正負極間の短絡を防止するズレ量の予測を実施。 学歴: 富山大学卒業、専攻はレーザー物理学。 超流動ヘリウム中の超伝導微粒子に関する研究を3年間行う。 その後、京セラにデータサイエンティストとして入社(詳細は上記参照)。 腕には自信があります。即納入めざして、仕事に従事いたします。何卒よろしくお願い致します。 ・活動時間 基本土日と考えていますが話し合い次第で平日も可能です。 ・その他 迅速で丁寧な対応します お気軽に話しかけて頂けると嬉しいです。
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