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理論物理PhD × データサイエンティスト
はじめまして。 理論物理学博士のバックグラウンドを持つデータサイエンス業務を行っております。 現在は ヘルスケアメーカーにて、医療・介護施設向けに導入されているデバイスから得られる大量の時系列データ(心拍・呼吸・体動・睡眠ステージなど)を解析し、AIモデルを活用した 睡眠状態推定・看取り予測・異常検知 などに取り組んでおります。 これまではApple Japan合同会社にてセールス、スタートアップでの万博のマッチングアプリのバックエンド業務、早稲田大学にて物理学の助手・助教を経験しておりました。 様々なバックグラウンドとその時々に必要なスキルを獲得して参りました。新しいことにもチャレンジし楽しみつつ早くキャッチアップできることが強みです。 ■ 提供できるスキル • Pythonを用いたデータ解析・機械学習モデルの構築 (Pandas, NumPy, Scikit-learn, LightGBM, XGBoost, TensorFlow, PyTorch) • 大規模データ処理・前処理パイプライン構築(Dask, Polars, PyArrow) • 時系列解析(睡眠データ、バイタルデータ、行動ログなど) • 数理モデリング ・RAG ・最適化 •レポート作成(日本語・英語)、研究記事・技術記事の執筆 ■ 実績の一例 • 約2,000人分の睡眠センサーデータを用いた死亡リスク予測モデルの • 大学非常勤講師として物理学・数学などの教育(わかりやすい解説に定評あり) ■ 得意分野 • データクレンジングからモデリング、レポーティングまで一貫対応 • 専門的な数理解析を一般の方でも理解できる形に落とし込むこと • 医療・ヘルスケア領域のAI応用(睡眠・介護・健康データ) ■ メッセージ 「複雑なデータを整理し、価値ある“使える知見”に変えること」を得意としています。 短期のスポット案件から長期的な共同プロジェクトまで柔軟に対応可能です。 ぜひお気軽にご相談ください。
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