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数々の賞と実務経験で機械学習のエキスパートがお届けする、最新のテクノロジーと実務知識を共有しましょう
大学の専攻は「情報理工学」で、統計、回帰、クラスタリング、決定木等の機械学習テクノロジーに関する確かな知識を持っています。修士課程の研究で国際学会のDSSV 2019で学生ポスター賞の2位と情報処理北海道シンポジウム2019の技術研究賞を受賞しました。 従来の仕事経験で、ディープラーニングによるコンピュータービジョンのソリューションの研究開発をしてきました。機械学習によく使われているフレームワークのOpenAI、pytorch、keras、tensorflow、caffe、AWS、Azure、docker、GitHubなどに慣れました。 大学生時代でAIソリューションの会社でアルバイトをして、店舗のAI防犯カメラを開発し、person-reidentificationモデルの研究をしました。 前職では、雲画像の分類とセマンティックセグメンテーションのモデルを開発しました。高精度で低バイアスのモデルの開発するために、学術論文や最新技術を積極的に調査します。新しいアーキテクチャを試したり、微調整を行ったりしていました。開発内容と実行結果等は、社内およびクライアント向けに報告を行ったしていました。 現在大手企業でのコンサルタントのポジションでは、顧客の要件に会うソリューションの設計から開発まで積極的に行っています。コンサルタント場面で、顧客と直接コミュニケーションを取ったり、技術に関する資料の作成と説明を行っています。デジタルツインに関する案件経験したことがあり、Azureクラウドプロバイダー上でIoT及びデジタルツインを設計と開発を行い、Blenderによる3Dモデリングをした経験があります。自然言語処理に関する案件経験したことがあり、OpenAIモデルを使用し、顧客が貯めっていたテキスト情報の情報検索等の精度を向上するために、構造化やタグ付与を自動的にするソリューションを開発しました。
フロント・バック・インフラから機械学習まで。米国Top3MBA保有、ビジネス視点で取り組みます
「フロント・バックエンド・インフラを一貫して構築・運用」と「統計・機械学習を用いた分析・運用」の両方を遂行することができます。米国Top3のMBAを取得しており、ビジネスゴールを達成するためのシステムを意識して取り組むことができます。 チーム構成とシステムの全体像を捉えながら、目的達成のために主体的に取り組むことを心掛けております。プロジェクトはプレイングマネージャーとしての稼働が主でしたが、一部ファンクションを担うこともできます。技術選定や管理だけでなく、初期設定からMVP構築・チームのボトルネックになっている箇所の解消・一部担当など、フロントとバックの両方で実際に作業することができます。 行動分析やユーザーインタビュー、マーケティングとの連携等も経験したことがあり、ビジネスとエンジニアリングをつなげる役割を担うことができます。KPI改善のためABテストを組み込んだシステムを構築・評価し、システムが会社のゴールに貢献できることを心掛けます。また、香港で6年勤務しており、英語環境に問題ありません。
情報系修士→大手ITベンダーを経てフリー。機械学習・ Web プログラミングが可能です。
Python, Ruby, SQL, ShellScript, JavaScript (TypeScript/Node.js) を主に使用します。データサイエンスで修士を取得しており機械学習についてキャッチアップを続けています。データ活用に関わることが主力領域ですが、AIスタートアップでの経験からフルスタックな動きが可能です。
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