• プログラミング言語

  • 現在、仕事で利用している
    • python
      • pandas,jupyter lab,scikit-learn等を用いてデータ分析機械学習に使用。
      • paizaランキングS取得
      • 趣味ではtensorflow,kerasを用いて画像の生成や深層強化学習のコードを書いたことがあります。
    • R
      • Rstudio上でdplyr等を用いてデータ分析機械学習に使用。
  • 業務で使用したことのあり、習熟している言語
    • ruby
      • 簡単なツールなどの作成に使用。
    • C++
      • 速度が必要なアプリケーションの作成で使用。
  • 業務で使用したことのある言語
    • perl
      • 前任のコードを引き継いだときに使用。シェルスクリプトの代わりとして使用した。
    • C#
      • kinectのアプリケーション作成の際使用。
  • 学習したことのある言語
    • PHP
    • Java
    • C
    • FORTRAN
    • JavaScript

• 日本語

  • ネイティブ

• 英語

  • 英語記事、英語論文を読み書きできる。日常会話ができる。
  • 博士課程時代、インドに1ヶ月研究滞在経験あり。
  • TOEIC LR 780点 2018年11月

• チームメンバーとコミュニケーションを取り、適切にデータを入手し、データを可視化し、適切なモデルを試行錯誤しながら作れる。
• 継続的に学習を続ける習慣を持っていて、必要な技術は短期間でキャッチアップできる。
• 自然科学全般に造詣が深く、数式理解、論理的思考に自信がある。

• 深層学習の業務での使用。
• マルチモーダルデータの扱い。
• 自然言語処理

論文リスト

• 2012年から年に一度、誰でも発表できる研究会として「夏の自由研究発表会」を年に一度主催している。毎年三十人前後が発表し、自分も発表している。 (今年のイベントページ)

職務:データ分析者　エンジニア

システム構築とデータ分析の両方を業務として行った。

• 3Dスキャンデータの解像プログラム作成

  • 2010年4月から8月
  • 3D-LiDARによる距離情報とGPS、加速度センサー、カメラから画像データを合成するプログラムを作成した。
  • 使用技術:C++ 画像処理 空間幾何学

• 地物情報の重要度ランキングの作成

  • 2010年9月から2011年7月
  • ページランキングアルゴリズムを用い、地物情報の重要度を計算するアルゴリズムの実装を行った。
  • 使用技術:python R Ruby PageRankアルゴリズム

• 広告配信SDKの移植

  • 2011年8月から10月
  • PHPで書かれた広告配信SDKを他言語に移植した。
  • 使用技術:PHP Ruby Perl JavaScript

• Kinect,google earthを使用した展示システムの作成

  • 2011年11月から2012年3月
  • 複数台の大型モニターでgoogle earthを展示するシステムを制作した。複数台のモニターの同期にはliquid galaxyというオープンソースを用い、操作には音声認識やkinectを使用した。
  • 使用技術:kinect C# Ruby Julius(音声認識エンジン) mecab(形態素解析)

• 家庭の総使用電力データを各電気機器の使用データに分解する研究

  • 2012年3月から2012年6月
  • スマートメーターで入手した家庭の総使用電力データの波形を各電気機器の使用データに分解する研究の補助をした。論文にあるアルゴリズムをC++で実装した。
  • 使用技術:C++ Energy Disaggrigation

• 広告配信リコメンデーションシステム作成

  • 2012年6月から2013年10月
  • ユーザーの行動履歴や属性から最適な広告を機械学習で推定するシステムの開発。日時でモデルを自動的に作成し、リアルタイムでリコメンドをするシステムを構築した。
  • 使用技術:perl R 決定木

• 車の買い替えモデルの作成

  • 2013年11月から2013年12月
  • 車の購入履歴データから人がどのように車を買い替えていくかのモデルを作成した。
  • 使用技術:R 階層ベイズ(Rstan) 多項ロジットモデル

• 群衆の行動シミュレーションのパラメータフィッティング

  • 2013年11月から2014年2月
  • 群衆の行動シミュレーションで、実験データをもとに人の移動に関するパラメータをフィッティングした。
  • 使用技術:エージェントシミュレーション C++

• チラシ配布反響予想

  • 2014年3月から2014年6月
  • チラシの反響データからどの地域にチラシを撒くと効果があがるかのデータを分析し、機械学習で予測を行った。
  • 使用技術:randomforest 地理的加重回帰

• アメリカ不動産エージェントの評価モデルの作成

  • 2014年7月から2014年12月
  • 将来、成約率が高くなるエージェントを、エージェントの過去の実績から予測するモデルを作成した。
  • 使用技術:python 階層ベイズ(pystan) 主成分分析

• アメリカ不動産価格予想

  • 2015年1月から2016年6月
  • アメリカの不動産の価格を推定するモデルを作成した。
  • 使用技術:R xgboost dplyr 地理的加重回帰 主成分分析 word2vec k-means

職務:データ分析 機械学習エンジニア データを分析し、機械学習モデルを作成する業務を行っている。

• アメリカ不動産価格予想

  • 上記に同じ

• 日本不動産価格予想

  • 2017年6月から2018年12月
  • 機械学習の手法を用いて、土地、マンション、戸建てなどについて、日本の不動産の価格推定モデルを作成した。
  • 使用技術:R python xgboost pandas bigquery randomforest Lasso回帰 Isolation Forest

• 画像文字認識
  • 2019年3月から
  • Deep Learning、画像処理、自然言語処理の手法を用いて、OCRのエンジンを開発。
  • 使用技術:python keras chainer openCV 文章補正

• 写真

  • 20年間写真を取り続けています
  • 写真サイト

• コミュニティ運営

  • 非営利のシェアハウスを5年主催していて、イベントを非定期的に開催しています。

• 読書

  • ジャンルを問わず様々な本を読んでいます
  • 作成したベスト100冊リスト

• 旅行

  • 全都道府県、世界23国に行きました。

• オープン職務経歴書を書いてみた - Qiita
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  • リポジトリのフォーク元