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株式会社アサヒビール / フルスタックエンジニア
数学および物理学の修士号を持つ機械学習エンジニア/データサイエンティストです。数学、物理学、統計学、コンピュータサイエンス、機械学習、ディープラーニングの各分野において、幅広いビジネスステークホルダーに対して、データに基づいた洞察と機械学習モデルを提供する能力があります。ビッグデータの管理やPython、Tableauなどのコンピューティングツールに熟知しており、複雑な問題に効率的に取り組み、AIモデルや分散アル
機械学習エンジニアおよびデータサイエンティストとして、私が今後取り組みたいプロジェクトについては、幅広い技術領域にまたがる機械学習の案件に関わりたいと考えています。特に、大規模言語モデル(LLM)の開発において、モデルの訓練、評価、最適化を通じて、人間の言語をより深く理解し、より精度高く再現できるシステムの構築に寄与したいです。この分野では
• クライアントからのヒアリングを通して、本プロジェクトで開発する社内用Webアプリケーションの機能要件を考案した。 • フロントエンドをStreamlit、バックエンドをFastAPI、データベースはAzureのPostgreSQLを使用し、開発を進めた。
• 前エンジニアから引き継いだ画像分析実装コードのOutputを評価し、弱点の洗い出しをし、実装コードの改善に努めた。 • 生成AIツール(GPT-4V, GPT-4O, Gemini)の画像読み取りに関する精度を比較し、評価を行った。
• クライアントからのヒアリングを通して、本プロジェクトにおける用件定義をPMと協働し決定した。 • Dockerを使い、クライアントの開発環境を整備した。 • Webスクレイピングを用いて、クライアントが要求するデータを抽出した。
• 会社が保有するビッグデータの前処理とクリーニング。 • 新たな機械学習モデル(NLPを用いた文類似度モデル)の提案。 • NLPを使用した文章の類似性モデルの構築。 • 開発・構築した機械学習モデルのDeployment(クラウド:Azure、FW:Flask)。
• データに基づいた最適なPR戦略を提案し、自社PRイベントに約200名の集客に成功。 • 日本の高校生・大学生の近年の留学目的の傾向を分析し、プロモーションイベントの意思決定の多くを担当。