東京大学大学院 / 理学系研究科物理学専攻
特別実験
学部4年生の時の学生実験. 実験で得られた粒子の飛跡に対応するような画像データから,CNNにより粒子の種別を判別するプログラムの作成した.CNNを組むのにはPytorchを用いた.
400万人が利用する会社訪問アプリ
株式会社ナウキャスト / データエンジニア・データサイエンティスト
東京大学大学院理学系研究科にて、素粒子理論を専攻。在学中いくつかのITベンチャーでインターンを経験し、機械学習を用いたプロジェクトに従事。2020年3月に大学院修了後、ナウキャストへ入社。主にPOSデータを取り扱うパイプラインの作成・管理、またそのデータの分析を担当する。趣味はAtCoderやKaggle、CTFのコンペ参加。KaggleではCompetition Masterを獲得したほか、複数のコンペで受賞歴あり。
データエンジニア・データサイエンティストとして、データの利活用を進めていくこと
機械学習による時系列データや新聞記事データの解析から、データウェアハウスの構築まで幅広くオルタナティブデータを扱っています
機械学習による時系列データや新聞記事データの解析から、データウェアハウスの構築まで幅広くオルタナティブデータを扱っています
素粒子理論(現象論)
NLPを用いたプロジェクトに関わりました。
データ分析・ウェブページ作成
東京大学大学院 / 理学系研究科物理学専攻
学部4年生の時の学生実験. 実験で得られた粒子の飛跡に対応するような画像データから,CNNにより粒子の種別を判別するプログラムの作成した.CNNを組むのにはPytorchを用いた.