東京大学 / 情報理工学系研究科コンピュータ科学専攻 博士課程
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Ubie株式会社 / Ubie Discovery
機械学習を応用したソフトウェアの開発に関わっています。機械学習エンジニアではなくソフトウェアエンジニアです。 一方副業ではアジャイルコーチとして、スクラム/アジャイルでの開発チームや組織作りの支援をしています。 また、機械学習工学の国内研究推進にも力を入れています。現在 日本ソフトウェア科学会 機械学習工学研究会(MLSE)主査です。
機械学習、深層学習(ディープラーニング)が急速に社会に浸透しつつある一方で、従来型のITシステムに用いられてきた様々なソフトウェア工学的手法は、機械学習を組み込んだシステム(機械学習システム)の前に全くと言っていいほど通用しなくなってしまっています。機械学習システムの開発・テスト・運用の方法論は未だに確立できておらず、開発現場ではエンジニア達が試行錯誤でなんとか凌いでいる状況です。 このような現状を踏まえ、機械学習システムに対しては「機械学習工学」ともいうべき、新たなパラダイムの確立・体系化が必要である、という考えのもと、機械学習システムの開発・運用に関わる様々な手法やツールを扱う「機械学習工学研究会」を立ち上げました。2018年9月に有志が集ったのち、いくつかの活動を経て、2018年4月より日本ソフトウェア科学会の公式研究会として発足しました。 現在、研究者とエンジニア、それぞれの立場から、機械学習システムに対する問題提起や研究報告,エンジニアリング・プラクティスについて情報を交換しあい、議論する場を提供しています。
将来はアジャイルコーチを本業とすることを考えています。現在はそのための下積みで、アジャイルコーチもしくはスクラムマスターの職に就きたいと思っています。
アジャイルの導入支援とソフトウェア開発組織づくりのコンサルティング 実績: - matsuri technologies(2023年2月〜現在) - Idein(2023年4月〜現在)
- Actcast上で動作するアプリ開発のためのSDKを設計、開発 - ディープラーニングコンパイラの検証手法に関する研究開発
SysML(計算機システム+機械学習)領域の調査研究
ディープラーニングモデルを高速・効率的に動作させるためのソフトウェア開発。
中退
ソフトウェア工学の研究に従事。入社直後は各種メトリクス等を用いたソフトウェアの設計診断を行っていた。InterDesignからの復職後は、ソフトウェア高信頼化を標榜し、特に形式手法・プログラム解析の研究に従事。
ソフトウェア高信頼化の研究に従事
ハードウェア・ソフトウェア協調設計ツール”VisualSpec3.0"のフロントエンド開発、JAXA向けに高位合成ツール”ELEGANT"を米UCIと共同開発。
修士(理学)
学士(工学)
東京大学 / 情報理工学系研究科コンピュータ科学専攻 博士課程