400万人が利用する会社訪問アプリ
株式会社パソナテック / データサイエンティスト
1997年4月27日, 沖縄生まれ. 知的好奇心は小さい頃から強く, ずっと本を読んで育ちました. 文系・理系といった概念や分野に捉われず, 興味のもつことは自ら学んだり, 挑戦したりしてきました. 大学卒業後は上京し, データサイエンスに関わる職種に就きました.
案件依頼元：某大手生活用品メーカーの研究開発本部 本案件の目標： 乳幼児の食事動画をもとに、撮影された乳幼児の離乳期区分を特定するアプリを開発すること。 私の役割： ①動画をもとに予測を行うアルゴリズムの構築 ②アルゴリズムを構築する上での技術的な限界や課題の発見 ③データサイエンティストの視点でのアドバイスやコンサルティング 担当内容： 同社が検討しているサービスの技術的限界に関する調査や活用したいデータの分析を担当しています。本案件では、動画データと補足データを利用し、乳幼児の離乳期区分をルールベースと機械学習的分類を組み合わせて特定するアプリ開発を目指しています。その実現のためのアルゴリズム構築や課題の発見、データの専門家としての提案等を行なっています。
現在, 興味があるのは, 「教育に関わる事業」と「HRtech/ピープルアナリティクス」です. 特に前者に関しては, 「本を通じて学ぶサービス」をコンペに提出するほど関心があり, テクノロジーと組み合わせて新しい教育のカタチを提供していくことに携わってみたいと考えています.
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ポジション限定採用（AI/データエンジニア/データサイエンティスト枠）で2021年4月に入社しました.
案件依頼元：某大手生活用品メーカーの研究開発本部 本案件の目標： スマートウォッチから取得できるバイタルデータとアンケートデータを利用し, 以下の2つを行い, 新規サービスの創出に繋げること. ①特定の生体現象について予測を行うアルゴリズムの構築 ②アルゴリズムを構築する上での技術的な限界や課題の発見 担当内容： 同社が検討しているサービスの技術的限界に関する調査や活用したいデータの分析を担当しました. 本案件では, スマートウォッチから取得できるバイタルデータとアンケートデータを利用し, ある生体現象の予測を行うアルゴリズム構築とそのための課題抽出等を行いました. この案件を通じ, データの前処理から予測モデルの選定・構築, 評価といった, データ分析の流れを一通り経験しました.
3つのプロジェクトを経験しました。まず、「統計解析セミナー」では、メンバーに対して集中講義を実施しました。次に、「学科のオープンキャンパス運営」では、当日に行うワークショップデザインから、プロジェクトマネジメントの手法に基づいたクリティカルパスの作成などを中心となって行ないました。そして、「観光論文コンテストに向けた論文の作成」では、
データ分析を本格的に導入する時期に配属され、データのクレンジングやExcelを用いて自らデータベースの構築、多変量解析(重回帰分析が主)などを用いて改善案の提案や傾向などに関するレポート等を行なっておりました。
株式会社パソナテック / データサイエンティスト
案件依頼元：某大手生活用品メーカーの研究開発本部 本案件の目標： スマートウォッチから取得できるバイタルデータとアンケートデータを利用し, 以下の2つを行い, 新規サービスの創出に繋げること. ①特定の生体現象について予測を行うアルゴリズムの構築 ②アルゴリズムを構築する上での技術的な限界や課題の発見 担当内容： 同社が検討しているサービスの技術的限界に関する調査や活用したいデータの分析を担当しました. 本案件では, スマートウォッチから取得できるバイタルデータとアンケートデータを利用し, ある生体現象の予測を行うアルゴリズム構築とそのための課題抽出等を行いました. この案件を通じ, データの前処理から予測モデルの選定・構築, 評価といった, データ分析の流れを一通り経験しました.
