Takahiro Miyoshi

クックパッド株式会社 / サーバーサイドエンジニア

東京

Takahiro Miyoshi

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クックパッド株式会社 / サーバーサイドエンジニア

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京都大学大学院情報学研究科修士課程修了後、2017年にクックパッド新卒入社。Android 版クックパッドアプリやレシピ検索の改善に従事したのち、現在はユーザー・決済基盤部にて主に決済周りのバックエンドを担当。2020年よりエンジニア新卒採用にも携わる。

June 2019
-
Present

サーバーサイドエンジニア
Present

June 2019 -

Present

ユーザー・決済基盤部にて、共通決済基盤の開発・運用 共通決済基盤については https://techlife.cookpad.com/entry/2015/04/09/160337 - カード決済代行の Stripe への移行 - Apple In-App Purchase や Google Play Billing の新機能追従、サービスでの活用サポート - イーコンテクスト CASH POST を利用した返金フロー導入による返金業務の効率化

アプリ内定期購入における状態管理と”通知”の活用

Nov 2019

アプリ内定期購入における状態管理と”通知”の活用

Nov 2019

Mar 2020

エンジニア新卒採用

Mar 2020

現場のエンジニアとして新卒採用チームに入り、短期インターンシップなどクックパッドが主催する採用イベントの企画・運営、逆求人や合同説明会などへの参加・登壇、インターンシップや本選考の面接官などを担当

Cookpad Online Summer Internship 2020 5 Day Engineer コースを開催しました

Sept 2020

Cookpad Online Summer Internship 2020 5 Day Engineer コースを開催しました

Sept 2020

Jan 2018

サービス開発エンジニア

Jan 2018

会員事業部にて、有料会員のプロモーション施策の実装や、決済と検索周りの運用・改善 - Android 版クックパッドアプリにおける決済手段や決済導線の最適化 - 人気順検索やデイリーアクセス数ランキングにおけるスコアリングの改善

無理をしないコードレビュー

June 2018

無理をしないコードレビュー

June 2018

Apr 2017

Android アプリエンジニア

Apr 2017

サービス開発部にて、Android 版クックパッドアプリのホーム画面の改善 - DAU 向上を目的とした季節施策や機能開発 - 有料会員の入会数向上を目的としたA/Bテスト

Dec 2013
-
Mar 2017

大学生メンター(Intern)

Dec 2013 - Mar 2017

中学生・高校生向けプログラミング・ITキャンプで DTM, Android, iOS, Web コースのメンターを担当(Life is Tech! Leaders 3期)

Apr 2015
-
Mar 2017

京都大学

6 years

大学院情報学研究科・社会情報学専攻・ 広域情報ネットワーク分野

Apr 2015 - Mar 2017

石田・松原研究室にて、修士(情報学)

Dynamically Forming a Group of Human Forecasters and Machine Forecaster for Forecasting Economic Indicators

How can human forecasts and a machine forecast be combined in inflation forecast tasks? A machine-learning-based forecaster makes a forecast based on a statistical model constructed from past time-series data, while humans take varied information such as economic policies into account. Combination methods for different forecasts have been studied such as ensemble and consensus methods. These methods, however, always use the same manner of combination regardless of the situation (input), which makes it difficult to use the advantages of different types of forecasters. To overcome this drawback, we propose an ensemble method for estimating the expected error of a machine forecast and dynamically determining the optimal number of humans included in the ensemble. We evaluated the proposed method by using the seven datasets on U.S. inflation and confirmed that it attained the highest forecast accuracy for four datasets and the same accuracy as the highest one of traditional methods for two datasets.

July 2018

Dynamically Forming a Group of Human Forecasters and Machine Forecaster for Forecasting Economic Indicators

July 2018

Joint Agent Workshops & Symposium (JAWS) 2017 最優秀論文賞

May 2017

Joint Agent Workshops & Symposium (JAWS) 2017 最優秀論文賞

May 2017

Apr 2011

総合人間学部・総合人間学科・人間科学系

Apr 2011

副専攻: 認知情報学系数理情報科学

軽音サークルのセットリスト管理アプリ LiveLog の開発

Nov 2014 -

軽音サークルのセットリスト管理アプリ LiveLog の開発

Nov 2014 -

Apr 2008
-
Mar 2011

大阪府立天王寺高校

3 years

理数科

Apr 2008 - Mar 2011


Skills and qualities

SQL

0

Ruby

0

Ruby on Rails

0

Payment Integration

0

Subscription Management

0

Publications

Cookpad Online Summer Internship 2020 5 Day Engineer コースを開催しました

Sept 2020

アプリ内定期購入における状態管理と”通知”の活用

Nov 2019

Dynamically Forming a Group of Human Forecasters and Machine Forecaster for Forecasting Economic Indicators

July 2018

無理をしないコードレビュー

June 2018

Accomplishments/Portfolio

軽音サークルのセットリスト管理アプリ LiveLog の開発

Nov 2014 -

Awards and Certifications

AWS Certified Solutions Architect - Associate

Mar 2020

Joint Agent Workshops & Symposium (JAWS) 2017 最優秀論文賞

May 2017

社会調査士

June 2015

TOEIC 855

June 2014

応用情報技術者

June 2013


Languages

Japanese - Native