富川 雄斗

大規模言語モデルを活用した教育応用

【データアナリスト】 教育データ分析を行っています． アルバイトでは，実際の大規模な教育データを処理する能力を身につけたり，数理モデルの理解を深めることができました．

【機械学習エンジニア】 深層学習を用いた画像処理を行っています． アルバイトでは，エッジデバイスを用いた物体検出プロダクトの開発，電子部品の異常検知などを行ってきました．

難易度調整可能な読解問題自動生成手法に関する研究を行っています．

【データサイエンスを用いたコンサルティング＆エンジニアリング】 高度な専門技術を保有するデータサイエンティストとして，お客様向けのコンサルティング＆エンジニアリングを推進しています． インターンでは，先端技術適用プロトタイピング（主に自然言語処理）における問題定義，仮説

【メール署名取り込みにおける名刺情報抽出】 自然言語処理エンジニアとして，BERTとCRFによる固有表現抽出を用いた，メール署名取り込みにおける名刺情報抽出の精度向上に携わりました． インターンシップでは，まず既存アルゴリズムの理解と実行を行い，その結果か