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性格は真面目で、困難な課題に対して粘り強く取り組む姿勢があります。大学院進学前はソフトウェア開発エンジニアとしてAndroidアプリやWebフロントエンドの開発を経験し、大学院では深層学習を活用して生理信号の解析を行い、感情認識や個体識別の研究に従事しました。新しい技術への関心も高く、生成AIの講義では音声対話システムを構築・評価し、研究では大規模言語モデルによる生理信号解析にも挑戦しました。趣味はスポーツで、特にバスケットボールとジムでのトレーニングを好んでいます。

この先やってみたいこと

未来

研究で培った深層学習および生理信号解析の知見を基盤に、実務で即活用できるAIシステムの開発に携わりたいと考えています。特に、汎化性能やロバスト性を意識したモデル設計・評価を通じて、安定して動作する実装を重視しています。

法政大学3年間

情報科学研究科情報科学専攻

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機械学習・深層学習を用いた生理信号データの解析基盤を構築しました。CNN・LSTM・Transformer系のモデルを実装し、データ前処理から学習パイプライン設計、性能比較・ハイパーパラメータ調整まで一貫して担当しました。各モデルの特性を踏まえて最適化を行い、汎化性能の検証と改善を実施しました。また、大規模モデルを活用した異種データ統合にも取り組み、実験設計・評価・結果分析まで自ら主導しました。

軟通動力情報技術株式会社2年間

ソフトウェア開発エンジニア

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Webアプリケーションのフロントエンド及びバックエンド開発、並びにAndroidモバイルアプリの開発を担当。要件定義から設計、実装、テスト、保守まで、ソフトウェア開発ライフサイクルの各工程を経験。社内業務の効率化を目的とした自動化スクリプトの開発にも携わる。

ビューローベリタス会社7ヶ月

有機化学品質検査エンジニア

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各種工業製品及び原材料の有機化学分析と品質検査を担当。国際的な検査標準に基づき、顧客から委託されたサンプルの成分分析、不純物検出、規格適合性の評価を実施。検査データの正確な記録と報告書の作成。

广州大学( 広州大学/Guangzhou University)4年間

化学工学専攻

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個人の実績

個人の実績

個人の実績

  • 検索拡張生成に基づいてQAシステム

    RAG-based QA System は、RAG アーキテクチャを Python でゼロから実装した質問応答システムです。 ユーザーが提供するドキュメント(PDF / Markdown / テキスト)を読み込み、ベクトルデータベースとして保存し、自然言語の質問に対して 関連するコンテキストを検索 → LLM が回答を生成 するパイプラインを実現します。 主な機能: 1.ドキュメントの自動読み込み・チャンク分割 — PDF、Markdown、テキストファイルに対応 2.ベクトル化 & 類似度検索 — コサイン類似度による高精度な関連文書検索 3.マルチ LLM 対応 — ZhipuAI GLM-4 / OpenAI GPT / InternLM を選択可能 4.多言語サポート — 中国語 🇨🇳 と日本語 🇯🇵 のプロンプトテンプレートを内蔵 5.ベクトルデータベースの永続化 — JSON 形式で保存・再利用が可能 6.ローカル & API 両対応 — API モード(ZhipuAI / OpenAI)とローカルモデル(Jina / InternLM)を柔軟に切替

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  • 名刺自動検出・情報抽出システムの開発

    本プロジェクトは、背景画像から複数の名刺を自動検出し、各名刺から会社名・氏名・電話番号・メールアドレス・住所などの情報を抽出するエンドツーエンドのシステムです。 解決する課題: 複雑な背景から名刺領域を正確に検出 回転・傾きのある名刺を正立状態に補正 名刺上のテキスト情報を構造化されたデータとして抽出 主な機能: 名刺検出: 背景画像から複数枚の名刺を同時検出 方向復元: セグメンテーション + 分類モデルによる自動回転補正 コンテンツ認識: YOLO11による情報領域検出 + EasyOCRによるテキスト抽出 JSON出力: 抽出結果を構造化データとして出力

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言語

  • 英語 - ビジネス会話レベル
  • 日本語 - ビジネス会話レベル
  • 中国語 - ネイティブレベル
  • 広東語 - ネイティブレベル

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