400万人が利用するビジネスSNS
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。
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。
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。