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株式会社ABEJA / エンジニア
■ 活かせる経験・スキル 機械学習や深層学習プロダクト開発に関わる技術面での経験やスキルを活かせます。具体的には、以下のような内容です。
機械学習や深層学習プロダクト開発に関わる技術面での仕事をやりたいです。 具体的には、以下のような内容です。 ・最新の機械学習論文調査
京都大学AIベンチャー企業の株式会社データグリッドにて、機械学習エンジニアとして勤務しています。 主な職務内容としては、ディーブラーニングを用いたバーチャル試着プロダクト（https://intro.kitemiru.tech/）の開発（論文調査・データセット作成・機械学習モデル開発・機械学習の推論API
ディーブラーニングや生成モデル（GANなど）を使用した｛顔すり替えモデル・リップシンクモデル・高解像度化モデル・動画補間モデル｝の推論 APIの開発を行っています。 推論APIは、docker と FastAPI を使用したマイクロサービス型アーキテクチャでの REST API になっており、k8s や GKE を使用してリクエストに応じて自動的にオートスケールする非同期処理での推論APIを開発しています。また推論時間高速化のための工夫や、Fluentd や Cloud Logging などを用いたエラー監視・ロギング機能も構築しています。
広島大学理学部物理学科卒業後、地元の広島企業の株式会社ユーシンにて、組み込みソフトウェアエンジニアとして勤務してました。 業務内容は、主にマツダ様とホンダ様向け車載用ヒータコントロールの組み込みソフトウェア開発（仕様調整・設計・コーディング・テスト）や CAN 通信ソフトウェア開発です。
大学では物理学を専攻していました。卒論は、2次元イジングモデルのモンテカルロシミュレーションです。 私が大学に居た頃はニューラルネットワーク冬の時代でしたが、当時からニューラルネットワークの将来性に大きな可能性を感じており独学で勉強してました。
｛機械学習論文調査・前処理/後処理/データセット作成・機械学習モデル開発/機械学習フレームワーク・バックエンド/機械学習基盤（MLOps）・フロントエンド/アプリ開発・特許｝などのAIプロダクト開発に関わる幅広い範囲の Tips 集になってます
株式会社データグリッド / 機械学習エンジニア
ディーブラーニングや生成モデルを使用したバーチャル試着プロダクトを開発しています。具体的には、論文調査・学習用データセット作成・バーチャル試着の機械学習モデル開発・推論API開発の工程を１人ですべて行っています。 バーチャル試着の機械学習モデル開発は、論文のモデルをそのまま使用するのではなく、いくつかの論文の良い所を複合的に取り入れたり、独自の改善を行ったモデルを開発しています。 推論APIは、k8s や GKE を使用してリクエストに応じて自動的にオートスケールする推論APIを開発しています。また推論時間高速化のための工夫や、Fluentd や Cloud Logging, Sentry などを用いたエラー監視・ロギング機能も構築しています。
