株式会社 ACES 共同創業者 / 東京大学工学部卒業 / サーバー・インフラエンジニア AWS によるインフラ全般の環境構築や運用、Django や Flask を使用した API 開発、Ruby on Rails を使用した Web サービスの開発などを行っています。 Docker の運用を積極的に進めており、開発環境から本番環境まで一貫して Docker で開発を行える環境を構築しています。 その他、機械学習をサービスに組み込む設計を行い、継続的な開発と運用ができる体制を整えています。

株式会社ACESを共同創業し、主にアルゴリズム開発やWebアプリケーション開発などの開発全般を行っています。 アルゴリズムは特に人を知覚するhuman sensing領域を中心とした画像認識分野の開発を行っています。アルゴリズムの開発の仕組み化やMLOpsなどの周辺領域などアルゴリズムの実装をどのように開発・運用していくかということもやっています。環境は多様で、クラウド環境のみならず、エッジデバイスや自社サーバーの構築など様々な業務を行っています。また、業務としては少ないですが、Webアプリケーション開発を行うこともあります。 ◎ 経歴 【2013年~】 東京大学理科一類入学。 学生向けイベントキュレーションサイト「facevent」の立ち上げ。Web開発をはじめる。 【2014年~】 新感覚アンケートアプリ「evatan」の開発。 Wordpress等の受託案件をいくつかやる。 株式会社Sunbornで長期インターン。 【2015年~】 株式会社FiNCで（3ヶ月）インターン。 株式会社Vasily（現zozoテクノロジーズ）で短期インターン。（Webページの表示速度の改善） 株式会社divでプログラミングキャンプTECH::CAMPのメンター兼エンジニア。（教材システムの改修とメンター業務） 株式会社みんなのウェディングでアルバイト。（オウンドメディアの立ち上げ） 【2016年~】 株式会社Gunosy。（データ分析業務、機会学習モデルの開発） 某お手伝い。（Reactでの開発） 自動記事取得アンテナサイトを開発・運用。 グローバル消費インテリジェンス寄付講座 GCI ( http://gci.t.u-tokyo.ac.jp/ ) [東京大学松尾研主催] (→成績優秀者) DeepLearning講座 AIL ( http://ail.tokyo/ja/ ) [東京大学松尾研主催] (→成績優秀者) 【2017年~】 個人開発サービスとして、お酒のメディア「cheerfull」をリリース。（Ruby on Railsベースの独自CMS開発） 株式会社ACESの設立。 グローバル消費インテリジェンス寄付講座 GCIのTA。 松尾研究室DeepLearning講座問題作成・講座運営全般業務。 DeepLearning G検定（成績優秀者） 【2018年~】 AI投資情報プラットフォーム「cirfin」( https://cirf.in/ )の開発 香川高専AIサマースクール（夏季）講師業務。 松尾研究室DeepLearning （基礎講座・DL4US）講座問題作成・講座運営全般業務。 データサイエンス企業研修向け講師業務。 DeepLearning社会人向け講座講師業務。 【2019年~】 香川高専AIサマースクール（夏季）講師業務。 アルゴリズムAPIサービス「sharin」(https://sharon.jp/)の開発 松尾研究室DeepLearning（基礎講座・DL4US）講座問題作成・講座運営全般業務。 【スキル】 （ざっくり使うことが多いものを書いただけなので、全てを含みません） フロント系: HTML ( haml、slim )、CSS ( sass )、JavaScript、jQuery、React 言語系: PHP、Ruby、Python、Java Webフレームワーク: CakePHP、Flask、Django、Ruby on Rails、Sinatra インフラ: AWS全般、GCP、Azure、自作サーバー構築、エッジデバイス（ Jetson Nano、Raspberry Piなど ） その他: WordPress DLフレームワーク: Tensorflow、PyTorch、（他も場合によっては使う） 【研究】 研究としてGenerative Adversarial Networksを使った画像生成をメインに行っていました。 特に仮想試着の研究を行っていました。 ex.UVTON: UV Mapping to Consider the 3D Structure of a Human in Image-Based Virtual Try-On Network [ICCVW'19 Kubo+] 今後は生成に限らず、身体全般の認識のほうも含めより網羅的にサーベイ・実装を行っていきます。特に、実利用を考えたアルゴリズムの利用・開発に力を入れます。