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大下範晃

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できること

AIを使ったアプリケーション開発
対応可能一覧
・AIを使ったウェブサービス(Next.js)
・AIを使ったアプリケーション開発(Windowsアプリ、Androidアプリ開発など)
・Dockerについての相談
・機械学習モデルのデプロイ方法についての相談
など

プロフィール

はじめまして、大下です。
機械学習エンジニアを2018年から続けています。主に業務委託で開発してきました。
画像認識、自然言語処理など幅広く対応してきました。
教えられることは機械学習を使ったアプリケーション開発です。
例えば以下のようなアプリ開発をお知えられます。
・音声合成を使ったウェブアプリ開発
・絵文字の自動補完アプリ
・読み上げアプリ

スキル

Python 〜3年
Docker 〜3年
機械学習 〜3年

経歴・実績

2018 年11月 〜 2019 年3月
AIQ株式会社

2018年11月〜2019年3月 機械学習エンジニア(正社員)

 株式会社あいおいニッセイ同和損害保険の自動車損傷部位判定システム開発[4]のために「M2Det」を使って物体検知をしました。どのアルゴリズムが物体認識に使えるかなど、どのように開発したら精度が良くなるかなど考えました。上司がアノテーションと機械学習モデルを作成し、自分は学習済みAIから車の部位を判定するAPIを作成しました。学習済みAIに読み込ませると車の部位が数値で表現されて返ってくるので、それを枠の座標に変換して画像に描画するのが大変でした。同じようなことをしている英語の記事を読み解決しました。
 クライアントと直接対話したい気持ちが強く転職しました。
2019 年4月 〜 2019 年6月
2019年4月〜2019年6月 機械学習エンジニア(パートタイム)

 バスの運転手の勤務表自動作成のシステム開発[3](PoC)に関わりました。チームは3名でクライアントにインタビューし要件定義の一部に関わり、労働法、希望休を制約条件として「遺伝的アルゴリズム」をPythonで実装しました。制約条件に設計する際に複雑なものがいくつかありました。メンバーと相談し、残す制約条件と使用しないのを分けて開発しました。
2019 年7月 〜 2020 年6月
2019年7月~11月 データサイエンティスト(正社員)
2019年12月〜2020年6月 コンテンツ編集部員(正社員)

 教材に分かりにくい表現があったため数式やコードなどの間違いを訂正しました。誰のための教材なのかを見直し、分かりにくい文章表現、冗長なコードのリファクタリングも行いました。アルバイト学生のマネジメントも行いました。受講者は初めてAIを学ぶので、専門用語を既に知っている前提で書かれていました。ペルソナを考えて、誰に対しての文章なのか、その文章を読んで何を解決できるのかを徹底的に考えました。カスタマージャニーマップを作成したりし文章を書きました。
 会社のミッションである「内製化支援」のために最先端技術をわかりやすく伝えるオウンドメディア[2]を立ち上げました。研究者に取材したのち執筆をしました。取材先に対してアポイントを取って取材し、専門知識をわかりやすく伝えるために、比喩による表現、図解を使うなどの工夫をしました。
 またPythonを使って社内ログの分析をし、どれだけコンテンツを利用しているのかをグラフで表示しました。データが所在がわからない状態だったので、関係各所に聞き込み調査しながら進めました。KPIの指標として使われました。
 そのほかに、経営者との会議で稟議書を書き、受講者の質問内容を分析し、どのコンテンツが最も質問があるのか、会社の利益を伸ばすためにはどのコンテンツを作ればよいかになど現状分析に着手しました。データの取得方法の調査、可視化ツール「Tableau」などを使って経営層にも分かりやすいレポートを作成しました。
2020 年7月
フリーランスの機械学習エンジニアとして業務委託で働いたり、プロダクト開発をしています。

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