PROFILE 候補者プロフィール

候補者ID
6583
誕生年
1986年
性別
男性
学生の出身エリア
中東
大学のタイプ
国内 有名国立大学
卒業年度
2018年10月
学位
博士
特徴
データサイエンスや機械学習に精通する、原子力工学博士

アクティブ・コネクター
推薦の理由
RECOMMENDATION

【特筆すべき経験】
(1)現在に至るまで約半年間、国内有名大学にて学術支援スペシャリストとして勤務。シビアアクシデント、原子力安全、福島発電所の廃止措置に関する研究を行っている。高性能コンピューティングネットワークを利用し、福島発電所の廃止措置中に起こり得るリスクを分析するために数値シミュレーションを実施。
(2)約3年間、原子力工学および管理の博士として勤務。温度、異なる時間スケールでの圧力解放を含む福島原子炉からの大量のデータセットを分析し(主にpythonを利用)、事故後何が起きたかを分析、予測。
(3)高性能コンピューティングネットワークを利用し、VIBREサブチャネルコードを使用してサブチャネル分析を実行しBOAコードを使用して燃料棒のクラッド厚さを評価し、燃料棒上の化学物質の蓄積と発生する異常を検出する、といった研究を行う。
(4)東京大学にて原子力工学および管理の博士号を取得(2018年)、原子力発電所エンジニアリングの理学修士号を取得、原子力エネルギー工学の理学学士号を取得。
(5)エンジニアリングの中でも特にデータサイエンスや機械学習エンジニアの分野に興味がある。
【スキル】
Python(5年)、C ++、C(10年)、Fortran(10年)、Java(5年)、Excel VBA
RELAP / SCDAP、TRACE、VIPRE、COBRA
 (CAD):Solidworks、Solid Edge、Catia
(CAE):STAR-CCM +、ANSYS-CFX
Linux / Unix、Windows
【日本語】
来日後に約1年半大学の日本語クラスを受講し、文法的な正確さには欠けるが、一般的な質問に答えることができる。研究室でのコミュニケーションは英語が多いこともあり、専門用語はこれから勉強が必要。そのため、日本語での面接は難しい。漢字は約300字習得。

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