PROFILE 候補者プロフィール

候補者ID
6818
誕生年
1993年
性別
男性
学生の出身エリア
ヨーロッパ
大学のタイプ
海外 私立大学
卒業年度
2019年9月
学位
修士
特徴
画像処理およびディープラーニングのエンジニア 2019年9月修士修了予定

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、クルマの側面2D画像に色彩を与え3D形状を生成するディープラーニングシステムに携わる。ジェネレーティブネットワークのような高度なディープラーニング技術を用いてVRのユーザインタフェースに用いられるような3Dシステムを構築。当初は、例えばフェスティバルを体験するためのVRなど、ユーザに独自な体験を提供するために使用されたが、現在では、それを内部で使用するシステムに取り込むことで、設計段階の内部プロジェクトで使用され始めている。基本的に2D画像を使用した3Dモデリングに関するディープラーニングのエンジニアだが、未来のクルマにおけるヒューマンマシンインタラクションのためのVR/ARに関わるディープラーニングプロジェクトのUIおよびVRインタフェースの開発にも携わっている。
(2)1年間、透明オブジェクトを分類するための、透明オブジェクトの画像の分類プロセスに携わる。ディープラーニングでうまくいくプロセスを作るのが目的で、このプロジェクトを通して2つの論文を発表する。
(3)ソーラーパネルを効果的に保守・修理するために、ディープラーニングと画像分類を使用予定の太陽光発電会社で勤務。上方からパネルの熱画像を撮り、画像をきれいにし、どのパネルが正しく機能していないか識別するために作成された画像処理システムで処理。撮れた画像の品質が悪いのがネックであったため、画像を改善するために画像処理技術を使い、ディープラーニングや画像分類システムがデータを処理できるような業務を担当。
(4)システムと連携するWebベースのインタフェースシステムの作成に携わる。ソフトウェア開発者と協力して、現場でエンジニアがパネルの画像を撮影しサーバ上で実行されているディープラーニングシステムに送信することを可能にするようなウェブインターフェースを作成。サーバはそれに応答してどのパネルが正常に機能していないかの詳細情報を送り、エンジニアが修理できるようにする。
(5)母国で修士課程に在籍し画像処理を専攻。2019年9月修了予定。
(6)ディープラーニングエンジニア、画像認識エンジニア、データサイエンス、機械学習エンジニア、A.Iエンジニア、自動運転車に興味あり。
【スキル】
Python、Matlab、C#、Unity、C ++、Javascript、HTML、Chainer、pix2pix、shapeNet、PyQt、Meshlab、4D CNN、CNN、Tensorflow、AR、VR
【日本語】
時折文法の間違いなど見受けられるが、コミュニケーションは問題なく行える。また敬語を用いて会話ができる。漢字の読み書きはまだ難しいとので、勉強中とのこと。

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