PROFILE 候補者プロフィール

候補者ID
6859
誕生年
1995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 研究所
卒業年度
2018年1月
学位
修士
特徴
実務経験1年半 エンドツーエンドのプロジェクト開発、ディープラーニング、NLPに精通する、GANsに詳しい修士号取得のデータサイエンティスト

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、日本のIT企業のデータサイエンティストとして勤務。ニューラルネットワークを使用したユーザー表現プロジェクトのエンドツーエンド開発に携わる。このプロジェクトの目的は、様々な情報源からのユーザーに関するデータを統合し、そこから得られたユーザーに関する有用な情報を、ビジネスインテリジェンスに活用できるよう正確な表現で提供することであり、これには問題の定義やデータセットの取得と処理、データを使用した実験の実行、CNNとRNNを活用した様々なデータタイプのモデルを比較する評価方法が含まれる。
使用技術:Python、PyTorch、Keras、fastText、Hadoop(HDFS、Hive)
(2)9ヶ月間、医療業界に関連するプロジェクト(診断予測問題)に取り組む。NLPと協力し、バイリンガル医療コーパスを処理し、患者の症状と服用している薬に基づいて疾患診断を予測するためにraw 文字列を処理するためのモデルを開発する。プロジェクトのために問題を定義し、テキスト埋め込み評価のためにCNNとRNNモデルを実装。
使用技術:Python、PyTorch、Keras Word2vec、GloVe、fastText、MongoDB
(3) Skolkovo Institute of Science and Technology(ロシア)を卒業し、理学・データサイエンスの修士号を取得。研究論文では、ディープラーニングのメソッドを石油掘削装置に応用し、GANsを活用して石油掘削装置の下で土壌の人工3Dコアサンプルを作成、土壌の浸透性を予測する。これにより、土壌評価のプロセスをより効率的かつ安価にすることに成功。
(4) 新しい技術を学び、幅広く様々なプロジェクトに取り組むことができる研究開発の業務に興味あり。また、グローバルな職場環境希望。

【スキル】
Python(PyTorchとKeras), CNN, RNN, Attention, Transformer, Word2Vec, GloVe, fastText, GAN, VAE, R, MySQL, T-SQL, MongoDB, Docker, Hadoop(HDFS, Hive, MapReduce), AWS, GCP, Agile (Scrum), Git
【日本語】
初級(簡単な表現が分かるレベル)

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