hachimada

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機械学習エンジニアとして、画像認識や LLM 領域のプロジェクトに従事
ロボティクス&AI領域でグラフニューラルネットワークを用いた人間状態認識を研究した後、
SaaS 企業でWebアプリケーションのバックエンド開発を経て現在に至る
システムエンジニアリング、AI、データサイエンス、ロボティクス、などが興味領域

Education & Work History

Projects

LLM合成データ作成

  • 特定のプログラミング言語、特定ドメインのマルチターン会話に関するInstruction Tuning用の合成データ作成プロジェクトを担当
  • データの質と多様性を担保するために、LLMのユースケースや要件をドメインエキスパートやLLMのプロバイダーと整理
  • OSS-Instruct, SelfCodeAlign, Metacognitive Promptingなどをベースに合成パイプラインを整備

図面記号検出 AI モデル開発

  • 図面中の記号を検出する物体検出モデルを YOLOX で開発
  • 学習・評価・レポート作成を担当
  • クラス不均衡とドメイン特性を考慮した前処理／データ拡張でベースラインより精度を大幅向上

肌異常の検出 AI モデル & API 開発

  • 顔の肌異常を検出するセマンティックセグメンテーションモデルの精度向上を担当
  • アノテーション基準策定から学習・評価・レポーティングまで一貫して実施
  • Data‑centric アプローチでチューニングとアノテーション改善を反復し精度向上
  • FastAPI で学習済みモデルの推論 API を実装

バッチ処理ライブラリの独自実装への置き換え

  • Spring Batch で構築されていたバッチ処理を独自実装にリプレース
  • マルチスレッドや複雑なトランザクションが絡むため既存挙動を精査しながら詳細設計・開発・テストを実施

大容量 PDF 生成 & ダウンロード機能

  • 大量ユーザーデータを PDF 生成/ダウンロードする機能をメモリ効率重視で開発
  • サーバーでzipファイルのデータを部分的に生成しながらAWS S3のmulti part uploadで順次アップロードすることで、サーバーのメモリ消費を抑えながら大容量データの処理を実現
  • Multi part uploadでは最終的にzipファイルが完成するように部分的なデータをスタックしていく必要があり、zipの仕様に従って部分的なデータ生成する処理の実現が開発のポイント
  • S3のデータをストリーミングでダウンロードするAPIを実装

他システム連携 API 開発

  • 外部システムから呼び出される API の設計・実装・テストを担当
  • モック API による早期検証環境を提供し信頼性を向上

Technical Skills

Java

Spring Boot / Spring Batch / JUnit5 / Gradle

Python

Django / FastAPI / SQLAlchemy / Alembic / pytest / Poetry / PyTorch / scikit‑learn

Database & Middleware

PostgreSQL / Redis / ROS

Development Tools

GitLab / GitHub / Docker

CI/CD

GitLab CI / GitHub Actions

Cloud Service

AWS (EC2, S3) / Google Cloud (GCS, GCE)

Contribution

Published

Research

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