自己紹介
現在業務では自社の複数のプロダクトに対してデータ分析、施策立案、モデル開発、効果検証と幅広く携わっています。データサイエンスコンペプラットフォームであるKaggleへの継続的な参加経験を通して、未知の分野や技術に対してキャッチアップする力があります。現在はLLMやAIエージェントに対する強化学習の応用に強い関心を持っています。新しい分野や技術に触れること、自身の取り組みの価値が定量化できること、シンプルに考える、作ることに対してモチベーションを感じます。
職歴
GO株式会社 (旧Mobility Technologies)
データサイエンティスト
2021年12月 - 現在
自社のタクシー配車サービスにおける複数プロダクトへの分析、施策立案、開発、効果検証に幅広く携わる。
- 予約機能向け時系列機械学習モデルの開発
- 数理モデルを用いた配車ロジックの開発
- 強化学習を用いた乗務員向け目的地推薦ロジックの開発
- KPI改善のためのデータ分析、施策立案、効果検証
- センサーデータを用いたマップマッチングの性能改善
- 配車シミュレータの機能開発
- EV車両の充電需要予測システムの開発
- 数理モデルを用いた配車価格最適化ロジックの開発
株式会社日立製作所
研究開発
2020年4月 - 2021年11月
地理空間データやグラフネットワークデータを扱ったデータ分析、研究開発。
- 水道管路の復旧順序の最適化
- 水道管路の修理計画の平準化
学歴
熊本大学大学院
機械数理工学専攻
2018年4月 - 2020年3月
鉄鋼組織の電子顕微鏡画像(SEM画像)に対して画像認識・機械学習を適用する研究を実施。
- 研究論文: "A methodology of steel microstructure recognition using SEM images by machine learning based on textural analysis"
- 論文URL: ScienceDirect