株式会社Algomatic（DMMグループ）AIエンジニア（正社員）（2024年10月〜現在）

・URL：https://algomatic.jp/

・会社概要：大規模言語モデルなどの生成AI技術を活用したサービスを開発・提供している会社です。

・役割：AIエンジニアとして勤務しています。

株式会社AVILEN AIエンジニア（業務委託）（2024年9月〜2025年1月）

・URL：https://avilen.jp/

・会社概要：AI・機械学習のソリューション、コンサルティング、教育プログラムを提供している上場企業です。

・役割：AI・LLMエンジニアとして、クライアント案件でLLMを用いた実験と精度検証（プロンプトチューニングなど）を担当しました。

・DS-Hub：AVILENの案件を通じてAI技術の社会実装に取り組む、機械学習研究者のコミュニティ「DS-Hub」に所属していました。https://avilen.jp/dshub/

Baseconnect株式会社 AIソフトウェアエンジニア（業務委託）（2024年6月〜2024年10月）

・URL：https://company.baseconnect.in/

・役割：自社サービスのLLMの精度改善に、AIソフトウェアエンジニアとしてパートタイムで携わりました。自然言語処理の知識が特に求められる業務で、LLMのプロンプト最適化、出力の精度・品質の管理、LLMOpsを担当しました。

・重視したこと：ビジネスの要件に合わせてAIモデルを最適化することを最も重視しました。マーケティングチームと密に連携し、十分な性能を保ちながら開発・運用コストを抑えることに努めました。学術的に価値のある手法であっても、ビジネスでは費用対効果が重要だと考えています。

・使用技術：Python、LangChain、Dify、Langfuse、WandB、Docker、AWS、Snowflake、Pytest、LLMのファインチューニング

SeeTrue Technologies（フィンランド）フルタイムインターン・現地勤務（2023年6月〜2023年9月）

・URL：https://www.seetruetechnologies.com/

・内容：同社が開発したデバイスで取得した動画データを使い、物体検出のプロジェクトに取り組みました。独自のデータセットでYOLOモデルを学習させ、顧客が簡単に物体検出を実行して結果を分析できるWebアプリをPythonで開発しました。開発したプロダクトは、顧客へのデモにも使われました。

・成果：自分で学習させたAIモデルを試作のWebアプリに組み込み、誰でも任意のデータでモデルを実行できるようにしました。これにより、見込み顧客にプロダクトの価値を示せるようになりました。

・工夫：難しかったのは、学習データの性質を、実際に推論するデータやプロダクトの環境に合わせることでした。実際の環境のデータについて関係者とすり合わせ、AIモデルの価値を最大限に引き出すことに注力しました。

・使用技術：Python、YOLO、Streamlit、Dash

SystemCreate フルタイムインターン・現地勤務（2022年1月〜2022年3月）

・内容：社内の業務効率化を目的としたWebアプリケーションを開発しました。PythonでWebアプリを構築し、ランダムフォレストなどの基本的な機械学習の手法を組み込むことで、技術に詳しくない人でもAIを使えるようにしました。SHAPで特徴量の寄与を可視化し、実験の管理にはMLflowを使いました。

・学んだこと：データサイエンティストの役割は、データを分析してモデルを作るだけでなく、ビジネスの視点で課題を見つけ、それに合った分析やモデルを提案することだと考えています。このインターンでは3か月間、データサイエンティストとしてさまざまな業務に携わり、自分の分析から得た知見が事業に活かされることに大きなやりがいを感じました。今後も、データを活かしてビジネスに価値を届ける仕事に取り組んでいきたいと考えています。

・使用技術：Python、scikit-learn、ランダムフォレスト、SHAP、MLflow、Dash、Figma、Canva、GitLab

学生チームでの起業活動 フルスタックエンジニア（2020年〜）

・内容：学生7名でチームを組み、モバイルアプリを軸にした事業にエンジニアとして参加しました。主にサーバーサイドを担当し、AWSでプッシュ通知の仕組みを構築しました。

・成果：この活動で、2021年のビジネスプランコンテストにおいて優秀賞を受賞しました。

・使用技術：Python、Dart、Flutter、Firebase、AWS Amplify、GitHub、Figma

LLM関連論文の網羅的なまとめ（OSS）

・内容：自身の研究のために、LLMに関する論文を表形式で整理しています。さまざまな分野の論文を、1つの表で網羅的に見渡せるようにまとめることを目的としたリポジトリです。

・反響：GitHubで220以上のスターを獲得しています。

・URL：https://github.com/shure-dev/Awesome-LLM-Papers-Comprehensive-Topics

留学先の大学の授業でのチーム開発（フィンランド留学中）

・内容：留学先の大学の授業で、チームでWebアプリケーションを開発しました。ユーザーがデータをインタラクティブに扱えるソフトウェアを目指し、データ分析を手軽に行えるダッシュボードを作りました。NoSQLとDashを使い、軽量で操作しやすいアプリケーションにすることを重視しました。今後は、主成分分析などの機能を追加する予定でした。

・使用技術：Python、Dash、NoSQL