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フリーランスエンジニア
東京大学で、卒業論文として一般化加法モデルという機械学習の理論研究を行い、ヒューリスティック最適化による学習の効率化を試みました。また、PriceHubble Japanでのインターンに2023年7月から参加して、基礎的なソフトエンジニアリング技術を学んでいます。

Skills

上級
Python
上級
機械学習
上級
データ解析
上級
英語
中級
Docker
中級
C++
初級
TypeScript
初級
Next.js
初級
Google Cloud Platform
初級
JavaScript
入門
PostgreSQL

Experience

2020 - 2024
東京大学 後期教養学部 学際科学科
2,3年で統計学、最適化理論、機械学習、生成AI などの分野について網羅的に学んできました。 4年では、一般化加法モデルという解釈がしやすいことが特徴である機械学習モデルについて、損失関数のヒューリスティック最適化を試み、学習の効率化を提案しました。
2023 - 2024
PriceHubble Japan
大学で学んだ知識をもとに、データ分析やLightGBMなどの機械学習手法の実装を行いました。 エンジニアリング的な要素としては、Google Cloud Storage 上の情報の読み書きや、DockerコンテナのGoogle Compute Engine による起動などを主に担当してきました。現在は、LangChainを使って大規模言語モデルを目的に応じてカスタマイズするというタスクに取り組んで
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