RESUME

私の業務経験のレジュメです This is a resume of my work experience.

日本語による紹介と英語による紹介が混在しています Introductions in Japanese and English are mixed.

PROFESSIONAL EXPERIENCE in 個人事業主, 2020/12 ~

• 株式会社EXIDEAにて、EmmaToolsの開発
• 株式会社EXIDEAにて、ReVoltの開発
• 株式会社Lipronextにて、NOIMチャット版のPM
• youtrust.jpにて、GPT-4を用いたSQLの自動生成モデルの開発
• youtrust.jpにて、企業様へSNS会員をレコメンドするモデル・システムの開発

PROFESSIONAL EXPERIENCE in DeNA, 2018/04 ~

• マルチモーダルLLMを利用した広告動画の感情分析
• AIエージェントのリサーチと業務適応の探索
• ヘルスケア分野にて横断的な分析を行い新たなインサイトの導入
• ヘルスケア分野にて生成AIのシステムを導入し業務効率化
• マーケティング事業にて、Marketing Mix Modelingを使用した、KPI推論
• マーケティング事業にて、GPTを使用したテキストクリエイティブの自動生成
• マーケティング事業にて、機械学習を用いたTwitterの広告の最適化
• オートモーティブ事業にて、車の特定の運用に関わる時間を推定するモデルの構築とシステム化
• ライブ配信サービスにて、レコメンドモデルのEDA、構築、運用の経験
• Developed a system that can predict the number of tickets sold for Yokohama-DeNA Baystars games
• Developed a system that can predict the amount of merchandise items required in Yokohama-DeNA Baystars offline and online stores
• Developed a system that can recommend news items suitable for Mobage users
• Analyzed key factors that explain whether game players are active or not
• Developed a system that predicts whether game players have high motivation toward our games
• Researched and co-authored a paper with NEDO predicting rainfall in Japanese dams using deep learning

PROFESSIONAL EXPERIENCE in IREP, 2016/4 ~ 2018/3

• Developed visualization and analysis of customer journeys on websites using big data processing with EMR (Hadoop) for advertisements
• Created URL similarity calculations and funnel analysis using word2vec for advertisements
• Created analysis of sales factors using regression models and crosstab
• Assisted in creating predictive models using XGBoost and LightGBM
• Designed automatic website categorization using SVM and fastText (text classification)
• Developed automatic periodic data acquisition from the Twitter API and others using Python, MySQL, and S3

PROFESSIONAL EXPERIENCE in Yahoo Japan, 2011/4 ~ 2014/3

• Developed a recommendation engine that serves appropriate ad items for each user
• Developed a detection system that identifies users with high attention to ads

External announcement/対外発表

• 2024
  • TOW✕DeNA Promotion AI Labについて
• 2023
  • ChatGPTの仕組みの解説と実務でのLLMの適用の紹介/東京電機大学特別講演
  • テキスト生成AI×デジタルマーケで効果的な成果を、より自然なクリエイティブを生む秘訣/dena.ai
  • 葛飾区のファミリー・サポート・センターの取材
  • MMM(Marketing Mix Modeling)を内製化した話/DeNAデータ分析ブログ
  • AIによるテキストクリエイティブの自動生成/TechCon 2023
• 2022
  • CEDEC 2022
• 2019
  • IoTを活用した新産業モデル創出基盤整備事業

Patent/特許

• 特許番号: 2023-124039
  • 文章の作成を支援するためのシステム、方法、及びプログラム

Qualifications/Certifications

• Qualifications(資格)
  • 統計検定
    • 統計調査士
    • 統計検定2級
    • データサイエンス基礎
    • データサイエンス発展
  • google
    • Google Cloud Associate Cloud Engineer
    • Google Cloud Professional Cloud Architect
    • Google Cloud Professional Data Engineer
    • Google Cloud Professional Machine Learning Engineer
  • python
    • PythonZen & PEP 8 検定試験
    • Pythonエンジニア認定/データ分析試験
    • Pythonエンジニア認定/基礎試験
  • oracle
    • Oracle Cloud Infrastructure Foundations Certified Associate
    • Java SE 11 Gold
    • Java SE 11 Silver
    • Java SE 11 Developer(2020年以降のJava SE 11 Gold)
  • LinuC/LPIC
    • Linuc Level-2
    • Linuc Level-1
  • 数学検定
    • データサイエンス数学ストラテジスト 中級
• Certifications(認定)
  • データサイエンス関連
    • Introduction to Data Science in Python
    • Capstone: Retrieving, Processing, and Visualizing Data with Python
    • Tools for Data Science
    • IBM: What is Data Science?
    • Programming for Everybody (Getting Started with Python)
  • コンピュータサイエンス関連
    • Introduction to Git and GitHub
    • Using Databases with Python
    • Python Data Structures
    • Using Python to Access Web Data
    • Algorithmic Toolbox
    • Data Structures
  • 社会科学
    • Social Psychology
    • Positive Psychology: Martin E. P. Seligman’s Visionary Science
    • Introduction to Psychology
  • ヘルスケア関連
    • Stanford Introduction to Food and Health
    • Chemicals and Health
  • Google Cloud Platform関連
    • Essential Cloud Infrastructure: Foundation 日本語版
    • Essential Google Cloud Infrastructure: Foundation
    • Essential Cloud Infrastructure: Core Services 日本語版
    • Elastic Cloud Infrastructure: Scaling and Automation 日本語版
    • Reliable Cloud Infrastructure: Design and Process 日本語版
    • Google Cloud Platform Fundamentals: Core Infrastructure
    • Architecting with Google Kubernetes Engine: Foundations
    • Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals
    • Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with GCP
    • Building Resilient Streaming Analytics Systems on GCP
    • Developing a Google SRE Culture
    • Reliable Google Cloud Infrastructure: Design and Process
    • Serverless Firebase Development
  • Google Data Analytics
    • Foundations: Data, Data, Everywhere
    • Ask Questions to Make Data-Driven Decisions
  • 競技プログラミング関連
    • アルゴリズム検定: Advanced Beginner
  • Google Workspace関連
    • Getting started with Google Workspace
      • Gmail
      • Google Calendar
      • Google Drive
      • Google Docs
      • Google Sheets
      • Google Slides
      • Google Meet and Google Chat
  • Kubernetes
    • Architecting with Google Kubernetes Engine
      • Google Cloud Platform Fundamentals: Core Infrastructure
      • Architecting with Google Kubernetes Engine: Foundations
      • Architecting with Google Kubernetes Engine: Workloads
      • Architecting with Google Kubernetes Engine: Production