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Resume

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。 Introductory in Japanese and in English are mixed.

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

  • 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
  • ライブ配信サービスにて、作成されたモデルのKPIの検証と、新規KPIの策定
  • 機械学習を用いた競馬の予測モデルの開発

PROFESSIONAL EXPERIENCE in DeNA, 2018/04 ~

  • 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 ticket number of amount in Yokohama-DeNA Baysters.
  • Developed a system that can predict amount of merchandise items in Yokohama-DeNA Baystars offline(or online) stores.
  • Developed a system that can recommend news items is suitable for mobage users.
  • Analyzed main factors, which explain playing game users are active or not.
  • Developed a system which predict game playing users have high motivation to our games or not.
  • Researched and made a paper with NEDO, predicting amount of rain in japanese dam with deep learning.

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

  • Developed Visualization and analysis of customer journal on Web site using big data processing by EMR (Hadoop) for Advertisement.(refer to the link)
  • Created URL similarity calculation and funnel analysis by word2vec for Advertisement.
  • Created Analysis of sales factor by regression model and crosstab
  • Assistant of Predictive model creation by XGBoost and LightGBM
  • Designed Automatic categorization of Web sites by SVM and fasttext (Text classification)
  • Developed Automatic periodical acquisition of data from Twitter API etc. using Python, MySQL, S3

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

  • Developed recommendation engine which serve correct ad-items for each users.
  • Developed detection system, can know which user has high attention to his ad or not.

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
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      • Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals
      • Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with GCP
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