エピソード記憶とマルチエージェントシステムの研究に従事。記憶機能における動的な神経振動の役割を探っています。
ユニクロEC検索基盤の検索品質改善を担当。大規模EC向けのランキングアルゴリズムと検索インフラに取り組みました。詳細は非公開です。
Rails のクエリ最適化により、toB 向けプロダクトの API 応答時間を 96% 改善しました。企業顧客向けのシステムのため、ダウンタイムゼロでAPIの更新を行えるようにリリース作業を行いました。
2 週間で商用レベルの Web アプリケーションをゼロから構築。クリーンアーキテクチャを保ちながら 4 人チームを率いてデプロイまで完了しました。AWS CDK を用いてインフラも設計・構築しました。
地図系データ基盤サービスに対する AWS コスト最適化を提案。リソース利用状況とソフトウェア構成を分析し、無駄を特定しました。月額 120 万円の削減可能性を提示しました。
Playwright を用いて量子/HPC PaaS の E2E テストを自動化。テスト実行時間を 3 時間から 5 分へ短縮し、運用しやすいドキュメントとスクリプトも整備しました。
Webアプリ開発のバックエンド・インフラなど。Terraform による IaC、Lambda バッチ、GitHub Actions の CI/CD を担当したプロジェクトやBigQuery 解析とエッジデバイス向け画像認識のデバッグを行ったプロジェクトもありました。
大学数学、機械工学に関わる物理、情報科学を履修。機械学習、深層学習、脳型情報処理に重点を置いて学びました。
フルスタック Web 開発と ML システムの経験があります。特にインフラを多く扱ってきました。
本番システムのリリース経験があります。プロトタイピングから CI/CD まで対応できます。
エンタープライズレベルのクラウド設計、IaC、CI/CD、コンテナ運用、コスト最適化まで幅広く経験しています。
大規模言語モデルの学習・ファインチューニング、分散学習、検索最適化、データ分析パイプラインを扱ってきました。
クリーンアーキテクチャ、厳密なコミュニケーション、再現可能なワークフローを重視しています。技術文書やドキュメント作成も得意です。
LLM エージェントを使って、コード生成・デバッグ・最適化を加速します。AI 駆動開発における速度と信頼性を両立するための取り組みを行っています。
難易度の高い HLE ベンチマークに対するオープンソース LLM 微調整で、モデル学習チームをリードしました。Qwen3-235B に対して SFT + DPO を実施し最高性能を達成。8 ノード(H100) での分散学習、10 人規模の横断チームの調整、時間制約下での意思決定を担いました。
企業向け予測市場のための意思決定支援ツールを LLM エージェントで構築。エージェントが専門予測者として参加する構成を設計し、LangChain によるプロンプト設計と Google Vertex AI による推論を組み合わせました。
Rails のクエリ最適化により API レイテンシを 96% 改善。DB アクセスパターンの分析、N+1 の解消、データロードの再構成を行い、停止なく 3 分 → 7 秒の応答を実現しました。
複数クライアントの AWS 基盤を分析し、コスト削減の余地を特定。リソース監査とログ保持の自動化スクリプトを作成し、インスタンスの適正化と不要リソース削減で月額 120 万円の節約余地を見積もりました。
Playwright を用いて量子/HPC PaaS の本番 E2E テストを自動化。3 時間以上かかっていた手動テストを 5 分に短縮する包括的なテストスイートを構築し、チームで使い回せるパターンも整備しました。
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