職務経歴書

基本情報

• 名前: 平田 朋義(ひらた ともよし)
• 生年月日: 1980/04/23

スキル

言語

• プログラミング言語

  • 現在、仕事で利用している

    • python
      • pandas,jupyter lab,scikit-learn等を用いてデータ分析機械学習に使用。
      • tensorflow,kerasによるディープラーニング
      • OpenCVによる画像補正
      • paizaランキングS取得

  • 業務で使用したことのあり、習熟している言語

    • ruby
      • 簡単なツールなどの作成に使用。
    • R
      • Rstudio上でdplyr等を用いてデータ分析機械学習に使用。
    • C++
      • 速度が必要なアプリケーションの作成で使用。

  • 業務で使用したことのある言語

    • perl
      • 前任のコードを引き継いだときに使用。シェルスクリプトの代わりとして使用した。
    • C#
      • kinectのアプリケーション作成の際使用。

  • 学習したことのある言語

    • PHP
    • Java
    • C
    • FORTRAN
    • JavaScript
    • Julia

• 英語

  • 英語記事、英語論文を読み書きできる。日常会話ができる。
  • 博士課程時代、インドに1ヶ月研究滞在経験あり。
  • 関係者に非日本語話者がいるときは、社内ミーティング、github、slackでのコミュニケーション等は英語で行っている。
  • TOEIC LR 780点 2018年11月

強み

• データ分析に特化したプログラミングスキル
• 職務経験に基づく多様なプログラミングスキル
• 日本語と英語の読み書き能力
• 物理学の研究経験を活かし、物理学的な観点からデータ解析やモデル作成に取り組むことができ、研究に適したデータを入手するためのスキルも習得している。
• チームメンバーとのコミュニケーション能力も高く、適切なデータを入手し、データを可視化し、適切なモデルを試行錯誤しながら作成することができる。
• 継続的に学習を続ける習慣を持っており、必要な技術は短期間でキャッチアップできる。
• 自然科学全般に造詣が深く、数式の理解、論理的思考に自信があり、科学的なアプローチを取りながらデータ解析に取り組むことができる。

執筆歴

論文リスト

職務以外の活動

• 2012年から年に一度、誰でも発表できる研究会として「夏の自由研究発表会」を年に一度主催している。毎年三十人前後が発表し、自分も発表している。2022年のイベントページ
• 各週で勉強会を実施して、誰でも自由に学習したことを発表できる会を実施している。サイト

職務経歴

2010/04 - 2016/06: 株式会社ゴーガ

職務:データ分析者　エンジニア

システム構築とデータ分析の両方を業務として行った。

• 3Dスキャンデータの解像プログラム作成

  • 2010年4月から8月
  • 3D-LiDARによる距離情報とGPS、加速度センサー、カメラから画像データを合成するプログラムを作成した。
  • 使用技術:C++ 画像処理 空間幾何学

• 地物情報の重要度ランキングの作成

  • 2010年9月から2011年7月
  • ページランキングアルゴリズムを用い、地物情報の重要度を計算するアルゴリズムの実装を行った。
  • 使用技術:python R Ruby PageRankアルゴリズム

• 広告配信SDKの移植

  • 2011年8月から10月
  • PHPで書かれた広告配信SDKを他言語に移植した。
  • 使用技術:PHP Ruby Perl JavaScript

• Kinect,google earthを使用した展示システムの作成

  • 2011年11月から2012年3月
  • 複数台の大型モニターでgoogle earthを展示するシステムを制作した。複数台のモニターの同期にはliquid galaxyというオープンソースを用い、操作には音声認識やkinectを使用した。
  • 使用技術:kinect C# Ruby Julius(音声認識エンジン) mecab(形態素解析)

• 家庭の総使用電力データを各電気機器の使用データに分解する研究

  • 2012年3月から2012年6月
  • スマートメーターで入手した家庭の総使用電力データの波形を各電気機器の使用データに分解する研究の補助をした。論文にあるアルゴリズムをC++で実装した。
  • 使用技術:C++ Energy Disaggrigation

• 広告配信リコメンデーションシステム作成

  • 2012年6月から2013年10月
  • ユーザーの行動履歴や属性から最適な広告を機械学習で推定するシステムの開発。日時でモデルを自動的に作成し、リアルタイムでリコメンドをするシステムを構築した。
  • 使用技術:perl R 決定木

• 車の買い替えモデルの作成

  • 2013年11月から2013年12月
  • 車の購入履歴データから人がどのように車を買い替えていくかのモデルを作成した。
  • 使用技術:R 階層ベイズ(Rstan) 多項ロジットモデル

• 群衆の行動シミュレーションのパラメータフィッティング

  • 2013年11月から2014年2月
  • 群衆の行動シミュレーションで、実験データをもとに人の移動に関するパラメータをフィッティングした。
  • 使用技術:エージェントシミュレーション C++

• チラシ配布反響予想

  • 2014年3月から2014年6月
  • チラシの反響データからどの地域にチラシを撒くと効果があがるかのデータを分析し、機械学習で予測を行った。
  • 使用技術:randomforest 地理的加重回帰

• アメリカ不動産エージェントの評価モデルの作成

  • 2014年7月から2014年12月
  • 将来、成約率が高くなるエージェントを、エージェントの過去の実績から予測するモデルを作成した。
  • 使用技術:python 階層ベイズ(pystan) 主成分分析

• アメリカ不動産価格予想

  • 2015年1月から2016年6月
  • アメリカの不動産の価格を推定するモデルを作成した。
  • 使用技術:R xgboost dplyr 地理的加重回帰 主成分分析 word2vec k-means

2016/07 - 2019-02: 株式会社ゴーガ解析コンサルティング(分社化につき移転)

職務:データ分析 機械学習エンジニア データを分析し、機械学習モデルを作成する業務を行っている。

• アメリカ不動産価格予想

  • 上記に同じ

• 日本不動産価格予想

  • 2017年6月から2018年12月
  • 機械学習の手法を用いて、土地、マンション、戸建てなどについて、日本の不動産の価格推定モデルを作成した。
  • 使用技術:R python xgboost pandas bigquery randomforest Lasso回帰 Isolation Forest

2019/03 - : Arithmer株式会社

• 画像文字認識

  • 2019年3月から2022年6月まで
  • 精度向上のためのDNNモデル改良、学習データの改良、画像処理によるノイズ除去
  • 読み取り後の構造化、自然言語処理による読み取り後補正など
  • 使用技術:python tensorflow keras openCV 文章補正

• 河川水位予想

  • 2022年6月から
  • 水位予測のための数理モデルのパラメータ探索
  • 偏微分方程式の数値解法、時系列分析、主成分分析、ベイズ最適化

• 事故文章解析

  • 2023年3月から
  • chatGPT APIを用いた学習データ作成と、BERTを用いた文章クラスの推定

学歴

年	学校名
1999/03	大阪府立四条畷高校	卒業
2000/04	京都大学理学部	入学
2004/03	京都大学理学部	卒業
2004/04	京都大学大学院理学研究科物理学・宇宙物理学専攻素粒子論研究室博士前期課程	入学
2006/03	京都大学大学院理学研究科物理学・宇宙物理学専攻素粒子論研究室博士前期課程	卒業
2006/04	京都大学大学院理学研究科物理学・宇宙物理学専攻素粒子論研究室博士後期課程	入学
2010/03	京都大学大学院理学研究科物理学・宇宙物理学専攻素粒子論研究室博士後期課程	卒業(博士号取得)

趣味

• 写真
  • 20年間写真を取り続けています
  • 写真サイト
• コミュニティ運営
  • 非営利のシェアハウスを2012年から主催していて、交流イベントを非定期的に開催しています。
• 読書
  • ジャンルを問わず様々な本を読んでいます
  • 作成したベスト100冊リスト

SNS等

HP:ひらたともよし！
Twitter:@tomo3141592653
SlideShare:tomo3141592653
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本経歴書の作成に参考にしたリンク

• オープン職務経歴書を書いてみた - Qiita
• okohs/Curriculum-Vitae-template
  • リポジトリのフォーク元