Last Updated: 2018/11/26

Personal Information 基本情報

  • Name 氏名

池田 雄太郎
  • Age 年齢

28 歳
  • Biography 自己紹介

現在携わっている/今後取り組んでいきたい業務

機械学習エンジニア/データサイエンティストとして、機械学習モデルの設計/実装/WebApplicationへの適応、統計的データ解析、データ解析基盤構築などを行っています。
またフロントエンド/バックエンド/インフラの経験が一通りあり、それらのソフトウェアエンジニアリングのスキルを活かして機械学習アプリケーションの実装/リリースに取り組んでいきたいです。

それ以外の活動

筑波大学医学医療系の客員研究員をしており、臨床心理学に対しての統計的/機械学習的アプローチの実践の研究を行っています。
PyCon JP 2018の運営チームに所属、つくばでのPythonもくもく会の開催など、微力ながらPythonコミュニティへの貢献を行っています。

スキル

使用言語は上記したようにメインはPythonですが、その他にもJavascript、Ruby、Javaでの実装経験があります。
インフラは主にAWS/GCPなどのクラウドサービスを用い、時にAWSを用いた新規サービスのインフラ構築の経験があります。

趣味

お寿司が大好きで大学生時代まかないが目的で働いたバイト先で、働きすぎて店長代理をしていました。
スーパー銭湯も大好きで良く銭湯を回っています。
大学から音楽をやっていてギターやDJをたまにやったりします。CityPopや、最近だとFutureFunkが好きです。

  • Badges スキルや特徴(BETA機能)

リポジトリ解析精度向上を目指し現在開発中の機能です。関係ないバッジが付与された方は 運営までご報告ください
  • JavaScript Lv15
  • TypeScript Lv11
  • Haskell Lv7
  • Python Lv7
  • Ruby Lv6
  • Java Lv5
  • C++ Lv4
  • Go Lv4
  • PHP Lv4
  • Rust Lv4
  • Kotlin Lv3
  • C Lv1
  • C# Lv1
  • Elixir Lv1
  • Scala Lv1
  • Pinned Works 主なアウトプット

  • Career Summary 職歴

株式会社Kaizen Platform アプリケーションエンジニア

2018年04月 ~ 在職中(0年8ヶ月)

いただいた賞など

  • 2018年5月度月間MVP
  • 2018年上半期MVP
  • 2018年9月度月間MVP

ログを活用した解析の提案/実施

社内に蓄積していたアクセスログを用いて今まで社内でやられていなかった、ClickHeatmap/ScrollHeatmap分析、ネットワーク図を用いたユーザーフロー分析、ベイズ推定を用いた統計解析を提案、実装しました。
実際にクライアントの課題発見/提案に用いられ、その結果が認められ表彰していただきました。

ログ解析のライブラリ化、データ解析基盤構築

上記で提案/実装した解析群は自分に属人化しており、誰でもできるような汎用的な解析ではなく、スケーラビリティがないものでした。そこで、それらの解析群を抽象化し、汎用的なPythonのライブラリとして再実装しました。
また、そのライブラリを職種に関わらず利用できるように、Jupyterhubで解析できる環境を構築し、また複数回のハンズオン開催やドキュメント整備を行い、社内に普及させました。

社内リポジトリ群のDocker化

入社時には、開発環境のImage化が行われておらず、オンボーディング時の負担が大きい状況でした。
そこで自分の開発環境構築はDocker上で行い、それをそのまま今後の開発環境で使ってもらえるようにしました。
RoRやNodeを中心とするコアリポジトリ複数個のDocker化を完了しました。

筑波大学 客員研究員

2017年06月 ~ 在職中(1年6ヶ月)

Developing a Twitter crawler to collect suicide information

Okamoto Y; Tachikawa Hirokazu; Nemoto Kiyotaka; Ikeda Y;
7th Asia Pacific Regional Conference of the Int'l Association for Suicide Prevention, Tokyo/2016-05-18--2016-05-21

「死にたい」ツイートの内容分析

岡本雄太; 太刀川弘和; 池田雄太郎; 根本 清貴; 新井哲明
第41回日本自殺予防学会/2017-09-22--2017-09-24

Regional suicide rates and affecting factors in Japan: an ecological study by using Generalized Linear Model and Machine Learning

Oe K.1, Tachikawa H.2, Ikeda Y.2
European Symposium on Suicide & Suicidal Behaviour

DPATの個別対応と決定要因に関する分析

太刀川弘和1), 池田雄太郎1), 高橋晶2)
第114回日本精神神経学会学術総会

株式会社LIFULL アプリケーションエンジニア

2015年04月 ~ 2018年03月(2年11ヶ月)

いただいた賞など

  • 2017年度ガイドライン大賞(ガイドラインを体現しているメンバーが全社から8人選ばれる)
  • 2017年9月月間MVP
  • 2016年6月月間MVP

機械学習を用いた不動産価格査定のサービスの開発

概要

過去の膨大な不動産価格データから、現在の不動産価格や価格が査定されていない物件の価格を推定し、Map上に表示するサービスの開発/運用を行いました。チーム構成はエンジニア3人でしたが、他の2名は兼務していたためメインの担当は自分でした。

時期

2016年7月~2018年3月(新卒2年目~3年目)

担当箇所

  • R/Bashで書かれていたモデルをPythonで完全リプレースし100倍以上の高速化をしました
  • 首都圏エリアのみ対応だったモデル/WebApplicationを関西対応->中部/北海道/福岡対応->全国対応とエリア拡大とともに大きく改修/改善していきました
  • モデル実装だけでなく、機械学習モデルの大域的な設計/精度計測方法の提案/実現を行いました

民泊新規サービスリリースPJ

概要

社内で民泊新規サービスのリリースPJの担当者を公募があり、応募して任せていただきました。社内では企画職2人エンジニア1人のチームでした。Webアプリケーション開発は外注先、それ以外は社内で行うというPJで、自分は1人でインフラ/デプロイパイプラインの構築を行いました。また社内にはセキュリティ規定があり、そのセキュリティ要件の調査&実現も担当しました。さらに仕様の検証に関しても最終的に一部入り、アプリケーションの一部社内環境への対応も行いました。

時期

2016年3月~6月(新卒1年目~2年目)

担当箇所

  • AWSを用いてインフラ/デプロイパイプラインを構築しました
  • セキュリティ要件の検討/実現

不動産市場価値推定サービスのロジック考案/WebApplication開発

概要

過去の不動産問い合わせデータから不動産の市場価値を機械学習モデルで予測して表示するサービスの開発PJに携わりました。自分はログイン機能部分のWebApplication開発と、機械学習モデルのロジックの考案に携わりました。

時期

2017年2月~2017年6月(新卒2年目~3年目)

社内コミュニケーション基盤の刷新

ドキュメントツール/チャットツール等の社内ツールを検討するWGに所属し、社内ツールの整備を推進しました。
特に、某予定管理グループウェアからGoogleCalendarへの従業員すべての10年分の予定の移行に関して、専門企業に難易度から不可能だと断られてしまったため、自分がPythonで移行スクリプトを書き、全て移行することに成功しました。

地域振興ポータルサイトリリースPJ

社内で新規サービスのリリースPJの公募があったため応募し、PJに携わりました。企画�職2~3人とエンジニアが自分1人のチームでした。
WordPressで構築したのですが、社内のセキュリティ規定から、そのままHostingすることが難しかったため、WordPressを静的コンテンツ化しAWSでホスティングしました。WordPressのVersion対応などで苦戦しましたが無事リリースできました。

コーポレートサイト開発

コーポレートサイトのリニューアルPJがあり、社内で公募があったため応募しPJに携わりました。自分はコーディングを担送しました。インタビュー形式など少し特殊なレイアウトなどあり、そこまでフロントエンドのコーディングに慣れていなかった自分は苦戦しましたが、無事期日通りにリリースすることができました。

社内向け競合分析ポータルサイトの開発

社内の研修で業務時間の一部を使って自由にサービスを開発してよい機会があったので、Pythonで競合ポータルサイトの情報を取得し、SPA上に表示するアプリケーションの開発を同期のエンジニア1人と行いました。限られた時間でしたが、インフラからフロントまで含めてすべて完了することができました。

社内ハッカソンの企画/実施

社内のエンジニアコミュニティの活性化やクリエイティブな力の向上を目的として、今まで開催されていなかったハッカソンを企画/実施しました。自分が在籍している間は2回開催しました。どちらも自分自身も開発者として参加し第1回は賞をいただきました。

社内書籍貸出サービスの導入推進

社内の書籍管理がノートに手書きする形式だったため、図書館OSSを用いて社内用のシステムの構築、導入を推進しました。図書館OSSをベースとして使ったものの多数の部分をカスタマイズする必要があり、後輩とチームを組みデザイン/開発を行いました。

その他やったこと

  • セントルイス・ワシントン大学との共同PJで商用ソルバ/Lua/Pythonが入り混じったGPGPU用いるDeepLearningモデルリポジトリの環境構築/PJ推進
  • 社内LT会の企画/運営
  • 社内ゼミの講師(機械学習)
  • リクルーター/メンター
  • 社内技術書籍の拡充の提案/実現

株式会社IntronWorks エンジニア(アルバイト)

2013年08月 ~ 在職中(5年4ヶ月)

学生初ベンチャーでエンジニアとしてアルバイトしていました。
会社として判決文検索サービスの開発を行っており、自分は自然言語処理を用いた判決文の自動要約機能を大分高専の研究室と共同研究しながら開発しました。

産業総合研究所 データ解析(アルバイト)

2013年06月 ~ 2015年03月(1年9ヶ月)

自動車価格の時系列予測モデルの開発(R)、サービス工学研究センターで人流データの可視化(JS)を行っていました。

  • Education 学歴

筑波大学大学院

社会システム工学
2015年卒業

筑波大学

社会工学部
2013年卒業
  • Other Experience その他の経験

PyCon JPの運営メンバーをしています。(2017-04~) https://pycon.jp/2018/
2017年のつくばSociety5.0(社会実証実験のコンペ)に応募し、最終審査に選出されました。
http://www.city.tsukuba.lg.jp/shisei/torikumi/kagaku/1005023/1001863.html

学生時代から1万人規模の地域振興イベント2つの運営に関わっていました。(2013~2017)
自殺予防の啓発活動を行う学生団体に所属しており、大学内にリーフレット/ブックレットを自主的に作成、配布し大学から表彰をいただいたことがあります。

  • Certification 資格

  1. [Coursera] Algorithmic Toolbox (https://www.coursera.org/account/accomplishments/verify/JKBYCPYP7U69)
    2018年09月 取得
  2. [Coursera] Data Structures (https://www.coursera.org/account/accomplishments/certificate/D6XR5693LFU5)
    2018年09月 取得
  3. DL4US (東大松尾研究室開設 DeepLearningプログラム)
    2018年03月 取得
  4. [Coursera] Sequence Models (https://www.coursera.org/account/accomplishments/certificate/TP8WHCKVJAKL)
    2018年03月 取得
  5. [Coursera] Structuring Machine Learning Projects (https://www.coursera.org/account/accomplishments/certificate/JZ7SSJWDKEM3)
    2018年02月 取得
  6. [Coursera] Machine Learning(https://www.coursera.org/account/accomplishments/certificate/2JAPRRNG6UXG)
    2018年01月 取得
  7. [Coursera] Neural Networks and Deep Learning (https://www.coursera.org/account/accomplishments/verify/6TSL5269P7E3)
    2018年01月 取得
  8. [Coursera] Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization(https://www.coursera.org/account/accomplishments/certificate/QMW8GZEMGDX5)
    2018年01月 取得
  9. [Coursera] Convolutional Neural Networks (https://www.coursera.org/account/accomplishments/certificate/TP8WHCKVJAKL)
    2018年01月 取得