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MLエンジニアとして、主に大規模言語モデルを含むディープラーニングと自然言語処理技術を専門領域とする。生産性の向上やUXの最適化を目的とし、サービス開発を進めている。応用NLPを中心とした工学博士号を持ち、実践的な開発のための包括的な研究とエンジニアリングを行っている。

2019年10月にSoftware/MLエンジニアとして入社。モデルのデプロイに必要なバックエンドシステムとともに、MLモデルの開発に従事。また、マーケティング領域におけるOnline Experimentsの効果分析・改善にも取り組む。

Senior Softerar Engineer・Engineering Manegerとして、フルスタックウェブ開発、検索エンジン、データベース、スタートアップ、SaaSプロダクトの構築、エンジニアリングチームの採用・指導等の経験を持つ。2021年にメルカリに入社し、現在は検索ミドルウェア・検索インフラの2つのチームを統括する

以前は埼玉大学の助教授だったが、2019年5月にメルカリに入社し産業界に転向。学界での経験は主にコンピュータービジョン（認識、物理学に基づくビジョン）であり、神経科学の機械学習も行っていた。メルカリでは、コンピュータービジョン、クリックスルーデータ、データマイニングに幅広いMLアプローチを採用しながら、研究開発を行い、プロダクト開発と学界の両方に貢献してきた。Google Scholarプロフィールはこちら。

2022年メルカリ入社。機械学習を活用し、ユーザーの商品発見体験を向上させることに注力するレコメンドチームのエンジニアリングマネージャーとして働く。メルカリ入社以前は、検索品質向上のためのディープラーニングモデルの開発・導入や、MLOpsのユースケースを解決するためのデータプラットフォームの開発をリードした経験を持つ。継続的なプロセス改善と、アジャイル環境における品質主導の開発パラダイムの採用に情熱を注いでいる。

機械学習とソフトウェアエンジニアリングの両方の経験があり、探索的データ分析から、MLモデリング、プロダクトへの反映、オンラインビジネスへの影響評価まで、エンドツーエンドでMLプロジェクトに貢献している。 機械学習に関しては、ディープラーニングの手法で、顧客がアイテムをより簡単に出品できるようにするための画像認識タスクや、アイテムデータをより充実させて理解するための自然言語処理タスクの両方に携わっている。

天体物理学者としてのキャリアを経て、機械学習エンジニアに転身。コンピュータビジョンと不正検知の経験を持ち、メルカリでは、アイテムのモデレーションやその他の信頼と安全（TnS）クエストへのMLソリューションの提供、TnS MLチームの技術スタックの管理に注力している。また、GitHubでコンピュータビジョンに関連するいくつかのオープンソースプロジェクトを所有・管理している

ゲームプログラマ・AIコンサルタントを経てメルカリに転職。AIをサービスとして動かすためのシステムを作るMLOps Engineerとして経験を積み重ね、現在はスマートフォンのような低性能な端末上でAIを動かすEdgeAI技術を使ったサービス提供に携わっている。

新卒でメルカリに入社し、ML Engineerとして、統計モデルや数学的最適化を用いたマーケティングキャンペーン分析を担当。どういったお客さまがキャンペーンにポジティブまたはネガティブな反応を示すかを予測するだけでなく、なぜそのような行動をとるのかも分析を行う。また、分析から得られたインサイトを関係者と共有し、今後のキャンペーンを改善するための方法も議論を進めている。

FinTechと不正リスクのバックグラウンドを持つ機械学習エンジニア。現在、メルカリプラットフォームの信頼性と安全性を確保するための機械学習手法に取り組み、その内容は、商品のモデレーションやアカウントの乗っ取り検知まで、多岐にわたる。ビジネスユニットの経済学/分析推進プロダクトと機械学習ソリューションの両方を組み合わせ、ビジネス価値の最大化を目指している

2019年、ML Engineerとしてメルカリに入社。主な担当領域は、機械学習によってマーケティング戦略をサポートし、顧客満足度を満たし、マーケティング活動を効率化すること。現在は、Uplift modelingを使ったクーポン配布戦略の最適化に取り組んでいる。修士での研究分野はコンピュータービジョンで、CVPRとICCVに関する論文を発表している。 Google scholarページはこちら。

Web企業やFintechスタートアップ等で、レコメンデーションエンジン開発や金融モデリングの経験を持つSoftware EngineerおよびML Engineer。現在はEngineering Managerとして複数のチームに携わっている。また、Deep Learningフレームワークやハイパーパラメータ最適化のOSS開発に携わり、エバンジェリストとしてライブラリの普及にも努める。

2018年にML Engineerとしてメルカリに新卒入社。入社後画像検索チームに所属し、その後Data Science Backendチームに異動。現在は、同チームのEM / TechLeadを担当。Data Science Backendチームは、Data Science利用をスケールさせるためのBackendソリューションの開発とともに、MLを通じてメルカリのユーザーにパーソナライズされたエクスペリエンスを提供することに重点を置く。ML / Backendの開発に加え、Engineeringチーム内で効率的なアジャイルプロセスの構築も行っている。

検索チームのオペレーションを専門とするMLエンジニア。LLMのようなMLモデルを活用し、同義語の拡張やクエリの書き換えを通じたクエリの品質向上を専門とする。また、オフライン評価パイプラインの確立、メトリクスの定義、開発中の検索機能関連性判断の実装にも携わる。

2022年メルカリに入社後、検索エンジンのフルスクラッチ開発、バンディットアルゴリズムを用いた広告のパーソナライズなどを担当。現在はレコメンデーションチームにてホーム画面や商品詳細画面での体験向上に取り組む

Software Engineer/Data Scientistとして、機械学習システムの構築やメルカリ内での実験手法の改善などの経験を持つ。現在はSearch Engineerとして、検索業務のスケールアップと検索効率の向上に取り組む。以前は、お客さまの価格決定の行動に関するプロジェクトに従事。チームの中心メンバーとして、価格設定のためのマルチアームドバンディットシステムを構築した。

2023年にML Engineerとしてメルカリに新卒入社。現在は、MLを用いたカスタマーサポートのオペレーション最適化に取り組む。大学および大学院では、Vision&Languageの分野で研究しつつ、Computer Vision分野における大会での上位経験や画像からの骨格推定や病理画像からの疾患予測の開発経験を持つ

ML Engineerとして2019年にメルカリに入社。カスタマーサポートのエージェントが問い合わせに対応する時間や、カスタマーサポート業務のリソース削減のために役立つMLサービス開発をリードしている。ML Systemを扱うのが得意だが、コーヒーを淹れるのも上手いらしい。

2020年メルカリ入社。ソフトウェアエンジニアとして、機械学習を活用したコンテンツモデレーションや推薦システムの開発の経験を持つ。現在はレコメンデーションチームのテックリードを務め、パーソナライゼーションを通じたお客さま体験の向上に取り組む。

検索エンジンと広告レコメンデーションのバックグラウンドを持つ機械学習エンジニア。現在、高度な機械学習モデルを構築し、ユーザーエクスペリエンスを向上させることに専念している。テクノロジーを活用した検索機能の最適化と、パーソナライズされた検索体験の創造に情熱をかたむけている

メルカリ検索チームのSoftware EngineerおよびML Engineer。検索品質の評価、検索の関連性の向上、クエリの意図の理解が主な担当領域。ML Engineerとして、さまざまなMLアルゴリズム(GBDT、BERTなど)を使用してユーザーの行動をモデル化し、検索品質を向上させる可能性を模索してる。 検索A / Bテストのパイプライン(モデリング->実装→ABテスト→データ分析と判断→リリース)の全てのタスクに関わっている。

2020年メルカリ入社。データアナリストとしてA/Bテストに関するワークフロー改善やパーソナライゼーション機能改善のための分析に取り組む。現在はML Engineerとしてパーソナライゼーション機能開発を担当している。

SNS企業にてレコメンデーションエンジンやグラフマイニングエンジン開発を担当。その他、自然言語処理の技術を活かした広告開発やマーケティングデータ開発にも携わる。 2017年よりメルカリにて、AIと検索エンジンの領域のディレクターを担当している。

2018年メルカリ入社。Software Engineer・MLOps Engineerで、クラウド上の機械学習アプリケーションのソリューションおよびデプロイメントパイプラインの設計の経験がある。
オープンソースツールとそれを使った機械学習プラットフォームの構築に強い興味を持つ。現在はメルカリの機械学習プラットフォームの改善と開発者の生産性向上に取り組んでいる。

ML Infrastructure、CI/CD、Production microservices、Kubernetesの経験を持つSoftware Engineer。現在、複数のMLチームのためML Platform改善に携わり、プラットフォーム上でMLのトレーニング・サービス・モニタリングなどをシームレスに提供できるように努める。ML Platformの構築と同時に、メルカリで複数のOSSや自社サービスの恩恵を受けられるように、Kubeflow OSSのデプロイプロセスの改善に貢献した。

マーケティング領域における機械学習モデルの開発・運用の経験を経て、2022年にSoftware Engineerとしてメルカリに入社。現在は、機械学習を用いた検索結果のリランキングにより検索体験の向上に取り組んでいる

大学院卒業後、図書館情報学をバックグランドとして情報検索や情報推薦のプロダクト開発に従事。2019年5月より株式会社メルカリに入社し、検索評価やレコメンドシステムのプロトタイプ開発に取り組む。その後レコメンデーションチームの立ち上げを経て、現在はプロダクトマネージャーとしてディスカバリー体験全体を改善するような開発の推進をしている。

インターネット広告会社で広告配信アルゴリズムの改善やデータ基盤の立ち上げ、AIスタートアップで音声認識プロダクトの開発などを経て、2021年にメルペイに入社。2022年にメルカリに異動し、現在はML Platformの機能拡張や保守に携わる。

2019年、新卒でメルカリに入社し、MLを用いた違反検知システム開発のリードなどCRE(Customer Reliability Engineering)分野における機械学習モデル・バックエンド開発を経験。現在、少人数で課題発見から解決策の実験までをクイックに行うチームでデータ分析と実装を行っている。学生の頃は機械学習を得意とする研究委託会社の立ち上げに参加しており、課題に対してよしなに解決策を実装していくことを得意とする。

2022年ソウゾウへ入社。前職では、データ分析プラットフォームの開発やクリック・購入予測を元にした広告配信プラットフォームの開発経験がある。ソウゾウではBtoC商品の推薦や検索の機能開発を担当。現在はメルカリに移動し、レコメンデーションチームにてホーム画面や商品詳細画面での体験向上に取り組んでいる。

ITサービス企業にて大規模システム開発およびデータサイエンスに関するコンサルティングを経験し、2019年にML Engineerとしてメルペイへジョイン。入社後は与信モデルやそのシステムの開発と運用を担当し、大学院生として機械学習分野の研究活動にも従事している。

2021年にオンラインプログラム「Build@Mercari」のインターンとして参加。大学院を卒業後、2023年にML Engineerとしてメルペイに新卒入社。現在はメルカリでの利用実績に基づいて与信スコアを算出するCredit Modelingチームに所属。与信スコアや督促モデルの運用・開発に携わる。

金融機関のシステム開発や機械学習、データサイエンスのコンサルティングに従事した後、2021年にメルペイにMachine Learningエンジニアとして入社。現在はEngineering Managerとして与信モデルなどの開発、運営に取り組んでいる。

学生時代はIT企業でのインターンシップや大学院で情報推薦の研究に従事した後に、2022年に新卒としてメルペイのCredit Modelingチームに入社。現在は与信モデルの運用・開発に取り組んでいる。

Spatiotemporal Series Prediction、Deep Learning、およびMLOpsのバックグラウンドを持つMLエンジニア。気象予測や画像分類から市場分析に至るまで、学術・産業界における様々なMLプロジェクトの経験を持つ。現在はMercari/Merpayプラットフォームの信頼と安全性を確保するMLチームの一員として、多様なエンジニアリングおよびデータサイエンスの問題に取り組んでいる。

2020年の入社以降、機械学習エンジニアとしてTnS領域に携わり、アカウントや取引に関する不正対策ソリューションの作成に取り組んでいる。

Analytics Consultantとして幅広い業種のデータ分析・モデリングを経験した後、2021年にメルペイに入社。与信や不正検知領域におけるモデル開発・運用を経て、現在はLLM活用やGrowth領域での機械学習活用に取り組んでいる。