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Machine Learning Engineer
久保宮 克之 さんは、茨城県出身の機械学習技術者で、NTTドコモでAIに関する研究開発業務に携わっています。
スクロールできます
氏名 | 久保宮 克之 |
所属 | 株式会社NTTドコモ |
紹介・専門 | 深層学習技術に携わる国内トップレベルのAIプロフェッショナル |
基本情報
スクロールできます
氏名 | 久保宮 克之 (NTT DOCOMO) |
所属 | 株式会社NTTドコモ・R&Dイノベーション本部・クロステック開発部 |
担当 | モビリティデータ活用機械学習チーム |
職務要約
- 卓越したソフトウェア開発スキル
- 最先端の Computer Vision と Deep Learning 技術を専門とする AIエンジニア
- AI/MLモデルの迅速なプロトタイピングとデプロイに精通している
- 分散コンピューティングベースのプラットフォームソリューション開発における豊富な経験
- リーダーシップ、コミュニケーション、チームワーク発揮できる
スキル
- AI Engineering
- AI Enterprise Workflow
- Amazon Web Services (AWS)
- Apache Kafka
- Apache Spark
- Apache Cassandra
- Artificial Intelligence (AI)
- Back-End Web Development
- Big Data
- Business Analysis
- Business English
- C
- C#
- C++
- Cloud Computing
- Computer Vision
- Cybersecurity
- Data Analysis
- Data Engineering
- Data Science
- Deep Learning
- DevOps
- Django
- Docker
- Front-End Development
- Full-Stack Development
- Generative AI
- Google Cloud Platform (GCP)
- Java
- JavaScript
- JSON
- Kubernetes
- Llama 2
- Machine Learning
- Medicine & Health
- Microsoft Azure Data Engineering
- Microsoft Azure Machine Learning
- MongoDB
- Node.js
- NoSQL
- OpenCV
- Oracle Cloud Infrastructure
- Oracle Database
- Product Management
- PySpark
- Python
- PyTorch
- SAS
- SQL
- Statistics
- TensorFlow and so on.
職務経歴
株式会社NTTドコモ
- 2020年~ R&Dイノベーション本部・クロステック開発部・モビリティデータ活用機械学習チーム
- モビリティデータを活用した機械学習、動画認識モデリング
- 不正動作検知機能開発、機械学習プラットフォーム開発
Neuraldive Inc.
- 2000年~2020年 R&D部門
- オープンソースソフトウェアの研究開発
- 金融、通信向けプログラム開発およびシステムインテグレーション
株式会社村田製作所
- 1994年~1996年 R&D部門
- モバイル通信向け高周波デバイスの研究開発
学歴
筑波大学大学院
- 社会工学系経営政策科学専攻 1999年3月修了 (MBA取得)
- Master of Business Administration – MBA, Financial Mathematics
東京理科大学
- 理学部応用物理学科 1994年3月卒業
- Bachelor’s degree, Applied Physics
表彰
海外経験
- 外資系企業の日本法人立ち上げに複数参画
- シリコンバレー、ボストン、バージニアのスタートアップ・エコシステムに精通
語学力
- TOEIC 965
- CASEC 955
- DET 130/160
資格
- AI in Healthcare | Stanford University
- Collaborative Data Science for Healthcare | MIT
- Generative AI for Software Developers | IBM
- AI Product Management Specialization | Duke University
- Generative AI for Data Analysts | IBM
- Generative AI for Data Scientists | IBM
- IBM Full Stack Software Developer Assessment V2
- IBM Generative AI for Cybersecurity Professionals
- Key Technologies for Business | IBM
- IBM AI Engineering Professional Certificate
- SAS Statistical Business Analyst
- AWS Cloud Solutions Architect
- Data Engineering, Big Data, and Machine Learning on GCP Specialization
- DevOps on AWS Specialization
- Google Advanced Data Analytics Professional Certificate
- Google Cloud Database Engineer
- IBM AI Enterprise Workflow Professional Certificate
- IBM Cybersecurity Analyst
- IBM Data Science Professional Certificate
- IBM Machine Learning Professional Certificate
- Machine Learning on Google Cloud Specialization
- Microsoft Azure Data Engineering Professional | DP-203
- Microsoft Azure Data Scientist Professional | DP-100
- Oracle Autonomous Database Administration
- Oracle Cloud Infrastructure Architect Professional
- Oracle Cloud Infrastructure Operations Professional
リファレンス
- Ray: A Distributed Framework for Emerging AI Applications. Philipp Moritz, Robert Nishihara, Stephanie Wang, Alexey Tumanov, Richard Liaw, Eric Liang, Melih Elibol, Zongheng Yang, William Paul, Michael I. Jordan, and Ion Stoica.
- RLlib: Abstractions for Distributed Reinforcement Learning. Eric Liang, Richard Liaw, Philipp Moritz, Robert Nishihara, Roy Fox, Ken Goldberg, Joseph Gonzalez, Michael I. Jordan, Ion Stoica. ICML, 2018.
- Flexible Primitives for Distributed Deep Learning in Ray. Yaroslav Bulatov, Robert Nishihara, Philipp Moritz, Melih Elibol, Ion Stoica, Michael I. Jordan. SysML, 2018.
- Real-Time Machine Learning: The Missing Pieces. Robert Nishihara, Philipp Moritz, Stephanie Wang, Alexey Tumanov, William Paul, Johann Schleier-Smith, Richard Liaw, Mehrdad Niknami, Michael I. Jordan, Ion Stoica. HotOS, 2017
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