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AIプロフェッショナル

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TensorFlow

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。

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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

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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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