Click here to see English Version:
初めまして、パーソルキャリア株式会社データエンジニアの梅本誠也と申します。ポートフォリオを御覧いただきまして誠にありがとうございます。主に機械学習(LLMも含む)基盤のアプリ開発に携わっており、フロントエンド、バックエンド、インフラ、AIモデル開発の経験があります。また、大学に通うため韓国に5年間留学しており、その間にアメリカやフィリピンに短期留学をしていた経験があり、韓国語、英語を用いた業務も可能です。
登壇経験
アプリケーション開発エンジニア勉強会～各社の取り組みや課題から学ぶ会～｜IT勉強会・イベントならTECH PLAY［テックプレイ］
アプリケーション開発エンジニア勉強会～各社の取り組みや課題から学ぶ会～ (2024/04/01 19:30〜)
執筆記事一覧
[データベース関連]
【技術Tips】MySQL(InnoDB)でバルクインサート時にデッドロックが発生した場合に検討するべきこと - TECH Street (テックストリート)
[生成AI(LLM)関連]
【Python/TypeScript】LangChainを使ったOpenAIのトークン消費量の算出法
Azureで社内文書から回答可能な生成AIチャットサービスを作った話 - techtekt
GPT-4oとStreamlitでOpenAI Assistants APIのCode Interpreterを検証した現状と課題
[Go関連]
【Golang】存在しない日付も考慮したn年月後の日付を取得する
Goでファイルの文字コードがUTF-8かを判定する際に気をつけること
[現職]
パーソルキャリア株式会社 テクノロジー本部 デジタルテクノロジー統括部 デジタルソリューション部 クライアントエンジニアグループ
会社URL：https://www.persol-career.co.jp/
[前職]
株式会社オプティム 技術統括本部 AI・IoTサービス開発部 AIサービス開発ユニット
会社URL：https://www.optim.co.jp/
S!NERGYという若者の夢やプロジェクトを発信して応援していくプレゼンテーションイベントにおいてウェブ開発エンジニアをしております。
▼S!NERGY2021特設サイト https://sinergy2021.org/
▼Teen特設サイト https://sinergy2021.org/teens
開発用のGithubレポジトリは下の作品項目に掲載させていただいております。
お気に入りのプログラミング言語及びフレームワーク
プログラミング言語：Python, Go, JavaScript, Java, C, C++
フレームワーク： Echo, Django, React, Vue.js, Flask
インフラ： Docker, docker-compose, AWS EC2, Lambda, API Gateway, RDS
データベース：MySQL, PostgreSQL, SQLite
オープンソースライブラリ：Keras, Tensorflow, scikit-learn, Numpy, Pandas, Matplotlib, OpenCV, requests, BeautifulSoup, OpenGL, Selenium, zappa, Scrapy, Splash
DevOpsツール：Github, Jira, Confluence
OS及びミドルウェア：Ubuntu, WSL, ROS
その他ツール：Elasticsearch, Apache Airflow, Redash, LangChain, LangSmith
資格：
TOEIC 920点：2022年12月取得
韓国語能力試験6級：2020年11月取得
統計検定2級：2019年8月取得
ITパスポート：2018年8月取得
MOS PowerPoint：2018年8月取得
情報処理技師(韓国にて取得。相互認証により日本の応用情報技術者に該当)：2021年12月取得
興味のある技術：
SPA、CORS開発、ウェブスクレイピング、Hadoopエコシステム
クラウドコンピューティング、時系列分析（金融分野、文書）、コンピュータビジョン、自然言語処理、機械学習、深層学習、強化学習
インターンシップ経験：
日本仮想化技術株式会社（日本）（分野：インフラ（Docker）、機械学習（時系列解析））
京都オープンソースカンファレンススタッフ、長崎においてドローン教育スタッフ、機械学習による為替レート変動予測研究
ネバダ州立大学ラスベガス校（アメリカ）（分野：機械学習（時系列解析））
ディープラーニングによる為替レート変動予測研究
株式会社ランデビュー（韓国）（分野：機械学習（コンピュータビジョン））
コンピュータビジョンによるオブジェクト検出及び分類モデル開発(参照： https://github.com/Seiya-Umemoto/yoloboard)
株式会社ネットアイディ（韓国）（分野：バックエンド（Flask）、機械学習（自然言語処理））
次に読む社内文書をお勧めするディープラーニングモデルの研究開発
株式会社QuickWork（日本）（分野：データエンジニアリング）
データパイプラインの構築・最適化（ウェブスクレイピングからDB保存、DB正規化、DBチューニング）
学会発表経験：
ー各深層強化学習モデルを株式市場に適用した際の収益率比較研究（LSTMのみを適用）（学会発表）
ー奨励賞受賞
韓国情報科学会主催2020韓国ソフトウェア総合学術大会（KSC2020)
ー各深層強化学習モデルを株式市場に適用した際の収益率比較研究（DNN, LSTM, CNNを適用）
ーポスターセッション発表
ーP9.10-1 人工知能Ⅹ 掲載（リンク参照）：韓国語での発表となっております。
ー論文誌に掲載されました。（リンク）
コンペ参加経験：
第三回国民大学自動走行コンペ（韓国）
ー予選敗退（約５０チーム中１０チームが本選出場）
インターンシップ、学会発表以外で取り組んだ開発内容については下記の「作品」欄を参照お願いいたします。
主にウェブアプリを開発したり先端技術について論文（韓国語）を書いております。（詳細はGithubのレポジトリを参照お願いします。）
Facebook及びInstagramを主に使っております。技術系の情報発信はTwitterを通して今後増やしていく予定です。
プロダクト開発の方法や環境構築について書き残しております。