2020/11現在
| key | value |
|---|---|
| Name | 鶴田 洸 (Akira TSURUDA) |
| LAPRAS | https://lapras.com/public/I8IXHAC |
| GitHub | kiakiraki |
@__kiakiraki__ |
|
| Qiita | kiakiraki |
| Akira TSURUDA | |
| Connpass | あきらき |
- 2014/04～2018/08 富士通株式会社
- ～2016/07 仮想化ソフトウェア技術統括部
- 2016/07～2018/08 AIプラットフォーム事業部
- 2018/08～2020/02 株式会社スカイディスク
- AIエンジニアリング本部 シニアAIエンジニア
- 2019/10～ 事業推進本部 AIエンジニアリング部 兼 クラウドシステム部 シニアAIエンジニア
- 2020/03〜2021/02 株式会社AIメディカルサービス
- 研究開発部門 AIモデルチーム AIエンジニア (兼 インフラ/バックエンド)
- 2021/03〜 株式会社ミクシィ
- みてね事業部 機械学習エンジニア
業務で約4年、顧客データを用いた PoC やシステム開発を実施。 AIメディカルサービスでは、医療系の画像データ (内視鏡画像) を用いた画像認識モデルの研究開発、及び医療機関との共同研究を実施。
主な対象は、画像データ、センサデータ(数値/時系列データ)など。 顧客対応 (業務課題のヒアリング等) からモデルの作成、顧客システム開発までを含む、幅広い範囲を担当。
最近はMLOps基盤の整備に興味があり、現職でMLFlowを用いた開発環境・実験管理基盤を構築。
- Python / Flask
- 機械学習のモデル開発、データ処理、バックエンド開発に利用
- Keras / TensorFlow / PyTorch / BVLC Caffe
- Deep Learning 向けフレームワーク
- scikit-learn / Pandas
- 機械学習/データ分析フレームワーク
- その他、OpenCV や Pillow を用いた画像処理など
業務で約2年間、ミドルウェア製品 (システムバックアップソフトウェア) の開発を実施
- C# / .NET Framework
- 主に製品内部で利用するライブラリを開発
- Windows ADK
- PXE で用いる Windows PE ブートエージェントのカスタマイズなど
製品開発の中で、VMware vShpere 等の仮想化基盤を用いた環境構築/API による制御を実施
- VMware vSphere/ESXi
- vCenter を含む開発環境の構築
- VMware vSphere Web Services SDK を用いたホスト/VM の制御
- Virtual Disk Development Kit (VDDK) を用いた仮想ディスクアクセス
学生時代、ネットワークプロトコル (特に無線LAN、Ethernet) 関連の研究を実施
- WireShark 等を用いたパケット解析
- QualNet
- (特に無線環境向けの) ネットワークシミュレータ
- Docker(nvidia-dockerを含む) / docker-compose (開発環境として) / Kubernetes
- 開発環境管理や社内向けサービス提供に利用
- Arduino/RasPi 等の簡単なマイコン制御
- 顧客案件のPoCや社内のハッカソンなどで利用
- C/C++/ShellScript(Bash)/VBScript を基礎程度
- 機械学習案件において、顧客対応(問題定義)/データ分析/モデル作成/システム構築を一貫して実施した経験
- 実際の顧客データ (特に、「汚い」「量の少ない」データ) を利用した機械学習モデル (特に Deep Learning) の作成経験
- 内視鏡画像等、特殊な機材で撮影した画像データの利用経験
- 産業データや医療データ等、顧客のドメイン知識を要する案件の対応経験
- ネットワークに対するプロトコルレベルの理解
- 幅広い分野に手を出すマインド (技術的探究心)、未経験の分野で結果を出す適応力
- エンジニアの文化づくり
- 社内LT会の立ち上げ
- 「分報(times)」文化の推進
- 社内ハッカソン運営
- 業務改善への提言、各種業務ツールの積極的な導入
- 大企業時代、チームに GitLab / Mattermost (Slack風チャットツール) / HackMD (ドキュメント共同編集ツール) / Wekan (カンバンツール) などを導入
2014/11～2016/06
- 富士通製システムバックアップソフトウェア SystemcastWizard Professional/Datacloing Wizard の開発、及びリリース後のサポート業務を実施
- 特に、VMware vSphere 仮想化環境対応を主担当として実施
- 仮想マシンのバックアップ/構成復元を数クリックで実現する機能を開発
- 業界初の Raw Disk Mapping (RDM) 対応を実現
- 部内に有識者がいない状況、かつ自身もまったく経験がない分野だったが、地道な実機調査で納期内の開発を達成
- その他、Windows / vSphereの新機能調査、非互換の試験を担当
利用技術：C# (.NET Framework) / Windows ADK / VMware vSphere Web Services SDK / VMware Virtual Disk Development Kit など
- 参考 1 : FUJITSU Software SystemcastWizard Professional V6.0 強化ポイント - Fujitsu Japan http://www.fujitsu.com/jp/products/software/infrastructure-software/infrastructure-software/scw/enhancement/scw-60.html
- 参考 2 : FUJITSU Software DatacloningWizard DatacloningWizard for Server V6.0 強化ポイント - Fujitsu Japan http://www.fujitsu.com/jp/products/software/infrastructure-software/infrastructure-software/dcw/enhancement/dcw-sv-60.html
2016/11 ～ 2017/03
- 「Zinrai プラットフォームサービス」にて提供するサービスのうち、画像系 REST API の開発に参加
- 一般画像分類、シーン分類、物体検出など
- Python/Flask を用いた REST API の仕様策定、教師データの作成、及びモデルの学習を担当
- 当時の最新手法の導入、教師データ収集/アノテーションツールの作成により、他社と遜色ない性能を実現
利用技術：Python / Flask / BVLC Caffe / Nvidia Docker など
参考 : Zinrai プラットフォームサービス - FUJITSU Human Centric AI Zinrai（ジンライ） : Fujitsu Japan http://www.fujitsu.com/jp/solutions/business-technology/ai/ai-zinrai/services/platform/
2016/07～
- お客様業務のヒアリングから機械学習モデルの作成、場合によっては顧客システムの開発まで一貫して実施
- 「とりあえず業務の改善がしたい」「流行の Deep Learning 技術をなにか業務に取り入れたい」といった過大の曖昧な案件、あるいはお客様がDeep Learning技術に対して過度な期待を抱いている案件も経験
- 論文等から最新技術を随時調査/トライアルし、必要に応じて随時商談へ投入
利用技術：Python / TensorFlow・Keras (Deep Learning Framework) / OpenCV など
プレスリリース済の担当商談の例： 道路陥没を防ぐ川崎地質の路面下空洞探査に富士通の AI 技術を活用 : 富士通 http://pr.fujitsu.com/jp/news/2017/05/15-2.html
参考 : Zinrai導入支援／構築／運用サービス - FUJITSU Human Centric AI Zinrai（ジンライ） http://www.fujitsu.com/jp/solutions/business-technology/ai/ai-zinrai/services/integration/
2018/08～2018/11
- Deep Learningによる画像認識技術を応用した、工場ライン向け外観検査装置を開発
- 撮影方法を工夫し、カメラ1台のみで様々な以上の検出に対応
参考: AI外観検査機をIoT/M2M展秋で初披露 ベルトコンベア設置ハードウェア、カメラでのデータ取得、組込AIをセットで提供| 製造業向けAIサービスを提供する株式会社スカイディスク https://skydisc.jp/information/1265/https://skydisc.jp/information/1265/
2018/08～2020/02
- お客様業務のヒアリングから機械学習モデルの作成、顧客システムの開発まで一貫して実施
- 主に製造業を対象として、顧客ドメイン知識の理解を要する案件を多数経験
利用技術:Python / TensorFlow・Keras / OpenCV / Flask など
参考: SkyAI| 製造業向けAIサービスを提供する株式会社スカイディスク https://skydisc.jp/service/sky_ai/
- 内視鏡画像から病変を検出する AI モデルの開発を担当
- 特殊なカメラの特性や医療機関毎のバイアスを意識した画像処理・モデル開発を実施
- その他、開発を支援するツール類の作成を実施
- データ管理 / アノテーションツール
- 医師の判別スキルを測定するツールの開発 (薬機申請支援) など
利用技術: Python / Pytorch / OpenCV / ffmpeg / Flask / Pandas / Google Compute Engine など
- 内視鏡を扱う医療機関と共同で、論文発表及び将来の製品開発に向けた共同研究を実施中
- 他社では実績がない領域での、難易度の高いモデル作成を行う
参考: ACHIEVEMENTS | INFORMATION | AIメディカルサービス https://www.ai-ms.com/information/?category=achievements&page=1
- モデル開発で利用するオンプレ開発基盤の構築及び運用を実施中
- DGX A100 を含むGPUサーバ (GPU約20台)、その他ストレージなど
- 製品で利用するモデルの継続的改善、開発環境管理、及び薬機申請に向けたエビデンス取得のため、MLOps 基盤 (MLflow) を導入
主な利用技術: Ubuntu / CentOS / KVM / Kubernetes / NVIDIA Docker / MLFlow など
- 社内ハッカソンの運営に参加 (富士通時代)
- 「自転車向けナビゲーションシステム」のアイデアで1度優勝、その後運営側へ
- 参考 : 受託型SEを“共創人材”へ、ハッカソンを推進する富士通 | 日経 xTECH（クロステック） http://tech.nikkeibp.co.jp/it/atcl/column/15/020200024/
- 社内LT会主催 (SKYDISC時代)
- おやじベンチャーのここが良い「人に聞かせたくなる社内LT会」 | 株式会社スカイディスク's Blog https://www.wantedly.com/companies/skydisc/post_articles/175638
- フランス開催のロケット打ち上げ競技会 C'Space に参加 (学生時代)
- 搭載する電子機器の配線や配置の設計、及び実装を担当
- フランスの大会で学生ロケットを打ち上げました！ | 九州工業大学戸畑キャンパス http://www.tobata.kyutech.ac.jp/node/945