Heiho

機械学習を軸に、モデル・データ・システムをつなぎ、顧客価値につながるプロダクト開発をリードするエンジニア

これまで、機械学習モデルの設計・学習から、推論APIや業務システムへの組み込み、クラウド環境へのデプロイ、テスト・運用まで、機械学習機能をプロダクトとして成立させる一連の工程に携わってきました。 また、特化型モデルとLLMを組み合わせた精度改善や、既存モデルのONNX化・CPU推論への移行、CI/E2Eを含む運用改善などを経験する中で、機械学習プロダクトの品質はモデル単体の精度ではなく、データ、推論基盤、アプリケーション、評価・運用を含めたシステム全体で決まると考えるようになりました。同時に、技術的な完成度そのものではなく、顧客の業務や課題を理解し、実際の利用環境で継続的に価値を提供できる形まで落とし込むことが重要だと考えています。 今後はモデル開発を専門性の軸として維持しつつ、バックエンドやデータ基盤まで責任範囲を広げ、モデル選定や精度改善だけでなく、性能・コスト・信頼性・保守性を踏まえた技術選択とシステム設計を担いたいと考えています。 特定のモデルや技術に依存するのではなく、顧客課題やプロダクトの状況に応じてモデル・データ・システムの構成を見直しながら、機械学習を継続的な顧客価値とプロダクト価値につなげられるエンジニアを志向しています。