ID:8258さん

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足あと

ID:8258さん
今年で30代中盤
vi
大学院(修士課程)卒業/修了
参加ステータス
参加中
転職意欲
参加回数
2回
累計平均提示年収
697万円
3年後の目標や野望
自動スケールアウト可能なディープラーニング基盤の実装
自動スケールアウト可能なディープラーニング基盤を実装したいと考えています。 ディープラーニングは演算装置(cpuやgpu)やメモリの使用量が、処理によって上下します。例えばトレーニング中は演算装置、メモリともに高負荷になりますが、データ保持やスコアリングではリソース利用が閑散とします。 そこで、トレーニング中は基盤をスケールアウトし、それ以外のときはスケールインすることで、リソース利用を効率化する方法を実装したいと考えています。 ディープラーニングの特性上、トレーニングに必要な期間は計測できません。おおまかな予測は可能ですが、いつトレーニングが収束するのか、完了するまで未知です。 また、データをメモリにロードするため、トレーニングの途中でスケールアウトやスケールアップにより時間短縮することはできません。つまり効率的なリソース利用(費用最適化)が実現していないのです。 ディープラーニングの効能が喧伝され、テクノロジー企業が実用化を進めている一方で、インフラ費用は非テクノロジー企業がディープラーニングを導入する課題となっています。今後ディープラーニング(AIや機械学習含む)の民主化を行うためには、効率的なインフラ運用が可能なディープラーニング基盤を実装、実用化することが必要と考えています。
経験プロジェクトカテゴリ
  • webサービス
  • 自社プロダクト
  • 業務システム
  • 受託開発
  • パッケージ開発
主な役割
  • バックエンド
  • インフラストラクチャ
  • マネージメント
使用技術
  • zabbix
  • C#
  • Bash
  • ActiveDirectory
  • Visual Studio
  • Windows Azure
  • VPN
  • Linux
  • AWS
  • SQL Server
  • Object-Storage
  • CDN
  • WindoewsServer
  • scrum
  • Java
  • Bluemix
  • DB2
  • vpc
  • GitLab
  • EC2
  • CloudFormation
  • Ansible
  • sas
  • TensorFlow
  • Keras
  • Pyhon
  • hadoop
  • linux-kernel
  • HDFS
  • dstat
  • vmstat
  • ps
パフォーマンスを出せる環境
姿勢を変えながら作業ができる椅子や机で仕事をすること
身につけなければいけない技術
プログラミング力 データサイエンス
エンジニアとして影響受けた本
論文 Google's Multilingual Neural Machine Translation System: Enabling Zero-Shot Translation
直近で一番やりたいこと
技術を極めたい
好きなスタイル
好きな規模
水とプログラミングどっちが大事?
自信を持って人より秀でていると言える点
学習能力 / プレゼン力 / 問題解決力
スキルのタイプ
得意なフェーズ
会社を選ぶ一番の基準
プライベートとの両立
やりたくない分野
金融
その他の特徴
新しい技術はとりあえず試す / 3年以内には海外で働きたい / 趣味は仕事
アウトプット

GitHub:あり

Qiita:あり

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