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About @takp
About me
MLOpsのスタートアップでソフトウェア・エンジニアをしています。 主に機械学習モデルのデプロイや環境のプロビジョンを行うプラットフォームの開発をしています。 機械学習のモデルやコードを簡単に試すにはどうすれば良いか、 ソフトウェア・エンジニアリングに詳しくない機械学習の専門家でも簡単にデプロイするにはどうしたら良いか、 といった事を日々考えながら開発しています。
また、2019年1月から米・ジョージア工科大学大学院（Georgia Institute of Technology）でコンピュータサイエンス修士課程に在学中で、 大学院生をしています。 すべてオンラインで受講可能なプログラムですが、通学と変わらない正式な修士の学位を受領することが出来ます。 （詳しくはこちらの記事を参照) 土日を中心に大学院の勉強をしており、ほぼ毎週ある宿題や試験に追われていますが、楽しみながら勉強しています。
最近、日本語の記事をあまり更新していないので、よかったら英語版の方を見てください。
What I Do
- バックエンドやAPIの設計・開発
- システムデザイン
- 機械学習の実行パイプラインやデプロイパイプラインの開発
- インフラの設計・構築（AWS, GCP）
Recent Projects
最近の主なプロジェクトです。
Project (1) AIの実行基盤の開発
R&Dチームで機械学習やAIのモデルをデプロイするためのプラットフォームの開発をしています。 AWSやGCP等のパブリッククラウドの他、オンプレミスへのデプロイにも対応できるものを作っています。 このプロジェクトはまだ新しく、開発計画も変化が早いです。 新しい解決策を調べ、チームメンバーと議論するのはとても刺激的です。
Tech stack: Python, Go, Kubernetes, Docker, Apache Airflow, AWS, gRPC
Project (2) 動画の変換システム
画像や短い動画、音楽を組み合わせて動画を作成する動画の変換システムの開発をしていました。 様々な種類の動画に変換・生成するため、多様なオプションをサポートしたり、変化に柔軟なソフトウェアを開発しています。 また、フロントと連携するバックエンド側のAPIの開発も行いました。
Tech stack: Ruby, Ruby on Rails, FFmpeg, Azure, Docker
Project (3) 越境不動産プラットフォーム開発
国内・海外の不動産のプラットフォームの開発をしています。 このプロジェクトはスクラッチから開発をしており、バックエンドとインフラの主要な部分は私が開発を担当しました。 バックエンドにRuby on Rails、フロントにReact、インフラはAWSでスケーラブルに環境構築をしています。
Tech stack: Ruby, Ruby on Rails, React, AWS (EC2, ElasticSearch, ElasticBeanstalk, RDS etc), MySQL, Redis, NginX
Skills
Languages
Python, Go, Ruby, JavaScript, C
Frameworks
Argo Workflow, Apache Airflow, Flask (Python), Cobra (Go), Ruby on Rails
Infra/Cloud
Kubernetes, Docker, AWS (EKS, ECS, CloudFormation, VPC, etc), GCP, Azure
Other
gRPC, REST API, MySQL, NoSQL (Redis), Linux
Education
米・ジョージア工科大学・コンピュータサイエンス修士課程 在学中 (2019 Jan -） - Georgia Institute of Technology, Master of Science (MS) in Computer Science
- CS 6210: Advanced Operating Systems [On Going]
- CS 6515: Intro to Graduate Algorithms (Dynamic Programming, Divide and Conquer, Graph algorithms, Randomized algorithms, Max-Flow, NP, etc)
- CS 7646: Machine Learning for Trading (Market Simulator, Assess Learners, Q-Learning Strategy, etc)
- CS 7641: Machine Learning (Supervised Learning, Randomized Optimization, Unsupervised Learning, Dimensionality Reduction, Reinforcement Learning, etc)
- CS 6035: Introduction to Information Security (Buffer Overflow, Malware Analysis, Cryptography, Web Security)
- CS 6250: Computer Networks (Spanning Tree Protocol, Routing Algorithms, Congestion Control, SDN, BGP Hijacking)
- CS 6200: Graduate Intro to Operating Systems (C, Socket Programming, Multi-Threading, Shared-Memory, RPC)
関西学院大学 理学部物理学科卒業 - Kwansei Gakuin University, Bachelor of Science (BS) in Physics
Certification
- CKAD: Certified Kubernetes Application Developer - 公認 Kubernetes アプリケーション開発者 (2019 Jan)
- スタンフォード大学・アルゴリズムコース修了 Algorithms by Stanford University (Coursera, 2018 Jul)
- TOEFL iBT Score 104 / 120 (on 2018 May)
- 機械学習ナノディグリー修了 Machine Learning Engineer Nanodegree (Udacity, 2017 Nov)
- スタンフォード大学・機械学習コース修了 Machine Learning by Stanford University (Coursera, 2017 May)