Machine Learning Engineer (Apr. 2023 - present)

LY corporation, Tokyo, present, Full-time employee

LINEヤフー, 東京, 現職, 正社員

As a machine learning engineer, working to improve the quality of location search using neural search technology.

機械学習エンジニアとして、ユーザーの検索クエリに対して掲示する情報のカバレッジと精度を高めるプロジェクトに従事しています。

Research Assistant (Apr. 2021 - Mar. 2023)

National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST), Tokyo, 2 years, part-time-job

産業技術総合研究所, 東京, 2年, アルバイト

I worked as a Research Assistant at the Digital Architecture Research Center (DigiARC).
I researched primarily about computer vision and large-scale deep learning. Details of research is here.

Digital Architecture Research Center (DigiARC)にリサーチアシスタントとして所属し研究に従事していました。
主な研究分野は大規模分散深層学習と画像認識です。研究成果の詳細はこちら。

Research and Development Internship (Feb. 2022)

NTT DATA, Tokyo, 3 weeks, Full-time internship

NTT DATA, 東京, 3週間, フルタイムインターンシップ

I engaged in improving the accuracy of the object detection task for illustration images.

研究開発インターンシップにて、イラスト画像の物体検出タスクの精度改善に取り組みました。

Research and Development Internship (Oct. 2021 - Nov. 2021)

Yahoo! Japan, Tokyo, 3 weeks, Full-time internship

Yahoo! Japan, 東京, 3週間, フルタイムインターンシップ

For reranking learning when searching for locations, I examined and evaluated ways to improve accuracy by introducing neural search technology, etc.

研究開発インターンシップにて、拠点検索を行う際のリランキング学習に対して、ニューラル検索技術導入などによる精度向上を検討し評価しました。

Submitted Paper : Hybrid POI Search Combining Geographical Features and Deep Metric Learning-based Semantic Similarity

成果が含まれる共著論文 : 地理的距離等の数値情報と深層距離学習に基づく意味的類似度を用いた拠点検索

Research and Development Internship (Sep. 2021 - Oct. 2021)

Sony | R&D, Tokyo, 3 weeks, Full-time internship

Sony | R&D, 東京, 3週間, フルタイムインターンシップ

I investigated deep learning methods for domain generalization for image classification of cross-domain pathological image datasets.

研究開発インターンシップにて、クロスドメインな病理画像データセットの画像分類を行う深層学習タスクに対して、ドメイン汎化する学習手法の検討を行いました。

Software Engineer Internship (Aug. 2021 - Sep. 2021)

LINE Corp, Tokyo, 2 months, Full-time internship

LINE Corp, 東京, 2ヶ月, フルタイムインターンシップ

I developed a distributed processing system using task queues.
Please see the attached technical blog for details.

サーバーサイドエンジニアのインターンにて、タスクキュー（Redis）を用いた分散処理システムを構築しました。
内容詳細については下記技術ブログをご覧ください。

Tech Blog : 【インターンレポート】タスクキューを用いたタイムラプス作成等の高負荷な処理の高速化

Software Engineer Internship / Part-time-job (Jan. 2021 - Jul. 2021)

Fixstars Solutions, Tokyo, 6 months, Full-time internship and part-time-job

Fixstars Solutions, 東京, 6ヶ月, フルタイムインターンシップ / アルバイト

I worked part-time in research and development related to deep learning after a 3-weeks full-time internship.
In order to improve the accuracy and inference speed of image recognition with deep learning, I investigated and evaluated various models.
In particular, I conducted research on ML compilers in my part-time job.

3週間フルタイムのインターンシップを行ったのち、アルバイトとして深層学習に関連する研究開発に携わりました。
深層学習による画像認識の精度と推論速度を高めるために、様々な学習モデルの検討や評価を行いました。
特にアルバイトではMLコンパイラに関する調査を行いました。

Software Engineer Internship (Aug. 2020 - Oct. 2020)

FLYWHEEL Inc., Tokyo, 2 months, Full-time internship

FLYWHEEL Inc., 東京, 2ヶ月, フルタイムインターンシップ

As a data infrastructure engineer, I was involved in the development of a data extraction flow on the web and the construction of a data flow pipeline to format and process the huge daily flow of data and store it in object storage.

Web上のデータ抽出フローや、毎日膨大に流れてくるデータを整形処理してオブジェクトストレージに保存するデータフローパイプラインの構築など、データインフラエンジニアとして開発に携わりました。

Interview Blog : FLYWHEEL Summer Internship 2020 Vol.2

IT Consultant Internship (Sep. 2019/2021)

IBM, Tokyo, 1 week, internship

IBM, 東京, 1週間, インターンシップ

In 2019, I was a Developer in a scrum development team of 6 people, where I proposed app features, created UI, and implemented features. In 2021, I was the Product Owner position, leading the team by designing the app, designing it, and subdividing tasks.

2019年には6人チームでのスクラム開発にてDeveloperポジションとして、アプリ機能の提案やUIの作成、機能の実装をしました。2021年にはProduct Ownerポジションとして、アプリ設計からデザイン、タスクの細分化など、チームリードを行いました。

Software Engineer Internship (Aug. 2019)

teamLab, Tokyo, 2 weeks, Full-time internship

teamLab, 東京, 2週間, フルタイムインターンシップ

I designed and developed a web application (for demonstration purposes) using NoSQL database for high-speed data retrieval.

NoSQL databaseを用いた高速なデータ検索を用いたWebアプリケーション(デモ用)の設計、開発をしました。

Pre-training Vision Transformers with Very Limited Synthesized Images

Ryo Nakamura, Hirokatsu Kataoka, Sora Takashima, Edgar Josafat Martinez Noriega, Rio Yokota and Nakamasa Inoue, Peer-reviewed paper,
IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV 2023) (Accept rate: 26.2 %).
project page

Ryo Nakamura, Hirokatsu Kataoka, Sora Takashima, Edgar Josafat Martinez Noriega, Rio Yokota and Nakamasa Inoue, 国際査読付き,
IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV 2023) (採択率: 26.2 %).
プロジェクトページ

Visual Atoms: Pre-training Vision Transformers with Sinusoidal Waves

Sora Takashima, Ryo Hayamizu, Hirokatsu Kataoka, Nakamasa Inoue, and Rio Yokota, Peer-reviewed paper,
IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2023) (Accept rate: 25.8 %).
project page

Sora Takashima, Ryo Hayamizu, Hirokatsu Kataoka, Nakamasa Inoue, and Rio Yokota, 国際査読付き,
IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2023) (採択率: 25.8 %).
プロジェクトページ

【メタサーベイ】基盤モデル / Foundation Models

高島 空良, 中村 凌, 山田 亮佑, and 片岡 裕雄, Presentation material, Cvpaper.Challenge Conference Summer (CCCS 2022).

高島 空良, 中村 凌, 山田 亮佑, and 片岡 裕雄, 講演資料, Cvpaper.Challenge Conference Summer (CCCS 2022).

Hybrid POI Search Combining Geographical Features and Deep Metric Learning-based Semantic Similarity

地理的距離等の数値情報と深層距離学習に基づく意味的類似度を用いた拠点検索

Yusuke Okimoto, Sora Takashima, Kenta Kanamori, Xinhu Lan, and Junji Saikawa, Non-peer-reviewed paper, Japanese Society for Artificial Intelligence (JSAI 2022).

沖本 祐典, 高島 空良, 金森 研太, 蘭 心湖, 宰川 潤二, 国内査読なし, Japanese Society for Artificial Intelligence (JSAI 2022).

Replacing Labeled Real-Image Datasets With Auto-Generated Contours

Hirokatsu Kataoka, Ryo Hayamizu, Ryosuke Yamada, Kodai Nakashima, Sora Takashima, Xinyu Zhang, Edgar Josafat Martinez-Noriega, Nakamasa Inoue, and Rio Yokota, Peer-reviewed paper,
IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2022) (Accept rate: 25.3 %).
project page

Hirokatsu Kataoka, Ryo Hayamizu, Ryosuke Yamada, Kodai Nakashima, Sora Takashima, Xinyu Zhang, Edgar Josafat Martinez-Noriega, Nakamasa Inoue, and Rio Yokota, 国際査読付き,
IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2022) (採択率: 25.3 %).
プロジェクトページ

Master of Engineering in Computer Science (Apr. 2021 - Mar. 2023)

修士課程（情報理工学院 情報工学系） (Apr. 2021 - Mar. 2023)

Tokyo Institute of Technology, Tokyo

東京工業大学大学院

Advisor : Prof. Rio Yokota

指導教員 : 横田理央 教授

GPA : 3.52

Bachelor of Engineering in Computer Science (Apr. 2017 - Mar. 2021)

学士課程（情報理工学院 情報工学系） (Apr. 2017 - Mar. 2021)

Tokyo Institute of Technology, Tokyo

東京工業大学大

Advisor : Prof. Rio Yokota

指導教員 : 横田理央 教授

GPA : 3.50

Student groups : ScienceTechno (scitech), tea ceremony club

サークル/部活動 : 東工大ScienceTechno (サイテク), 茶道部

Eigoyurusan

This is a Python CLI application that automatically translates any PDF of English paper using DeepL and displays PDF in the browser with a table of contents. (Currently not maintenanced).

英語論文のPDFをDeepLで翻訳した後、章ごとに整形して目次付きでブラウザ上に表示できる、PythonのCLIアプリケーションです。(現在動作未確認)

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