職務経歴書
Table of Contents
基本情報
| key | value |
|---|---|
| Name | 佐藤 大輔(さとう だいすけ) |
| HP | https://landau0323.github.io/Curriculum-Vitae/ |
| daisuke.sato0323@gmail.com | |
| @Sato0323D | |
| slideshare | https://www.slideshare.net/daisukesatow9 |
アピールポイント
- 新しいものを作るうえで必要な過程である、試行錯誤しながらの開発経験が豊富（物理の研究経験:5年、機械学習システム・ロボットシステムの研究開発経験:3年）。
- 論文調査を行い、関連する先行研究をサーベイすることで、今まで経験のないドメインであっても必要な技術を短期間でキャッチアップできる。
- 数理的な素養がある（物理の研究経験:5年）。
- 機械学習手法（ディープラーニングもそうでない手法も）全般、画像認識、3Dデータ処理、ロボティクスの基礎的な知識（業務経験: 約3年）
- 画像認識: 画像採寸アプリ・ビジョンピッキングロボットシステム開発などにおいて、ディープラーニングおよび非ディープラーニング両方の手法を使った開発経験があります。
- ロボティクス: ビジョンピッキングロボットシステム・製薬工程（震蘯）自動化ロボット開発などにおいて、ロボットアームを制御するシステムへの画像認識機能の統合や、複雑な動作軌道を編集した経験があります。
- 3Dデータ処理: 画像採寸アプリ・ビジョンピッキングロボットシステム開発などにおいて、ビックデータからのパラメトリックな3D人体モデルの構築や、registrationなどの点群処理を実装した経験があります。
- プロジェクトを最後までやりきる力
- 一般に難易度が高いとされている機械学習システム開発のプロジェクトを、複数個、要件定義から検収まで完遂した実績があります。
担当したい役回り
ロボティクス・機械学習・画像認識・3Dデータ処理などの分野で、以下の役回りを担当したいです。
- リサーチエンジニア
- 先行研究・手法の調査
- プロトタイプの実装
- 場合によってはそのまま納品までの開発も担当
スキル
OS
- Linux
- Ubuntu14.04/16.04/18.04: 機械学習システム開発用。業務経験は約3年。
- Mac: 書類/スライド作成・論文執筆・簡単な数値計算用途で使用経験あり。業務経験は約5年。
プログラミング言語
- 現在、業務で利用している
- 業務で使用したことのある言語
業務で使ったことのあるツール・フレームワーク
チャット
- Slack
ドキュメント共有・共同編集
- Google Workspace (google drive/document/sheet/slide)
プロジェクト管理
- redmine
- Jira
クラウドメール
- gmail
クラウドカレンダー
- google calendar
レポジトリ管理
- github
- gitlab
開発フロー
IDE
ソフトウェア開発一般に関係するツール
仮想環境構築
ドキュメント自動生成
linter
formatter
型チェック
ユニットテスト
カバレッジ
CI
脆弱性のあるdependency管理
- github dependabot
ロボット制御
対象のロボット
- 6軸ロボットアーム
- モバイルマニピュレーター
フレームワーク
ベクトル・行列計算
機械学習
一般
- pandas
- jupyter notebook
- scikit-learn
deep learning
- (tensorflow)
- Keras
- PyTorch
- PyTorch geometric
特定のデータドメイン
画像処理
自然言語
- 日本語
- ネイティブ
- 英語
- TOEIC940点
- 職務で日常的にコミュニケーションに使用した経験あり
- 非日本語話者エンジニアとの機械学習関連の議論・コードレビューの経験(約1年)
- 非日本語話者研究者との理論物理関連の議論・論文執筆の経験（約5年半）
- 国際学会での口頭発表・海外の大学でのセミナー発表経験あり(合計17回)
- 英語論文の執筆経験あり(物理の論文を21本国際誌から出版)
- 英語論文の調査経験あり
- 機械学習関連の論文調査(約3年)
- 理論物理関連の論文調査（約5年）
- イタリア語
- 日常会話レベル
やったことはないが興味を持って勉強しているもの
- 移動自律型ロボットの制御アルゴリズムの研究開発（ドローンや車の自動運転など）
- 実社会の課題への量子コンピュータのアルゴリズム適用
外部に公開された成果
出版物
機械学習関係
- 「近年の画像採寸技術の進展」佐藤大輔、八登浩紀、画像ラボ 2020年1月号 36-41ページ
- 「統計学はどのように使われているのか」上坂正晃、石橋佳久、佐藤大輔、中野嵩士、八登浩紀、大田佳宏、数学セミナー/日本評論社 2020年6月号 P. 36
物理関係
20本の原著論文、1本のレビュー論文を国際誌から出版。
論文リスト（物理）
詳しくはこちらを参照。
特許
画像採寸関係
- 特許第6531273号「寸法データ算出装置、プログラム、方法、製品製造装置、及び製品製造システム」
- 特許第6579353号「情報処理装置、情報処理方法、寸法データ算出装置、及び製品製造装置」
- 特許第6593830号「情報処理装置、情報処理方法、寸法データ算出装置、及び製品製造装置」
- 特許第6792273号「寸法データ算出装置、製品製造装置、及びシルエット画像生成装置」
ロボット関係
自動差し歯設計関係
- 他1件特許出願中
学会発表
機械学習関係
- SSII2019(ポスター発表): インタラクティブセッション IS3-36「属性情報および画像を使った人体寸法推定」佐藤 大輔、有田 親史、石橋 佳久、八登 浩紀
- ICIAM2019(口頭発表): “Mathematics in machine learning” Daisuke Satow, Yoshihiro Ohta
- SSII2020(ポスター発表): インタラクティブセッション IS3-08「画像および3D点群を用いた人体寸法・3D形状推定」中野 嵩士、佐藤 大輔、八登 浩紀
物理関係
14回の国内学会、20回の国際学会での発表経験あり。
詳しくはこちらを参照。
セミナーでの発表
- 「物理出身者が行うAIの研究開発」（招待講演）@「先端学際科学」九州大学 2020年11月
- 「機械学習の社会実装事例」（招待講演）@ 「原子核理論コロキウム」京都大学 2020年12月
- 「製薬業界におけるAIロボットシステムの活用例」（招待講演）@「AI・自動化ウェビナー」インフォーママーケット 2020年12月
エンジニアリング以外での職務上の貢献
- 知人の物理研究者・エンジニア4名を勧誘し、エンジニアとしてレファラル採用した。
- 社内セミナー講師のサーベイ・依頼（理研の瀧雅人氏・初田哲男氏・Enrico Rinaldi氏・Jeffrey Fawcett氏・青山秀明氏、オムロンの高橋氏、九大の鍛冶氏）
- 顧客（製造業大手）の社員に対するAIレクチャーを2回実施し、技術力に対する信頼を獲得し、案件受注に貢献した(2019年10月)。内容は、semantic segmentationの理論的背景とビジョンピッキングロボットシステムでの活用、アノテーション作業実習、3Dデータ処理について。対象は、非機械学習エンジニア。
- 社外のイベントでのセミナーに3回(インフォーマセミナー2回・九州大学1回)登壇し、研究開発内容を発表することで、会社の宣伝・営業活動に寄与した。
- 技術発信の一環として、社内勉強会で作成した論文紹介の資料をslideshareで公開し、宣伝・採用活動に寄与した。
- 新入社員教育用の、研究開発部門全体にわたる技術資料の作成を監督、全部門への展開を行った。
- 研究開発部門の各開発室が保有する要素技術のリストアップを行い、技術戦略策定のため強み・弱みを整理した。
- 外国人エンジニア（非日本語話者）を日本人エンジニアから成る開発チームに加入させた際のフォロー・プロジェクト遂行体制構築を行った。
- 全開発室にわたっての堅実な開発体制（コードレビュー・開発ツール標準化・サンプルレポジトリ作成など）の構築を、シニアエンジニアとともに行った。
経歴
職務経歴
2018/04 - : Arithmer株式会社
職務: 画像認識・ロボット制御・機械学習関連の研究開発
職階: CTO 兼 研究開発本部長
- 刺身切り出しロボット[デモ開発]
- 期間: 2020年6月から9月
- 概要: 3Dセンサー・力覚センサー・重量計を備えたロボットによる、不定形の魚の柵から、一定の重量の刺身を切り出す装置のデモ開発を行った。
- 担当した役割: センサーの調査・アルゴリズム調査/考案/実装・ソフトウェア（ロボット制御部分）の開発・ソフトウェア（3Dデータ処理部分）開発のマネージメント
- 使用技術/ツール: 画像認識(semantic segmentation)、ロボット制御（アーム制御・信号入出力・ステートマシン・力覚センサーからのフィードバック制御）、３Dデータ操作開発（切断面に応じた切断軌道生成）/python, openCV, Open3D, ROS, b-CAP, keras
- 成果物: デモ動画
- 3Dビジョンピッキングロボット[PoC・開発]
- 期間: 2018年12月から2019年8月(PoC)・2019年11月から2020年3月(開発)
- 概要: 3Dセンサーを備えるロボットによる、3Dビジョンピッキングロボットシステムの実証実験および本開発を行った。後者においては、顧客の研究開発用にして欲しいという要望を踏まえ、ソースコードを編集できるよう拡張性を備えたシステムを納品した（その代わり安定性はあまり考慮していない）。
- 担当した役割: 顧客からの要件ヒアリング・センサーの調査・アルゴリズム調査/考案/実装・装置の構想設計・ソフトウェアの開発・現地での設営作業・顧客向け報告書作成
- 使用技術/ツール: 画像認識(instance segmentation)、QRコード読み取り、ロボット制御（アーム制御・信号入出力）、3Dデータ操作開発（点群のトリミング・法線推定）のマネージメント/python, openCV, Open3D, ROS, b-CAP, keras
- 成果物: プロトタイプシステムの性能に関する報告書および納品用システム
- 開発した技術は1件特許出願中
- 3Dビジョンピッキングロボット[デモ]
- 期間: 2019年9月から10月
- 概要: バイオ業界向けに、3Dセンサーつきのロボットによる、ビジョンピッキングシステムのデモ開発を行った。このデモは最終的に、ロボットメーカによって動画が撮影、公開された。
- 担当した役割: ロボットメーカとの要件やスケジュール調整・画像認識開発のマネージメント・アルゴリズム調査/考案/実装・ソフトウェアの開発・現地での設営および撮影作業
- 使用技術/ツール: 画像認識（instance segmentation）, ロボット制御（アーム制御・信号入出力）、3Dデータ操作開発（点群のトリミング・ICP/RANSACによる円盤検出）/python, ROS, Open3D, keras
- 成果物: デモ動画
- 画像検査機パラメータ自動設定[PoC]
- 期間: 2018年12月から2019年1月
- 概要: ペットボトルの画像検査機のパラメータを、商品の種類に応じてサンプル画像から自動設定できるかどうか、実証実験を行った。
- 担当した役割: 顧客からの要件ヒアリング・アルゴリズム実装・顧客向け報告書作成
- 使用技術/ツール: 古典的な画像処理（2値化、連続成分の抽出、面積計算、lab色空間への変換）/python, OpenCV
- 成果物: 性能に関する報告書
- 画像採寸AI開発(機械学習方式・3Dモデリング方式)[開発]
- 期間: 2018年8月から12月（機械学習方式）・2018年8月から2019年3月（3Dモデリング方式)
- 概要: 人間が写っている写真および属性データ（身長・体重など）から機械学習を使って、体の各部位の寸法を推定するソフトウェアを開発した。このソフトウェアをエンジンとするアプリが協力会社により開発され、顧客である大手紳士服メーカー向けにサービス提供された。また、このプロジェクトの成功の結果、同様のサービスを他の顧客に横展開することとなった。
- 担当した役割: 顧客からの要件ヒアリング・データ設計/収集依頼/精査/分析・アルゴリズム調査/考案/実装・ソフトウェア開発（エンジン部分）
- 使用技術/ツール
- 機械学習方式: 画像認識(背景除去・輪郭生成)、輪郭からの特徴量計算、特徴量からの回帰/python, pandas, OpenCV, scikit-learn
- 3Dモデリング方式: 3Dデータセットからのパラメトリックな人体モデル生成・CNNによる画像からの多変量回帰/python, keras
- 成果物: ソフトウェア
- 開発した技術は4件特許登録済・国内学会2件で発表済・国内誌で技術記事2件出版済
- 似顔絵ロボット[デモ]
- 期間: 2018年5月から7月
- 概要: 広報活動のため、人間の顔写真から似顔絵を作成し、それを6軸型ロボットに描かせるデモを開発した。このデモは全国区の音楽バンドの解散ライブに出展し、好評を博した。
- 担当した役割: アルゴリズム調査/考案/実装・装置の構想設計・ハードウェアおよびソフトウェアのプロトタイプ作成・ロボットメーカとの納品スケジュール調整・デモブース作成業者とのレイアウト調整・現地での設営作業・ライブ参加者対応
- 使用技術/ツール:画像認識(顔検出・エッジ検出)/python, ROS, OpenCV
- 成果物： デモのイベントへの出展
- 製薬工程（震蘯）自動化ロボット[開発]
- 期間: 2018年4月から2019年11月
- 概要:
- ある製薬工程で、原料の分解のために熟練の技術者の動作が必要であるのだが、その動作は複雑なため従来のティーチングによってはロボットによる自動化が困難であった。本案件では、その動作をモーションキャプチャで取得し、ロボットに再現させるソフトウェアを開発した。これにより分解工程の自動化・結果の非属人化が可能となった。
- また、原料の分解度合いの評価は人間が数分おきにチューブ内を流れる液体を取り出し、顕微鏡で画像を撮影し、評価していたため工数がかかった。本案件では、チューブ内の液体の動画から、粒子を画像認識により識別し、分離具合をスコアリングするソフトウェアを開発した。これにより研究員の工数の削減・結果の非属人化が可能となった。
- 担当した役割: 顧客からの要件ヒアリング・アルゴリズム調査/考案/実装・ソフトウェア開発・現地での作業・顧客向け報告書作成
- 使用技術/ツール: P型軌道の編集（3次元ベクトルおよび四元数の粗視化・スプライン補間）、画像認識（instance segmentation）、データ分析（時系列データ、線形回帰）/python, C++, bCapslavemove, keras, scikit-learn
- 成果物: ロボットを使った自動化装置およびセンシングシステム（研究開発用）およびその性能に関する報告書
- 開発した軌道編集技術は1件特許取得済
2016/03 - 2018/03: Goethe Universität(ドイツ)
2014/10 - 2016/02: Fondazione Bruno Kessler(イタリア)
2013/04 - 2014/09: 理化学研究所(アメリカBrookhaven National Laboratory勤務)
職務: 理論物理学（主として素粒子物理）の研究
職階: ポスドク研究員
学歴
| 年 | 学校名 | |
|---|---|---|
| 2013/03 | 京都大学大学院 理学研究科 物理学・宇宙物理学専攻 原子核理論研究室博士後期課程 | 卒業(博士号取得) |
| 2010/04 | 京都大学大学院 理学研究科 物理学・宇宙物理学専攻 原子核理論研究室博士後期課程 | 入学 |
| 2010/03 | 京都大学大学院 理学研究科 物理学・宇宙物理学専攻 原子核理論研究室博士前期課程 | 卒業 |
| 2008/04 | 京都大学大学院 理学研究科 物理学・宇宙物理学専攻 原子核理論研究室博士前期課程 | 入学 |
| 2008/03 | 京都大学 理学部 | 卒業 |
| 2004/04 | 京都大学 理学部 | 入学 |
| 2004/03 | 広島県立尾道北高校 | 卒業 |
履修した講座
-
Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals
Coursera
2019年12月17日
certificate -
Serverless Machine Learning with Tensorflow on Google Cloud Platform
Coursera
2019年12月30日
certificate -
Introduction to AI in the Data Center
Nvidia
2020年1月19日
certificate -
デンソーウェーブ ロボットスクール 基本コース
2018年 -
富士通ラーニングメディア プロジェクトマネジメントの基礎
2020年4月
趣味
- ハイキング
- バッティングセンター
- 読書
- SF・歴史小説・自然科学
- 旅行
- 特に5年間外国（フランス・アメリカ・イタリア・ドイツ）に住んでいた時は、様々な街に行きました。