生成AIに関するプロダクト開発/運用や社内業務効率化について話せます
■背景
生成AIの劇的な発展に伴って、プロダクト開発はもちろんのこと社内業務においても、実際にどのように活用できるかについて様々な議論が繰り広げられています。
・約10年AI/ML技術を活用したプロダクト開発をリードしてきた実績
・最先端の技術を研究し、国際的に権威のあるカンファレンスへの論文採択実績
を中心とした経験から、高度な専門知識によって、実務における生成AIやML技術の活用の仕方についての課題の解決をサポート致します。
■話せること
・プロダクト開発において、生成AIを活用して新たな価値を創出するには、何から始めればよいか
・競合他社と差別化するために、どの技術に先行投資するべきか
・生成AIを活用する上での考慮すべきリスクとは
・社内業務効率に生成AIを活用したいが、技術的な問題やコスト面等の課題をどう乗り越えるべきか
・生成AIをどのようなガイドラインで社内で運用すべきか
・AI/MLの最先端の動向について知りたい
など様々なご要望にお答えすることができます。是非どうぞご検討下さい。
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職歴
職歴：開示前
このエキスパートのトピック
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スタートアップにおけるAI/ML組織の立ち上げや推進について話せます
¥50,000~■背景 未上場のSaaSスタートアップに1人目のAI/ML EngineerとしてML Teamの立ち上げから推進を行ってきました。 当初OneProudct-OneTeamであった組織に対して、MLに特化したチームをゼロから構築し、分析をコアにした組織横断チームにスケールさせてきました。Technical Leadとしてプロダクト開発をしてきた経験があり、具体的な事例に関してはGoogle Cloud Nextなどの複数の大型のテックカンファレンスにて登壇をしています。また、エンジニア採用にも深くコミットしており、採用に関する知見も持ちます。 ■話せること ◇ 関連する実績および経験 具体的には - ML Tech Leadとしてのロードマップの作成と実行 - 0から1のプロダクト開発とマネジメント - MLOps/LLMOps - 本番環境での運用・機能改善 - 顧客への提案・サポート - エンジニア採用・戦略 についてお話しできます。 ◇ 業界構造（トレンド/主要プレイヤー/バリューチェーン等）の知見の有無 AI/機械学習に関するトレンドは、LLMに限らず、Data Mining、RL、NLP、CV、UI/UXについても幅広く把握しております。最先端の論文はもちろん、すぐに活用できるコードや学習済みモデル、各領域における主要なプレイヤーについての知見も有しております。また、近年では特に本番運用が重要視されることから、MLOps/LLMOpsに対しても高い知見を持ちます。 ◇ お役に立てるご相談分野 - 組織でAI/ML組織をこれから立ち上げようとしている方 - 1人目のAI/ML Engineer や Data Scientistの採用でお困りの方 - AI/ML活用に興味があるが、何から始めるべきかお悩みの方 - 最近の技術・研究動向について知りたい方 ■その他 地域: 東京 役割: ML Tech Lead / Senior Software Engineer 規模: 当時100人未満の未上場企業
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AIのR&Dにおけるプロジェクト・組織のあり方について話せます
¥50,000~■背景 R&D(Research and Development)の領域においては、研究のような技術的な新規性創出から、事業としてプロダクトを開発し、最終的に顧客に提供するまでは、様々な壁があります。当方は、Researcherとしてもトップカンファレンスへの実績を持ちつつ、Engineerとしても何千・何億ものユーザーを抱えるプロダクトを開発し運用した経験を持つことから、双方を重視しつつプロジェクトをどのように推進するかに長けた経験を持ちます。この経験を活かして、貴社の技術的優位性の向上や、新規プロダクト開発についてアドバイスが可能です。 ■話せること ◇ 関連する実績および経験 ・論文調査からシステム開発や運用までの数多くの事例をLead ・100億人規模のユーザーを持つプロダクトの開発・分析・運用経験 ・AI/MLエンジニアの採用及び育成 ・トップカンファレンスへの論文採択実績 ・大規模テックカンファレンスへの登壇実績 ・特許取得実績 ◇ お役に立てるご相談分野 ・Researchは得意だが、なかなかシステム開発に至らない、またはサービス提供に至らないという課題をお持ちの方 ・Developmentは得意だが、なかなか技術的優位性が確立できず、競合優位性が保てないという課題をお持ちの方 ・新たにLLMのようなAI/MLを活用したいが、方針がわからない、または既存のプロダクトとの連携に課題がある方 ・社内でどのような体制にすれば、R&Dをうまく進められるか ■その他 地域: 東京 役割: Project Manager, Tech Lead, ML Engineer, Software Engineer, Researcher 規模: 社員数5000人超、売上5000億超（直近）
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GoogleCloudの最適なアーキテクチャについて話せます
¥50,000~■背景 ◇ 本トピックの背景について 国内でトップクラスのSaaS開発ベンチャーにおいて、Google Cloud を用いた最適なアーキテクチャを描きながら、開発・運用を行ってきました。実際に、Google Cloud Nextなどの大型のテックカンファレンスにて本事例について登壇した実績もあります。このような経験を活かして、貴社におけるGoogle Cloudアーキテクチャを最適化します。特にMLOps, DataOpsには業界でも有数の知見を持ちます。 ■話せること ◇ 関連する実績および経験 ・100億人規模のユーザーを持つプロダクトの開発・分析・運用経験 ・年間億単位規模のインフラコストの削減 ・数多くのプロジェクトをLeadし、事例の登壇を通して技術コミュニティに貢献 ◇ お役に立てるご相談分野 ・実際にGoogle Cloudを用いたプロダクトの新規開発を検討されている方 ・現状のGoogle Cloudの運用周りやコストでお困りの方 ・新たにLLMのようなAI/MLを活用したいが、方針がわからない、または既存のプロダクトとの連携に課題がある方 ◇その他 地域: 東京 役割: Tech Lead, ML Engineer, Software Engineer, 規模: 社員数300人超、ARR50億超