Prakas
shrestha
データサイエンティスト｜機械学習エンジニア｜データエンジニア｜AIエンジニア
一緒にAIを開発しませんか？
機械学習（ML）、ディープラーニング（DL）、自然言語処理（NLP）、または生成AI（Generative AI）に関するアイデアやプロジェクトをお持ちですか？
AIプロジェクトでのコラボレーションを歓迎しています。魅力的なアイデアや技術的なサポートが必要なプロジェクトがありましたら、ぜひお気軽にご連絡ください。
ネパールで育ち、日本で工学を学び、これまで6年間にわたり半導体製造とIoTの分野で経験を積んできました。データが複雑で、システムが高度であり、現実のビジネスや現場に大きな影響を与える課題に強く惹かれます。現在は、データ・エンジニアリング・AIの領域を横断し、複雑な現実世界の課題を実用的なデータドリブンソリューションへと変えていくことに取り組んでいます。
Now
- Working on: 半導体製造プロセス向け機械学習・AIソリューション開発
- Learning: LLM、AIエージェント、RAG、LangChain、MCP、MLOps
- Reading: Python、FastAPI、Reactを用いたエンドツーエンドAIアプリケーション
- Currently in: 日本 · JST（UTC+9）
What I Do
製造業・エンタープライズ企業との3つの協働スタイル。単一モデルの開発から、本番運用可能なフルパイプラインの構築まで。
MLモデル開発
生データの前処理、特徴量エンジニアリング、モデルの学習・評価から、APIやインタラクティブダッシュボードを通じたデプロイまで、エンドツーエンドの機械学習パイプラインを構築します。
Learn more →AI / LLM 統合
カスタムRAGシステム、LangChainを活用したAIエージェント、プロンプトエンジニアリング、社内向けAIツールの開発を通じて、LLMの機能を実際の業務プロセスに統合します。
Learn more →Kind Words
スキル
言語
Excel VBA, Java, Python, SQL
機械学習 / 深層学習
Data Cleaning, Decision Tree, Deep Learning, EDA, Feature Engineering, K-Means Clustering, Keras, Linear Regression, Logistic Regression, Matplotlib, Neural Networks, NumPy, Pandas, Random Forest, Scikit-learn, Seaborn, SVM, TensorFlow, XGBoost
データエンジニアリング
ETL, MySQL, PostgreSQL, Snowflake, Python
生成AI / LLM
AI Agents, Generative AI, LangChain, NPL, Prompt Engineering, RAG, Transformers
専門領域
Semiconductor Data Analysis
経歴
データサイエンティスト
半導体製造における不良解析プロジェクト
本プロジェクトは、半導体製造における不良(チップ不良)の根本原因を特定し、不良率を低減することを目的としています。温度・圧力などのプロセスデータや設備の稼働ログを収集・統合し、データを一元管理した上で分析を行い、不良原因を特定しました。
主な業務内容:
データ収集・前処理(ETL処理) Python・SQLを用いて、装置ログ、センサーデータ、生産実績データなどの収集・前処理を自動化。複数のデータソース(設備のCSV出力、MESシステム、外部データベース)から定期的にデータを抽出。異常値の除去、欠損値処理、時系列データの整合、フィールドの正規化などのデータクレンジングを実施。処理済みデータをSnowflakeデータウェアハウスに統合し、製造分析・不良原因分析・AIモデル学習のための高品質なデータ基盤を構築。
Sonar Analyticsツールを用いた分析 Sonar BI/MLプラットフォーム上で、製造データ(装置ログ、センサーデータ、品質結果)の前処理・可視化・分析を実施。相関分析、トレンド分析、異常検知を行い、重要な変数と設備状態を特定。Sonarの機械学習機能を活用した異常検知モデルを構築。統計的工程管理(SPC)と連携した自動異常アラートを実装し、リアルタイム監視と予知保全を実現。
データサイエンティスト
ウェアラブル生体センサーを活用した作業員健康管理システム
作業員の健康状態をモニタリングするためのウェアラブルセンサーおよびスマートフォンアプリを開発。生体データから体温や身体負荷を推定し、熱中症などのリスクをリアルタイムで予測。スマートフォンアプリを通じて作業員にアラートを送信するとともに、データをサーバーに保存・分析。
主な業務内容:
スマートフォンアプリ開発 体温推定ロジックを含むAndroidアプリケーションをJavaで開発。生体データおよび環境データを受信し、健康指標を算出、作業員へリアルタイムでアラート通知を送信。
ウェアラブルデータ分析 健康予測のため、作業員から収集したウェアラブルセンサーデータを分析。Pythonによる統計分析プログラムを作成し、VBAマクロを用いたデータ処理の自動化を実施。
最近のプロジェクト
学歴
大学
工学部
Certifications
Writing
LLM APIリクエストの仕組み：PythonコードからAIレスポンスが返るまで
LLM APIリクエストがどのように処理されるのかを初心者向けに詳しく解説します。HTTPリクエスト、認証、トークン化、GPU推論、サンプリング、デトークン化、JSONレスポンスまでを図付きで紹介します。
RAG (Retrieval-Augmented Generation) — A Complete Beginner-Friendly Guide
GitHub統計
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