入江海地 (Kaichi Irie)

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京都大学大学院 情報学研究科 情報学専攻 数理工学コース 最適化数理分野

京都大学大学院 情報学研究科の修士2回生です。連続最適化、とくにブラックボックス最適化を研究しています。ハイパーパラメータ最適化フレームワーク Optuna の OSS コントリビュートにも取り組んでいます。

研究

  1. Optuna Constrained Tree-Structured Parzen Estimator Is a Joint Density Generalization of c-TPE

    S. Watanabe, K. IriearXiv preprint (arXiv:2606.09889), 2026

  2. Batch Acquisition Function Evaluations and Decouple Optimizer Updates for Faster Bayesian Optimization

    K. Irie, S. Watanabe, M. Onishi5th Annual AAAI Workshop on AI to Accelerate Science and Engineering (AI2ASE), 2025

OSS

インターン

  1. リクルート Software Engineer Intern

    2025年10月 – 2025年11月東京

  2. Preferred Networks Software Engineer Intern

    2025年8月 – 2025年9月東京

    Optuna の GPSampler の高速化に取り組みました。

  3. 日本経済新聞社 Software Engineer Intern

    2025年3月 – 2025年8月

    Amazon SageMaker を用いた LLM 学習データの前処理パイプラインを設計・実装しました。

  4. AbemaTV（ABEMA） Data Scientist Intern

    2023年9月

個人開発

学歴

  1. 京都大学大学院 情報学研究科 修士課程 情報学

    2025年4月 – 2027年3月（在学中）GPA 3.93 / 4.3

    情報学専攻 数理工学コース 最適化数理分野（システム最適化研究室）（外部サイトを開きます）

  2. 京都大学 経済学部 学士 経済学

    2021年4月 – 2025年3月GPA 3.66 / 4.3

スキル

プログラミング言語
Python、Go、Julia、C++
専門
連続最適化、ブラックボックス最適化、ベイズ最適化、ハイパーパラメータ最適化
ツール
Optuna、PyTorch、Amazon SageMaker、Git、Docker

語学

日本語
母語
英語
ビジネスレベル

資格