Machine learning engineer / Engineering Manager @ Elith

藤原 勇人

LLM・画像AI・音声AI・3D/CADなど、複数領域のAIプロジェクトに関わっています。このページは、紹介・登壇・執筆・技術的な対話のために、公開できる実績とリンクをまとめた個人ページです。

Current focus

技術の深さを、外から見える形にする。

株式会社ElithでEngineering Managerを務めています。プロジェクト推進、技術選定、設計・実装、コードレビュー、チーム開発の改善を横断的に担当しています。 公開できる活動として、Kaggle、GPU Mode、AtCoder、研究発表、OSS/AI評価への貢献を中心に整理しています。所属企業や顧客に固有の情報、未公開の業務内容はこのページでは扱いません。

Selected work

紹介者が1つのURLで送れる公開実績。

Competitions

Kaggle Competitions Master

独学で機械学習を始め、2ヶ月間の集中的なコンペティション参加を経て到達。金1・銀6・銅3、世界ランキング最高157位。コミュニティの知見に支えられた成果です。

Kaggle results

Selected competition results

  • Automated Essay Scoring 2.0: 7位 / 2,706チーム
  • Image Matching Challenge 2025: 15位 / 943チーム
  • AI Mathematical Olympiad - Progress Prize 1: 41位 / 1,161チーム
Optimization

GPU Mode results

GPU Mode Sprint Competitionで、grayscale_v2 A100暫定3位・B200暫定4位、vectorsum_v2 A100暫定2位。実用的な低レイヤ性能改善に取り組んでいます。 grayscale_v2 vectorsum_v2

Heuristics

AtCoder AHC

AtCoder Heuristic Contest Rating 最高1784。 Profile

Research

ICLR Workshop and AI evaluation

信頼できるAIシステム、評価設計、safety case、制約下でのふるまいの測定に関心があります。

Open source

garak contribution

AI脆弱性・評価ツールへのOSS貢献。公開活動と、所属企業・顧客に関わる非公開業務は切り分けています。

Technology

扱っている技術領域。

ML / DL

PyTorch, BERT, LoRA Fine-tuning, OCR, AI Safety, AI Red Teaming, Prompt Engineering

Web

FastAPI, Next.js, React

Languages

Python, C++, TypeScript, JavaScript, Dart / Flutter

Infrastructure

GCP, Docker, Firebase, Elastic Cloud

Writing and talks

公開できる発信をここに集約します。

NON-MONOTONICITY AND CATASTROPHIC RISK OF PROMPT INTERVENTIONS IN ADVERSARIAL LLM CONTROL

Koki Inoue, Naoya Takashima, Hayato Fujihara, Shuya Higuchi, Kota Shimomura, Ryuta Shimogauchi, Takayoshi Yamashita. ICLR 2026 Workshop ICBINB.

GPU最適化ノート

コンテスト形式の低レイヤ最適化から得た知見を整理する予定です。

AI評価とSafety Case

AI評価、red teaming、実装時の証拠設計に関する公開資料を整理する予定です。

Contact

登壇、執筆、コミュニティ、技術的な対話について。

公開活動に関する連絡はLinkedInまたはXからお願いします。GitHubとKaggleは主に実績確認用です。Elithに関係する仕事の相談は、会社の正式な導線を通してください。