Tatsuki Okada

I focus on Vision-Language Model (VLM) research and development for AI products in the sustainability and ESG domain. I apply my experience in LLMs, multimodal models, evaluation design, and data preparation to improve and validate models for practical use cases. --- サステナビリティ・ESG 領域の AI プロダクト開発で、VLM (Vision-Language Model) を中心とした研究開発に従事しています。LLM、マルチモーダルモデル、評価設計、データ整備の知見を活かし、実用を見据えたモデル改善と検証に取り組んでいます。 Ref: https://cierpa.co.jp/posts/20260604

I worked on enterprise LLM, RAG, and agent systems across requirements, implementation, evaluation, deployment, and operations. I contributed to domain-adapted LLM fine-tuning, evaluation, and production deployment for industries such as insurance, recruiting, finance, and legal, and served as a main engineer on multiple projects for enterprise and public-sector clients. On the R&D side, I worked on inference acceleration, correctness-guaranteed synthetic data generation, and evaluation datasets and metrics. I also released research artifacts on Hugging Face, connecting production engineering and research to improve LLM quality. --- 企業向けの LLM / RAG / Agent システムを、要件整理から実装、評価、本番運用まで担当しました。保険、求人、金融、法務などの領域で、ドメイン特化 LLM のファインチューニング、評価、本番デプロイに取り組み、大手企業・省庁を含む複数案件で主担当を経験しました。 R&D では、推論の高速化、正解保証付き合成データ生成、評価データセット・評価指標の整備に取り組みました。研究成果のモデルやデータセットを Hugging Face で公開し、実務と研究の両面から LLM の品質改善に関わりました。 Ref: https://www.anlp.jp/proceedings/annual_meeting/2025/pdf_dir/P5-8.pdf, https://huggingface.co/datasets/elyza/JaMARD

I extended QuickMTG, a Slack-based meeting-room reservation application, using Go. I implemented priority rules and floor-level defaults, improved the reservation algorithm, and supported post-release QA. --- Go を用いて、Slack 会議室予約アプリ「QuickMTG」の機能拡張を担当しました。優先度設定やフロアごとのデフォルト設定を実装し、予約アルゴリズムの改善とリリース後の QA 対応まで行いました。 Ref: https://engineering.dena.com/blog/2024/12/intern_report_quickmtg/

I worked on Go backend API development and container infrastructure using Kubernetes and Google Kubernetes Engine (GKE). The internship gave me experience across both application development and cloud infrastructure for reliable service delivery. --- Go によるバックエンド API 開発と、Kubernetes / GKE を用いたコンテナ基盤の構築に取り組みました。アプリケーション実装とクラウドインフラの両面から、サービスを安定して動かすための開発を経験しました。

I also worked on bottleneck analysis, performance improvements, and new feature development for a web-crawling application. Through these projects, I gained hands-on backend engineering experience with Go, GCP, and Nginx in production-oriented environments. --- Web クローリングアプリのボトルネック調査、性能改善、新機能実装にも取り組みました。GCP、Nginx、Go を用いて、実運用を意識したバックエンド開発を経験しました。

I developed backend services using Go and AWS. I worked on MySQL schema design, query optimization, and infrastructure improvements, gaining practical experience in building systems with database performance and maintainability in mind. --- Go と AWS を用いたバックエンドサービス開発に取り組みました。MySQL のスキーマ設計、クエリ最適化、インフラ最適化を担当し、データベース性能と運用しやすさを意識した実装を経験しました。

I designed and implemented a RAG system over Nikkei article data. Using Python, FastAPI, and React, I built a demo experience that combined article retrieval, question answering, and frontend presentation for news subscription use cases. --- 日経記事データを対象とした RAG システムを設計・実装しました。Python、FastAPI、React を用いて、記事検索、質問応答、フロントエンド表示を含む新聞購読体験のデモを開発しました。

I implemented RPC servers for large-scale game services. I used Go to build server-side functionality as part of game infrastructure, gaining backend development experience in systems that support high-traffic services. --- 大規模ゲームサービス向けの RPC サーバー実装に取り組みました。Go を用いて、ゲームインフラの一部となるサーバーサイド機能を開発し、大規模サービスを支えるバックエンド開発を経験しました。

https://www.anlp.jp/proceedings/annual_meeting/2026/pdf_dir/C9-1.pdf