ID:48647さん

2026年8月回 指名


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キャリアビジョン


複数基盤の標準化と信頼性を担うエンジニアになりたい

現職では、個別の基盤を構築するだけでなく、別案件へ再利用できる管理基盤と、チームで継続できる運用手順まで作る段階に到達しました。次の環境では、開発チームと近い距離で自ら設計・実装を続けながら、複数チームに共通する認証、デプロイ、監視、セキュリティ、更新の標準を担いたいです。 少人数チームで技術判断と実装の両方を担ってきた経験を生かし、Platformの利用者からfeedbackを得ながら改善できる環境を希望します。生成AI領域でも、モデルや機能だけでなく、IaC、E2E、可観測性、性能検証、人による確認まで含む運用可能な基盤づくりを深めます。

プロジェクト経験

2025年/2年以内

複数プロジェクト・クラスター向け共有Argo CD/EKS管理基盤

概要 株式会社Omakaseで、複数のブロックチェーン案件共通の認証・接続・更新を標準化しました。Ethereumバリデーター基盤を管理していたArgo CDを、アプリケーションクラスターから管理専用VPC/EKSへ分離し、本番網(mainnet)と検証網(testnet)の2環境をTerraformで設計・実装。アプリケーションの更新・廃止と管理面のライフサイクルを切り離し、案件追加にも再利用できる構成としました。 #### 役割 リポジトリを立ち上げ、ネットワーク、IAM、EKS、Argo CD、アドオンのTerraform実装を主担当として進めました。Ethereum管理機能の分離、NAT設定変更、パッチ手順書も担当。要件、受入、マージ、実運用の判断はチームで共有しました。 #### 課題 管理面がアプリケーションクラスターに同居すると、更新時の変更範囲が結び付き、後続案件でも構成を作り直すことになります。環境ごとの操作権限を分けながら、対象VPCとAWS APIへの経路・権限を絞る必要もありました。認証情報をコードやマニフェストへ置かず、利用者とワークロードの権限を別管理することを重視しました。 #### 取り組み・工夫 管理専用VPC/EKSを設け、対象クラスターとはVPC PeeringとIAMで接続しました。利用者はAWS IAM Identity CenterとDexのSAMLで認証し、管理者・閲覧者RBACで操作範囲を分離。IRSA(Pod単位のIAMロール割り当て)で、利用者とワークロードのAWS権限も分けました。GitHub認証情報とSAML証明書はAWS Secrets Managerから取得し、機密値をTerraformやGitへ含めない境界を明確化。AWS Load Balancer Controller、Metrics Server、Argo Rolloutsもモジュール体系で構成しました。管理基盤から対象VPCとAWS APIへ実際に必要な通信経路を見直し、その判断に基づいてNAT設定を変更。Amazon LinuxとEKS AMIのリリースを照合し、ノード置換の確認点も手順書に残しました。 #### 成果 管理面とアプリケーション面の変更責任を分け、環境追加時に設計を再利用できる土台を作りました。後に別の開発者がモジュール構成を使って環境を追加し、個人に閉じない共通プラットフォームとしての価値を示しました。

2025年/1年以内

Web刷新・業務自動化・AI利用ルールの推進

**課題** 企業HPではWordPressを移行元に、日英コンテンツを継続して管理できる構成が必要でした。裁量労働下の業務記録では、手入力の記入漏れとJiraとの二重入力が課題でした。生成AIの業務利用を進めるうえでは、情報資産、リスク、ポリシーを含むルール整備も必要でした。 **責任範囲** 企業HPと日報Botは、課題整理から設計、実装、テスト、運用設計まで担当しました。AI利用ルールでは、ルール、情報資産、リスク、ポリシー整備の必要性を発案し、規定作成などの実作業は別担当へ委任しました。私は成果物レビュー、関係者との議論・合意形成、利用管理レビューを担当しています。 **技術判断** 企業HPはAstro/TypeScript中心の静的構成とMarkdown/Git管理を採用し、コンテンツと実装変更を同じレビュー工程で扱えるようにしました。日報Botは生成結果をそのまま確定せず、各自の加筆修正を前提に設計。長時間処理に備えて途中保存、自動再開、外部監視を組み込みました。開発工程ではCodex/Claude Codeを要件整理、実装支援、テスト、レビューへ組み込み、仕様・計画・テストを残す運用としました。 **実装・運用** WordPress製の企業HPを静的構成へ刷新し、会社ニュースの日英Markdown 21ファイルを含むコンテンツをGitで管理しました。日報Botは、前日のGitHub、Slack、一部Notionの履歴から平日毎朝6時に下書きを生成し、SlackとNotionへ記録する構成を発案・実装しました。2026年2月にテスト運用を開始し、各自が加筆修正してデイリーミーティングの報告に使う流れを整えました。 **結果** 企業HPでは、日英コンテンツの変更を実装、テスト、レビューへ接続できる構成に移行しました。日報Botでは、業務履歴から下書きを生成・記録し、人が補正して報告に使う運用を開始しました。AI利用ルールでは、実作業を担当者へ委任し、レビューと合意形成を通じて整備を進めました。

2025年/1年以内

生成AIアプリケーション基盤の標準化・性能検証

**課題** 案件ごとに生成AI基盤を作り直す状態から、環境差分と基盤・アプリケーションの責務境界をコードで扱い、再利用できるテンプレートへ整理する必要がありました。変更後の回帰確認、容量・ボトルネックの可視化、SSEを含む応答完了と切断の評価も必要でした。 **責任範囲** EKS系とECS系を含む案件全体で、実装担当は私1名です。PMの要件をAWS構成、IaC、GitOps、テスト、メトリクス、負荷条件へ分解して設計・実装しました。要件提示、最終受入、成果物レビューはPMが担っています。 **技術判断** EKS系はTerraform/Flux/Helm、ECS系はTerraformのモジュール構成を採用し、環境差分と変更範囲を追跡できるようにしました。回帰確認はE2Eシナリオ台帳と自動テストを対応づけ、容量判断に必要な観点をGrafana/PromQLへ落とし込みました。 性能試験は、最大1,000同時アクティブユーザーを100、250、500、750、1,000の5段階で評価する設計です。エラー率、ルート別p95応答完了時間、SSE切断を合否基準に含めています。 **実装・検証** EKS系のIaC・GitOpsを実装し、ECS系は21モジュール・186のIaCリソースで構成しました。E2Eは73シナリオ中54件を自動化し、Grafana/PromQLで容量と運用状況を確認するダッシュボードを実装しました。 この初期検証は1,000人の条件外です。性能試験前のPhase 0では、5ルートを各5回、計25回実行し、25回すべての成功と生成AIワークフロー基盤(Dify)内部のワークフローノード失敗0件を確認しました。 **結果** 社内環境と他案件で利用される生成AI基盤テンプレートを設計・実装しました。基盤構成、回帰確認、容量判断、性能検証を同じテンプレートの運用へ接続し、変更後の確認と設定変更の検討を繰り返せる構成にしています。

プロジェクトカテゴリ
担当工程
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マネージメント能力

株式会社Omakaseの5名のエンジニアチームで、複数のAWS/Kubernetes基盤、企業HP、業務自動化、AI利用ルール整備に関わる技術判断、担当割り振り、進行、委任後レビュー、運用プロセスをマネジメントしていました。自ら実装する領域と、他メンバーへ委任する領域の責任分界も管理していました。
チーム内の特定の個人や暗黙知を「単一障害点」にせず、急な休み・退職・担当変更が発生しても、他のメンバーが判断・実装・運用を継続できる状態を作る責務がありました。また、ミスの防止を個人の注意力や経験だけに依存させず、IaC、GitOps、自動テスト、監視・通知、レビュー、Runbook、利用ルールなどの仕組みによって構造的に減らすことを重視しました。そのうえで、AWS/Kubernetes基盤、企業HP、日報Bot、AI利用ルールといった性質の異なる業務について、責任者、変更範囲、確認方法、障害時の対応がチームから見える状態にし、品質と速度を両立しながら継続的に改善できる組織を目指しました。
私がマネジメントで最も重視しているのは、組織の中から「単一障害点」をなくすことと、ミスの根絶を個人の注意力ではなく仕組みで目指すことです。優秀な担当者が頑張り続けることを前提にした体制は、その人の急な休み、退職、担当変更によって止まります。また、手順を知っている人が注意して作業すればよいという運用では、繁忙時や引き継ぎ時に同じミスが再発します。そのため、個人の頭の中にある判断材料や作業手順を、他のメンバーが確認・再現できる形へ移すことを技術リードの責務と考えました。 対象となる5名チームでは、AWS/Kubernetes基盤の構築・運用、企業HP、日報Bot、AI利用ルールなど、性質の異なる業務を並行していました。私自身も実装を担っていたため、すべてを抱え込むと、私が新たな単一障害点になる問題がありました。一方で、単純に作業を割り振るだけでは、背景や判断基準が伝わらず、成果物の品質が担当者ごとにばらつきます。そこで、仕事を「誰が作業するか」だけでなく、「誰が要件を決めるか」「誰が実装するか」「誰が受け入れを判断するか」「誰がレビューするか」まで分け、責任分界を言語化しました。自分が実装する領域と、他メンバーへ委任して品質と合意形成を担う領域も意識的に分けています。 技術基盤では、繰り返し可能な作業をTerraformやGitOpsでコード化し、変更をレビュー可能にしました。共有Argo CD管理基盤と、Ethereum・Zamaのノード基盤は、共通するEKS、Secrets、監視の考え方をそろえつつ、各基盤固有の更新方法や障害切り分けは分離しました。すべてを一つの標準へ押し込むと、個別要件が見えなくなり、かえって事故につながるためです。共通化できる部分と個別に判断すべき部分を分け、監視、通知経路、アップグレード、障害切り分けをRunbookとして残すことで、担当者以外も変更の意図と確認方法を追えるようにしました。 ミスを減らす際には、チェックリストを増やすだけでなく、可能な部分を自動化し、人が判断すべき箇所を明確にしました。企業HPはWordPressを移行元とする構成から、Astro/TypeScript中心の静的サイトとMarkdown/Git管理へ移し、コンテンツ変更を実装、テスト、レビューと同じ流れで確認できるようにしました。 日報業務では、裁量労働下で必要な記録を手入力すると記入漏れが発生し、Jiraとの二重入力にもなっていたため、GitHub、Slack、一部Notionの履歴から下書きを作る日報Botを設計・実装しました。ただし、AIの出力を正しいものとして確定せず、各自が加筆修正してデイリーミーティングで利用する流れにしています。自動化によって入力負担を減らしつつ、最終判断は人が持つ設計です。長時間処理についても、途中保存、自動再開、外部監視を組み込み、失敗を担当者が常時見張る運用にしないよう工夫しました。 委任する業務では、口頭説明だけで終わらせず、目的、背景、成果物、レビュー観点を共有しました。AI利用ルールの整備では、情報資産、リスク、ポリシーを整理する必要性を私から提案し、規定作成などの実作業は別担当へ委任しました。私は成果物レビュー、関係者との議論、合意形成、利用管理の確認を担当しました。これは単に作業を手放すのではなく、担当者が主体的に進められる範囲と、私が品質責任を持つ範囲を分けるためです。 また、Codex/Claude Codeなどの生成AIを要件整理、実装支援、テスト、レビューへ利用していますが、AIの出力に依存することも別の単一障害点やミスの原因になります。そのため、仕様、計画、テストを記録し、要件との照合、テスト結果、人によるレビューを工程に含めています。ドキュメントも作ること自体を目的にせず、コード、テスト、Runbookなど、実際の変更や運用時に参照される場所へ残すことを意識しました。 こうした取り組みにより、基盤では構成と運用手順、企業HPではコンテンツ変更とテスト・レビュー、日報Botでは人の加筆修正を含む業務フロー、AI利用ルールでは委任とレビューの責任分界という形で、チームが確認・改善できる対象へ落とし込んでいます。 単一障害点やミスを完全になくしたと断定するのではなく、属人化や失敗が見つかるたびに、個人の注意喚起で終わらせず、再発を防ぐ仕組みへ変えることを継続しています。これが、私がマネジメントで一貫して重視している考え方です。

アピール項目


アウトプット

GitHub アカウント
あり
Qiita アカウント
未入力です
Zenn アカウント
未入力です
Speaker Deck アカウント
未入力です
SlideShare アカウント
未入力です
特にアピールしたいアウトプット
未入力です

今後、身につけなければいけないと思っている技術は何ですか?

未入力です

あなたが一番パフォーマンスを出せるのはどんな環境ですか?

未入力です

生成AIの活用状況

日常的な情報収集・業務活用
ChatGPTやGeminiなどのチャットツールを、情報収集、ドキュメント作成、翻訳に日常的に活用
業務でコード補完系の生成AIを活用
GitHub Copilot等のコーディング支援ツール
業務でコード生成、コーディングエージェント系の生成AIを利用
コードレビュー、テストコード生成、デバッグに生成AIを活用
サービス・プロダクトへの応用
既存のサービスやプロダクトに生成AI(API利用など)を組み込み、LangChainやLlamaIndexなどのフレームワークを使った開発経験

キャラクター

直近で一番やりたいこと
技術を極めたい
好きなスタイル
一人で黙々
どちらかといえば一人で黙々
どちらともいえない
どちらかといえばみんなでワイワイ
みんなでワイワイ
好きな規模
小さい会社
どちらかといえば小さい会社
どちらともいえない
どちらかといえば大きい会社
大きい会社
水とプログラミングどっちが大事?
自信を持って人より秀でていると言える点
学習能力 / 企画立案力 / 分析力
スキルのタイプ
ゼネラリスト
どちらかといえばゼネラリスト
どちらともいえない
どちらかといえばスペシャリスト
スペシャリスト
得意なフェーズ
0 → 1
どちらかといえば0 → 1
どちらともいえない
どちらかといえば10 → 100
10 → 100
会社を選ぶ一番の基準
一緒に働く人
やりたくない分野
アダルト
その他の特徴
レガシーな環境を改善できる / 新しい技術はとりあえず試す / 3年以内には海外で働きたい / 趣味は仕事 / 起業/創業期のベンチャーにいた / 多職種のバックグラウンドがある
その他のやりたいこと・やりたくないこと
未入力です

やりたい事

手を動かして設計してコードを書きたい
絶対やりたくない
あまりやりたくない
別に普通
やりたい
絶対やりたい
価値あるプロダクトを作り成長させたい
絶対やりたくない
あまりやりたくない
別に普通
やりたい
絶対やりたい
学び続けて技術力でプロダクトに貢献したい
絶対やりたくない
あまりやりたくない
別に普通
やりたい
絶対やりたい
意義があることや社会に貢献できる仕事がしたい
絶対やりたくない
あまりやりたくない
別に普通
やりたい
絶対やりたい
人や計画の調整・マネジメントをしたい
絶対やりたくない
あまりやりたくない
別に普通
やりたい
絶対やりたい
レガシーなシステムの保守・運用・改善をしたい
絶対やりたくない
あまりやりたくない
別に普通
やりたい
絶対やりたい
企画や仕様を考えるところから関わりたい
絶対やりたくない
あまりやりたくない
別に普通
やりたい
絶対やりたい
業務効率を改善して一緒に働く人のためになりたい
絶対やりたくない
あまりやりたくない
別に普通
やりたい
絶対やりたい
全社横断的な共通基盤作りや強化をしたい
絶対やりたくない
あまりやりたくない
別に普通
やりたい
絶対やりたい
組織や文化を作る・成長させる仕事をしたい
絶対やりたくない
あまりやりたくない
別に普通
やりたい
絶対やりたい

基本プロフィール

年齢
今年で30代後半
好きなテキストエディタ
VisualStudioCode
希望勤務地
京都府 / 大阪府 / 兵庫県 / リモート勤務
常時リモートが必要
希望年収
未入力
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