広く浅くを強みに変えていきたい
⾃社内の経費精算フローがメールや対⾯での申請であったため、
モバイルアプリを開発し申請フローをリモート・⾃動化した。
社内担当者とヒアリングを⾏いながらリリースまで⼀気通貫で開発。
モバイルアプリをFlutter、バックエンドはAWSでサーバレスに構築を⾏った。
⼀部GCPのAPIを使⽤。
Flutter2.0
Cognito: ユーザ認証
Lambda: API
DynamoDB: DB
APIGateway: APIエンドポイント
S3: ストレージ
Cloud Vision API: レシート・領収書のOCR処理に使⽤
レシート・領収書から経費申請に関わる⽂字列を抜き出す(OCR)処理で精度にバラつきが⽣じたが、
撮影時にガイド(⽬盛)を設けたり画像の⾓度を調整することにより改善を図った。
客先常駐にて参画。
AWS上でのBIシステムのデータ基盤の構築。
データの流れは、①S3へファイル連携 → ②Athena → ③Aurora → ④QuickSight
ETL処理は上記の①②③層でそれぞれ共通化し、各層で500テーブル程のETL処理をGlueジョブにて実⾏。
AWS側のAPI実⾏制限に収まる範囲で並列で実⾏できるように、GlueWFとStepFunctionsを組み合わせてワークフローを設計。
Glue/GlueWF: ETLジョブ
StepFunctions: ワークフロー
EventBridge: ワークフロートリガー
Lambda: 外部サーバとのファイル連携に使⽤
Aurora PostgreSQL: DB(DWH)
Athena/S3: データレイク
Python: Glue上のETLスクリプトにて使⽤
ShellScript(コマンド): AWSへのジョブデプロイや単発の作業の効率化に使⽤
客先常駐にて参画。
病院が保有する患者データをBIで利⽤するための基盤の構築。
データの流れは、①MariaDB(オンプレミス) → ②S3 → ③Snowflake → ④Tableau
各ETL処理にはAWS Glueを使⽤。
Glue: ETLジョブ
GlueWF: ワークフロー
S3: ストレージ
Snowflake: DWH
AWS EC2: Tableauサーバ、お問い合わせアプリケーション
客先常駐にて参画。
財務データのBI上での可視化。
データの流れは、①S3 → ②S3 → ③QuickSight
①でCSVを取得しGlue上で加⼯を⾏い②にてS3に出⼒。
ファイルをQuickSight上で可視化。
各ETL処理にはAWS Glueを使⽤。
詳細設計、開発、テスト
ETL処理作成
インフラ(AWS)
Glue: ETLジョブ
GlueWF: ワークフロー
S3: ストレージ
QuickSight: BI
iPad上で⾼齢者向けの免許更新試験を実施するためのアプリ
サーバー⽤iPad、クライアント⽤iPadがローカルネットワーク上でUDP通信を⾏い、
試験を進めるアプリケーション
サーバー端末がiPadだったものをPCに移植し、アプリケーションをPHPでリプレイスする案件
客先常駐にて参画。
データ分析基盤
常駐先グループ会社のモバイルアプリにレコメンドするバッチ処理
開発、テスト、データ分析
開発メンバー