ID:82375さん

キャリアビジョン


開発業務で、新製品や最先端技術の適応など既存とは違うことをしたい。

現在の最先端で言えば、AIの使用が主な話になります。 今後も新しい技術は多く出て来ると思いますが、そういった技術を自社に適応させること、応用的に扱うことが好きです。 同じような繰り返しの業務が得意ではありますが好きではありません。新しい事への適応が真に得意であり、楽しいと感じます。 そのため、私はその時最新の最先端な技術を学び、適応させることが可能な会社を求めています。

プロジェクト経験

2024年/3ヶ月以内

Zabbix構築プロジェクト

## プロジェクト概要 Zabbix監視システムのバージョンアップに伴う一からの構築とSQLリプレイスを担当し、性能向上と新規顧客受け入れを実現しました。 ## 役割・体制 ### 自身のポジションと役割 - バックエンドエンジニアとしてZabbixの導入およびMySQLのSQLリプレイスを担当しました。 - インフラおよびネットワークの視点から監視システムの設計と運用保守に携わりました。 - 進捗報告や技術的説明をお客様に分かりやすく伝えるためのコミュニケーションを心掛けました。 ### チーム規模と構成 - エンジニア2名体制で、私はソフトウェア側の構築を担当し、もう1名がハードウェア選定を担当しました。 - 小規模チームながら、高頻度の連携と情報共有により効率的なプロジェクト推進を実現しました。 ## 背景・課題 - Zabbix監視システムのバージョンアップに際し、既存環境を一から再構築する必要がありました。 - SQLのリプレイスを含むため、既存の監視データの移行と互換性確保が重要課題でした。 - 業務未経験の部分があり、技術的説明や進捗報告をお客様に理解いただくための言葉選びに苦労しました。 ## 実際の取り組み ### 開発環境 - Linux環境上にZabbixを導入し、MySQLを用いて監視データの管理を行いました。 - Excel VBAを活用し、監視データの分析やレポート作成を効率化しました。 - 順次要請に応じて構築・設定を進めるウォーターフォールに近い開発手法を採用しました。 ### 設計・改善内容 - Zabbixの新バージョンに対応した監視設定を一から設計し、既存の監視項目を移行しつつ性能向上を図りました。 - MySQLのSQL文をリプレイスし、パフォーマンスの最適化とメンテナンス性の向上を実現しました。 - お客様への報告資料や説明資料において具体的かつ平易な表現を用い、理解促進に努めました。 - 『未経験部分の理解を深めるため自宅学習にて知識習得を進め、その成果を業務で積極的に示すことで信頼関係を構築しました。 ### その他アピールポイント - 監視システムの性能向上により、新規顧客の受け入れが可能となったことに加え、Windows11環境への移行も実現しました。 ## 成果・価値 - Zabbix監視システム全体の性能が約20%向上し、システムの安定稼働と拡張性を確保しました。 - 新規顧客の受け入れ体制が整い、ビジネスの成長を支援しました。 - Windows11への移行対応を可能にし、最新環境への適応を実現しました。

2025年/3ヶ月以内

新製品開発プロジェクト

## プロジェクト概要 最先端AI技術を活用した新製品の基盤設計と製品検査機および板金CADの開発を担当しました。 ## 役割・体制 ### 自身のポジションと役割 - 機械学習エンジニアとしてAIモデル部分の設計・開発を担当し、AIの出力不確定性を活用した状態判断モデルを構築しました。 - 製品検査機のテスト設計および一部CAD設計を担当し、LabVIEWとSOLIDWORKSを用いたハードウェア連携を推進しました。 - AIモデルのブラックボックス性を透明化するため、技術的説明資料や事例の作成を行い、社内外の理解促進に貢献しました。 ### チーム規模と構成 - エンジニア4名体制で、ハードウェア設計、アプリケーション設計、電子回路設計の分野ごとに3名が分担し、AIモデルとテスト、一部CADを担当する役割で参画しました。 ## 背景・課題 - 新製品開発においてAI技術を活用するのは社内初の試みであり、AIの不確定性やブラックボックス性を製品設計に組み込むことが大きな課題でした。 - AIの出力が確率的であるため、製品の状態判断における信頼性と透明性を確保する設計が求められました。 - 製品の安全性や信頼性を担保しつつ、AI特有の不確定性をユーザーが理解しやすい形で表現することが難航しました。 ## 実際の取り組み ### 開発環境 - Pythonを用いた機械学習モデルの開発を中心に行い、LabVIEWでの製品検査機制御、SOLIDWORKSによる板金のCAD設計、C言語での組み込み開発を組み合わせました。 - SiCADを利用した電子回路設計と連携し、ハードウェア・ソフトウェア一体の製品開発環境を構築しました。 - 個人的アジャイル開発手法を採用し、短期間での迅速な設計と評価サイクルを実現しました。 ### 設計・改善内容 - AIの不確定性を確定的に扱うため、確率予測のモデル特性をバラツキとして捉え、状態判断モデルに反映する新たな設計手法を提案・実装しました。 - ブラックボックスではなく透明性を持つAIモデルとしての説明責任を果たすため、複数の具体例を用いて社内外の関係者に説明し理解を深めました。 - 製品検査機のテスト設計においてもAIモデルの不確定性を考慮した評価基準を設計し、品質保証の向上に寄与しました。 - 板金CAD設計において、製品の物理設計とAI制御の連携を意識した設計改善を行いました。 ### その他アピールポイント - AIモデルの不透明さを解消する取り組みは、社内初の試みとして他部門への展開や今後の製品開発の基盤構築に貢献しました。 - 短期間での多領域技術融合による製品開発経験を通じて、柔軟かつ実践的なAI応用スキルを獲得しました。 ## 成果・価値 - 新規製品は同業他社にない最先端AI技術を活用した構成であり、特定の顧客層に高い訴求力を持つ製品として販売が見込まれています。 - AIモデルの特性を活かした透明性のある状態判断設計により、製品の信頼性向上と顧客満足度向上に寄与しました。

マネージメント能力

アピール項目


アウトプット

GitHub アカウント
未入力です
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?

## エンジニアとして、今後身につけたいと考えている技術 ### 1. 最先端技術(AI・データ分析)の実践的活用 単なるライブラリ利用に留まらず、**実サービス・実機に組み込めるレベルでのAI活用**を身につけたいと考えています。 - 生成AI・機械学習モデルの **仕組み理解(推論・学習・評価指標)** - センサデータ・ログデータを対象とした **特徴量設計・前処理** - 小規模データ・非定常データでも使える **現場向けデータ分析手法** - クラウド/エッジ双方を意識した **AIシステム設計** - 「AIをどう作るか」よりも **「どこに使えば価値が出るか」を判断できる設計力** 個人開発や業務を通じて、 **AIを“試す技術”から“組み込んで回す技術”へ昇華させたい**と考えています。 --- ### 2. 低レイヤ技術の体系的な習得(具体領域) これまでの経験を踏まえ、以下の**低レイヤ領域を意識的に深掘り**したいと考えています。 #### OS・Linux周辺 - プロセス/スレッド、メモリ管理、ファイルシステムの理解 - systemd、udev、デバイスファイルの仕組み - パフォーマンス劣化時の原因切り分け(CPU / I/O / メモリ) #### ハードウェア寄り技術 - メモリマップトI/O、割り込みの概念理解 - マイコン/SoCにおける **起動シーケンス(Bootloader〜OS)** - 周辺回路(電源・クロック・通信)の設計意図理解 #### C/C++・バイナリ視点 - ポインタ、スタック/ヒープ、アラインメントの実践的理解 - コンパイル〜リンク〜実行の流れ - オーバーフロー・未定義動作を意識した安全設計 #### 通信・I/O - SPI / I2C / UART / Ethernet の内部動作理解 - レイテンシ・スループットを意識した設計 - 上位層(アプリ)と下位層(HW)の責務分離 --- ### 3. 目指すエンジニア像 - **ブラックボックスを疑える** - 不具合時に「どの層を見るべきか」を判断できる - 高レイヤ(AI・アプリ)と低レイヤ(HW・OS)の橋渡しができる 最先端技術を追いながらも、 **土台となる低レイヤを理解した“現場で強いエンジニア”**になることを目標としています。

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?

## あなたが一番パフォーマンスを発揮できる環境 私が最も力を発揮できるのは、**自身で考えた方法や仕組みを実際に試し、製品やサービスとして形にできる環境**です。 ### 環境の特徴 - **新製品・新技術を検証できる裁量がある** - 既存のやり方に縛られず、課題に対して最適だと考えた設計・技術を試せる - PoC(試作)→検証→改善を高速に回せる環境 - **少人数チーム、または個人での開発体制** - 意思決定が速く、設計と実装の距離が近い - 「考える人」と「作る人」が分かれすぎていない - **上流工程から関われる開発プロセス** - 要件定義・仕様検討の段階から参加可能 - 実装フェーズに入った後でも、技術的合理性に基づいた仕様変更が許容される ### なぜその環境で力を発揮できるか - 課題の本質を理解した上で、**設計・実装・検証を一気通貫で進められる** - 仕様の背景を理解しているため、**変更時の影響範囲を自分で判断できる** - 技術選定や構成に責任を持ち、**品質・保守性・将来拡張性を意識した開発**ができる ### 補足 単に自由度が高い環境を求めているのではなく、 **目的に対して最適な技術と構成を自律的に選び、結果で価値を出すことができる環境**で、最も高いパフォーマンスを発揮できると考えています。

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
モデルの構築・研究開発
LLMのファインチューニングや、独自モデルの構築経験

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
好きな規模
自信を持って人より秀でていると言える点
学習能力 / 分析力 / 問題解決力
スキルのタイプ
得意なフェーズ
会社を選ぶ一番の基準
風通しの良さや意思決定ライン
やりたくない分野
人材 / アダルト
その他の特徴
使用言語にはこだわらない / 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
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20代中盤
好きなテキストエディタ
Vim
希望勤務地
埼玉県 / 東京都
希望年収
未入力
ご意見箱

要望、不具合報告、使いづらい点や感想など、お気軽にお寄せください。
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