ID:82695さん
2026年4月回 指名
キャリアビジョン
AI・LLMの専門性を深め、バックエンドまで扱えるエンジニアになりたい
これまで、大学院でのGAN研究、画像認識・人物認証のPoC、LLMを活用したDiscord BotやRAGチャットボットの開発に取り組んできました。AI・機械学習の技術を、実際に動く形まで落とし込むことを大切にしています。 Discord Bot開発では、Pythonによる機能実装に加え、Difyでのワークフロー設計、PostgreSQLのデータ設計、PromptfooとGitHub Actionsによる評価・テストに取り組み、公式サーバーへの本番導入まで担当しました。 今後は、AI・LLMの技術理解と実装経験をさらに深めながら、PythonによるAPI実装、データ設計、テスト、運用といったバックエンド領域も扱えるAIエンジニアを目指しています。AIだけ、バックエンドだけに閉じず、必要な範囲を自分で実装できることを強みにしていきたいです。
プロジェクト経験
プロジェクトカテゴリ
担当工程
経験した職種・役割
あなたが実際に使っていた技術
このプロジェクト詳細は公開されていません
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あなたが実際に使っていた技術
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マネージメント能力
このマネージメント能力は公開されていません
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
あり
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？
MLOps / LLMOps
モデル開発だけでなく、本番運用・監視・継続的な改善まで一気通貫で担えるスキルを強化したいです。
LLM・生成AIのプロダクト応用
RAG、エージェント設計、ファインチューニングなど、大規模言語モデルを実サービスに組み込む技術を深めたいです。
クラウドインフラ（AWS / GCP）
現状は経験が浅いため、ML基盤の構築やデータパイプラインの設計をクラウド上で自走できるレベルまで伸ばしたいです。
リアルタイム推論・エッジAI
ゲームやインタラクティブコンテンツへのAI組み込みに興味があり、低レイテンシな推論技術にも取り組みたいと考えています。
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？
少人数のチームで、裁量を持って集中できる環境が一番パフォーマンスを発揮しやすいです。
具体的には、リモートワークで自分のペースを保ちつつ、必要なときにチームと密にコミュニケーションを取れる環境が理想です。一人で黙々と設計や実装に没頭する時間と、チームで議論してアイデアを磨く時間のバランスが取れていると、最も生産性が上がります。
また、「まずやってみよう」という文化がある環境だと力を発揮しやすいです。新しい技術やアプローチを試すことに前向きなチームで、小さく試して素早くフィードバックを回せると、エンジニアとしての持ち味を出しやすいと感じています。
生成AIの活用状況
キャラクター
やりたい事
基本プロフィール
年齢
今年で30代前半
好きなテキストエディタ
VSCode
希望勤務地
東京都
希望年収
660万円
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。
いただいたご意見は、今後のサービス向上に活用させていただきます。
なお、このフォームは受付専用のため、返信を行っておりません。
返信を希望する場合はお問い合わせよりご連絡ください。
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