ID:83079さん

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キャリアビジョン


技術と仕組みで、人が力を発揮できる組織の価値創出を底上げする

これまでの業務を通じて、環境や仕組み次第でアウトプットの質やスピードが大きく変わることを実感しました。特に基盤を整備することで、自分自身の成果にとどまらず、周囲のメンバーの生産性やアウトプットにも波及する点に価値を感じています。個人の成果には限界がありますが、仕組みとして展開することで影響範囲と規模を大きく広げられると考えています。 加えて、社内勉強会の運営やテックブログ運営、新卒エンジニア研修の講師などに関わる中で、最終的に価値を生み出すのは人であり、環境や文化によってその力が大きく引き出されることも実感しました。AIを活用するのも人であるからこそ、技術基盤の整備とあわせて、人が主体的に働き、力を発揮できる組織づくりにも貢献したいと考え、このビジョンを持っています。

プロジェクト経験

2021年/半年以内

AWS移行・インフラモダナイゼーション

## プロジェクト経験概要 オンプレミス環境で稼働していた自社EC(LOHACO)のバックエンド基盤を、AWS上へ移行するプロジェクトに参画。 既存構成の分析からインフラ設計・構築、リリースおよび運用設計までを担当。 ## チーム情報 - チーム構成:内製2名(PM1名+自分)+ベンダー3名 - 自身の役割:インフラ構築および運用移行の実行担当 - 関与フェーズ:設計後半〜構築・移行・運用設計 ## ①オンプレミスからAWSへのインフラ移行 ### 概要 複雑な既存システム構成を踏まえ、移行速度とリスク低減を優先したAWSへのインフラ移行を実施。 ### どのような機能の開発・実装か - 現行オンプレ環境の構成整理および依存関係の把握(自身が実施) - AWS上でのインフラ構築(全体の約60%を担当) - EC2ベースでのアプリケーション実行基盤の構築 - RDSへのデータベース移行 - EFS / S3を用いたストレージ再構成 ### 課題・問題点 - システム構成が複雑であり、全面的な再設計を伴う移行はリスク・コストが高い - サーバー老朽化に伴う障害リスクおよび運用負荷の増大 - ダウンタイムを最小限に抑えた移行が必要 ### 打ち手・使用した技術 - リフト&シフトに近い形でEC2への移行を採用し、移行速度と安定性を優先 - ロードバランサーによる切り替えにより、数分程度のダウンタイムでリリースを実現 - TerraformによるAWSリソースの一元管理 - EC2構成はAnsibleで管理し、環境構築の再現性を担保 - Terraform moduleを活用し、インスタンスおよび監視設定を含めた構成を標準化 ## ②運用基盤および運用プロセスの刷新 ### 概要 属人化していた運用基盤を整理し、ジョブ管理・実行プロセスの標準化および自動化を実施。 ### どのような機能の開発・実装か - Rundeck環境の移行およびEC2での再構築(自身が主担当) - 既存ジョブの棚卸しおよび整理 - 運用ジョブのコード化(GitHub管理) - AWS環境に対応した新規ジョブの作成 - DB操作など手動運用の自動化 ### 課題・問題点 - Rundeckジョブが未整理で、管理・可視化されていない状態 - メモリ不足等の複合的な要因により度々サーバーダウンなどが発生していた状態 - 手動でのDB更新作業など、ヒューマンエラーのリスクが高い運用が存在 ### 打ち手・使用した技術 - ジョブの棚卸しを実施し、不要・重複ジョブを整理 - ジョブ定義をコード化し、GitHubでバージョン管理 - 自動的なメンテナンス処理や潜在的な設定不備を改善し、サーバーの安定稼働を実現 - AWS移行に伴う監視・運用ジョブを新規に設計・実装 - 定型的なDB更新作業を自動化し、運用負荷とミスリスクを低減 ## ③移行後のモダナイズ対応 ### 概要 初期移行後、段階的に一部機能をマネージドサービスへ移行し、運用効率の改善を実施。 ### どのような機能の開発・実装か - 一部バッチ・API処理のコンテナ化およびサーバーレス化 - ECS / Step Functions / AWS Batch / Lambdaへの移行対応 ### 課題・問題点 - EC2ベース構成ではスケーリングおよび運用負荷に課題が残る - バッチ処理の実行管理やリトライ制御が複雑 ### 打ち手・使用した技術 - ワークロード特性に応じて実行基盤を分離 - バッチ処理はAWS Batch、ワークフロー制御はStep Functionsで管理 - 軽量な処理はLambdaへ移行し、運用コストを最適化 - APIの一部をECSへ移行しスケーラブルに

2023年/半年以内

電子帳簿保存法対応システム開発

## プロジェクト概要 自社ECプロダクト(LOHACO)における電子帳簿保存法対応として、領収書・納品書発行システムの新規開発を実施。既存のHTML帳票をPDFとして発行可能にする機能を追加しつつ、クラウド設計からAPI実装までを担当。 ## チーム情報 - チーム規模:4名(社員2名+ベンダー2名) - 役割:バックエンドAPI開発およびインフラ構築を主担当 - 担当範囲: - API設計・実装(PDF発行機能) - バッチ処理設計・実装 - クラウドアーキテクチャ設計・構築 - リポジトリ構成・フレームワーク選定など初期開発基盤の整備 ## ①:領収書・納品書PDF発行APIの新規開発 ### 概要 既存のHTML形式の帳票を、法要件を満たすPDFとして発行するAPIを新規開発。 ### どのような機能の開発・実装か - 領収書・納品書のPDF生成API - ユーザーからのリクエストに応じた動的生成・返却処理 ### 課題・問題点 - 法要件に対応した形式での帳票出力が必要 - ファイル生成処理におけるメモリ使用量の最適化 - コスト制約の中でのシステム構成設計 ### 打ち手・使用した技術 - JasperReportsでのPDF変換処理の設計・実装 - メモリ効率を考慮したストリーム処理ベースの実装 - AWS(ALB / ECS Fargate / RDS)を用いたスケーラブルな構成設計 ## 成果 - 電子帳簿保存法の要件を満たす帳票発行システムを新規構築 - HTMLベースの既存資産を活用しつつ、PDF化対応を実現 - インフラからアプリケーションまで一貫した設計により、整合性のあるシステムを構築 - コストおよびメモリ効率を考慮した実装により、安定した運用を実現 ## 再現性 - 制約(法要件・コスト・性能)を踏まえたシステム設計 - 新規プロジェクトにおける開発基盤・インフラの立ち上げ - API・バッチを組み合わせたバックエンド設計 - クラウド環境における実践的なアーキテクチャ構築

プロジェクトカテゴリ
担当工程
経験した職種・役割
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2024年/1年以内

社内AI基盤構築・AI活用推進

AI基盤構築 # 社内AI基盤の構築・展開 ## プロジェクト経験概要 社内のAI活用を推進するため、OSSを活用したWebUI・API・Slack Botを含むAI基盤を設計・構築。 少人数体制(1〜2名)で、アーキテクチャ設計から実装、ガバナンス整備、組織展開までを一貫して主導。 ## チーム情報 - 体制:1〜2名(自身でPdM兼務) - 役割:アーキテクト兼実装担当(設計〜開発〜展開を主導) ## ①AI基盤アーキテクチャ設計 ### 概要 複数LLMを統合し、社内から統一的に利用可能なAI基盤を構築。 ### どのような機能の開発・実装か - WebUI(LibreChat)、API(LiteLLM Proxy)、Slack Bot(Lambda)を統合した基盤を設計・実装(自身が担当) - OpenAI / Gemini / Claudeを横断利用可能なマルチLLM構成を構築 ### 課題・問題点 - 近い将来でAI利用が個別最適化され、統制・再利用が困難になることを懸念 - モデルの変化に追従できる柔軟な基盤が必要 ### 打ち手・使用した技術 - LiteLLM Proxyを採用し、LLM呼び出しを標準化 - モデル変更に対してアプリケーション改修不要な抽象化レイヤを設計 - 利用ログを一元管理し、利用状況の可視化と制御を可能に ## ②セキュリティ・ガバナンス設計 ### 概要 社内展開を前提とした安全なLLM利用環境を構築。 ### どのような機能の開発・実装か - Oktaベースの認証認可設計(自身が担当) - ネットワーク制御を含めたアクセス制御 - 利用ログ・監査設計およびガイドライン整備 ### 課題・問題点 - 外部LLM利用に伴う情報漏洩・不正利用リスク - 非エンジニア利用拡大に伴う統制強化の必要性 ### 打ち手・使用した技術 - 認証・認可とネットワーク制御を組み合わせた多層防御構成を設計 - 利用用途に応じた制限ポリシーを定義 - コーディングエージェント配布時には、エンジニア以上に厳格な制御実施 ## ③高速立ち上げと組織展開 ### 概要 短期間で基盤を立ち上げ、全社展開を推進。 ### どのような機能の開発・実装か - WebUIを1ヶ月でリリース、2ヶ月でAPI展開(自身が主導) - WebUI / Slack / API / Difyの複数チャネルを提供 - 勉強会・ユースケース展開による利用促進 ### 課題・問題点 - 基盤構築だけでは利用が定着しない - エンジニア・ビジネス双方への展開が必要 ### 打ち手・使用した技術 - 利用導線ごとにインターフェースを分離し、利用障壁を低減 - 実業務ユースケースに紐づけた展開を実施 ## 成果 - 利用者数:約800名、月間約1,000万リクエスト規模の基盤として運用(増加中) - 社内AI活用の共通基盤を確立し、属人化解消への環境を整備 - マルチLLM構成により、モデル変化への追従性と柔軟性を確保 - 利用の可視化と制御により、リスクを管理可能な状態での全社展開を実現

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
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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
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?

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?

どのような環境でも、自分で価値の出しどころを見つけて成果に繋げることは可能だと考えていますが、特に新しい技術や手法を実務に落とし込み、チームや組織に展開していくフェーズで最もパフォーマンスを発揮します。

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
生成AIをコアとした開発
生成AIを主要技術としたサービス・プロダクト・機能の企画や、RAGなどの高度な手法を用いた開発経験

キャラクター

直近で一番やりたいこと
組織を作りたい
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
自信を持って人より秀でていると言える点
問題解決力
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
理念や社会的意義
やりたくない分野
未入力です
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 / 趣味は仕事
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
未入力です
希望勤務地
千葉県 / 東京都 / リモート勤務
家庭の事情や体調など、都合に合わせてリモート出来れば問題ない
希望年収
未入力
ご意見箱

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