ID:83772さん

2026年6月回 指名


まだ何もありません

キャリアビジョン


自分が関わったプロダクトが社会に届いている実感を持ちながら、設計から実装まで一貫して携わるエンジニアになりたい。

現職では運用保守や開発工程などの下流工程がメインで、設計判断の場面では上流の文脈が届かず、課題の本質から関われないもどかしさを感じてきた。他方、現職の構造の中でも、チームの課題を先読みして動く経験を重ねてきた。その経験の中で、自分の判断がプロダクトに直接反映される環境でこそ、より大きな価値を出せると確信するようになったため。

プロジェクト経験

2024年/2年以上

決済サービス バックエンド運用保守・開発

# プロジェクト経験概要 決済サービスのバックエンド運用保守・開発。決済データのDB整合性確認・不整合調査、Datadogによるログ監視・インシデント対応、ブロックチェーン基盤移行に伴うミドルウェア改修を担当。 # チーム情報 10名規模。うち運用保守は上長との2名体制で担当。 # 主な定常業務 - 決済データのDB整合性確認・不整合調査 - Datadogによるログ監視・インシデント対応(原因パターンの整理・再発防止策のドキュメント化) - その他運用業務(新規顧客オンボーディング対応として管理画面への初期設定・インフラ構築依頼の調整等) --- # プロジェクト内容1:定常確認業務の自動化 ## 【概要】 決済データのDB整合性確認業務をShell scriptで自動化 ## 【課題・問題点】 定常確認業務に毎回30分を要しており他業務を圧迫していた。 また誤検知判断の基準が標準化されておらず、自分を含めた特定メンバーに属人化していた ## 【対応内容・使用技術】 ブラウザの開発者ツールでAPIのパスとリクエスト内容を確認し、curlで再現するShell scriptを作成。 残高不一致の誤検知判断ロジックもスクリプトに組み込み、誰でも同一精度で確認できる状態を構築した ## 【成果】 作業時間を30分→3分に短縮。属人化解消・品質標準化を実現した --- # プロジェクト内容2:Locustを用いた回帰テスト整備 ## 【概要】 決済サービスの負荷試験・回帰テスト環境をLocustで整備 ## 【課題・問題点】 改修時の回帰テストがPostman等による手動の確認中心で工数がかかっていたほか、 本番相当の負荷検証ツールが整っていなかった ## 【対応内容・使用技術】 - Locustを用いた負荷・回帰テストシナリオの設計・整備を実施 ## 【成果】 手動確認工程を削減し、テスト再現性を向上 --- # プロジェクト内容3:ブロックチェーン基盤移行に伴うミドルウェア改修 ## 【概要】 ブロックチェーン基盤移行に伴うミドルウェアのAPI設計・開発(Django→Spring Boot) ## 【課題・問題点】 ブロックチェーン基盤の移行に伴い、既存のAPI・バッチ仕様を変えずに新基盤との連携ロジックを再実装する必要があった。 加えて、データ変換の責任境界が曖昧でチーム内の認識もそろっていなかった ## 【対応内容・使用技術】 - データ変換の責任境界を整理したロジック案を資料化し、ミーティングで提示。図示しながら説明することでチーム全体の認識を統一 - 既存のAPI・バッチ仕様を維持しつつ、新基盤との連携ロジックをDjango→Spring Bootへ移行実装 - Java / Spring Boot / Python ## 【成果】 実装フェーズの手戻りを最小限に抑え、大幅な遅延なく開発を完了することができた # 使用技術 - 言語:Java / Python / Shell script / SQL - フレームワーク:Spring Boot / Django - インフラ:AWS(EC2 / ECS / RDS / S3 / Lambda / Batch 等) - DB:PostgreSQL / DynamoDB - ツール:Datadog / Locust / Docker / GitHub / Backlog

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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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?

REST APIについての理解を深め、極めていきたい。

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?

課題の全体像が見えていて、自分の判断で動ける裁量がある環境 ## 理由 現職では、ミドルウェア改修でチーム内の認識のズレに気づき、自らロジック案を資料にまとめてミーティングで提示するなど、課題を自分で発見して動いた場面で最も手応えを感じてきました。逆に、2次請け構造でビジネス上の背景や意図および制約が見えない環境では、判断の根拠が持てず力を発揮しにくいと感じています。

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

キャラクター

直近で一番やりたいこと
サービスを作りたい
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
学習能力 / 分析力 / 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
プライベートとの両立
やりたくない分野
未入力です
その他の特徴
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代後半
好きなテキストエディタ
未入力です
希望勤務地
埼玉県 / 東京都
希望年収
500万円
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。

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