並川 岳

現場に入り込み、評価設計でLLMを実務品質まで引き上げるエンジニアになりたい。

## 要約 建設AIスタートアップのバックエンドエンジニア（Python/FastAPI、TypeScript/Hono＋Prisma、Next.js）。LLM機能を「正解データの定義→評価→本番導入」まで担当し、顧客現場での要件定義・検証進行も担っている。 - 図面読み取りAI：業種の異なる5社のPoCを2名で並行し、設備工事会社1件を有償契約へ - 工程表生成AI：エンジニアが良否判定できなかった出力を、正解データ＋4観点で3社・8現場分を採点可能に。本番リリースと障害対応も担当 - AI駆動開発基盤（リード）：GCP環境構築をコマンド1つに自動化。Claude CodeのSkill7本・HooksをCTO依頼で全社展開 - 前職（受託）：機密文書を顧客環境の外に出さないセルフホストRAG（Qdrant/Ollama）を要件定義から本番運用まで ## 原点 作業療法士として、患者ごとに「評価→計画→介入→再評価」を回してきた。LLM開発でも型は同じで、正解を定義して測り、外れたケースを処理やプロンプトに戻して測り直す。LLMはもっともらしい誤りを混ぜるため、この往復を設計に組み込めるかが品質を決める。 ## 3〜5年後 LLMの評価・検証設計とagentic engineeringを技術として深める。正解データの定義、評価データセット、回帰テストの自動化、エージェントに任せる範囲とHooksやCIで強制する範囲の線引きを、どの現場でも再現できる型にしたい。入社した会社のプロダクトで「モデルやプロンプトを変えても劣化に気づける状態」をチームの標準にする。 ## 次の職場で LLMを組み込んだプロダクトで、顧客の現場に近い位置から評価と実装を担いたい。現場で見つけた外れケースを評価データに加え、コードで直すところまでを自分の手で回す。コードを書く時間を軸に置ける環境を希望している。