ID:85569さん
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キャリアビジョン
機械学習モデルを「作って終わり」にせず、クラウド上に実装して動かし続けられるエンジニアになりたい。
現職では衛星データを題材に、手法設計から精度評価・学会発表までを担当し、無償データで実用レベルの判定モデルを作れることを示せました。一方で、成果はノートブック上で完結しており、サービスとして継続的に動かす部分（クラウド基盤、チームでの開発運用）は経験が足りていません。AWS Associate を2つ取得したのはその準備です。研究で「できる／できないの線を引く」力は身についたので、次は作ったものを運用まで持っていく実装力を積み、分析と実装の両方ができる人材として長く通用する形を目指しています。題材は衛星・地理空間データに限らず、センサーや業務データを扱う領域にも広げていきたいです。
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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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
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？
った機械学習モデルを「動かし続ける」ための技術を優先して身につけたいです。
1. **クラウド上での運用**：AWS（App Runner / Lambda / S3 / CloudWatch）でのデプロイ、Docker、GitHub Actions による CI/CD。資格で覚えた用語を、自分のサービスで実際に使う段階に進めたいです。
2. **データ基盤と API**：SQL（設計とクエリ）、FastAPI での API 実装。現状は pandas と CSV で完結しているので、DB を前提にした処理に慣れたいです。
3. **チーム開発の作法**：コードレビュー、テスト（pytest）、設計相談を通じた実装。研究は一人で回してきたため、ここが一番の伸びしろだと思っています。
いずれも、衛星データの判定結果を地図で見せる Web アプリを個人開発しながら、順に身につけていく計画です。
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？
働き方は基本リモートで、必要な時に集まる形が合っています。一方でチーム開発の経験が浅いので、コードレビューや設計相談ができる先輩がいる環境だと、実装力の伸びが早いと考えています。
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20代中盤
好きなテキストエディタ
特になし
希望勤務地
東京都 / リモート勤務
集まる必要性がない場合は基本リモートが許可される環境が必要
希望年収
未入力
ご意見箱
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