ID:82102さん
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現代社会の様々な課題に対して技術的・科学的アプローチで解決策を生み出せるエンジニアになりたい
理由としては、これまでの経験の中で、技術者の本質的な仕事は「問題を認知し、解決すること」だと理解できたからです。 振り返ると、自分がやりがいを感じた仕事は、常に「現実の問題」に向き合っていました。電波塔でのプロジェクトでは電波干渉のため、想定通りにいかない現場の問題を泥臭く解決しましたし、文教向けWebフィルタリングプロジェクトでは教育現場の安全を守り、行政書類の申請システムでは手続きの煩雑さを解消しました。どのプロジェクトも、まず問題を正確に認知し、それを技術で形にするという本質は同じです。 具体的に興味がある領域は、高齢化、地方の人口減少、エネルギー、森林問題など、まだ十分に技術が活用されていない分野です。正直に言えば、特定の1つに絞れているわけではありません。ただ、それは「興味がない」のではなく、「技術で解決できる社会課題は幅広い」と思っているからです。 アプローチとしては、データ分析で問題の本質を見える化する、自動化で人の負担を減らす、AIで新しい解決策を生む、既存技術の組み合わせで改善するなど、手段にこだわらず、その問題に最適な技術を選んで適用するのが自分のスタイルだと考えています。これまでもプロジェクトごとに最適な技術を選定してきた経験が、そのまま活きると思っています。
プロジェクト経験
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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
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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
あり
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？
### 1. AI/ML・ロボティクス
大学院で小惑星探査ロボットの制御アルゴリズム研究（シミュレータ製作・未知環境への適応制御）を行った経験があり、AI・ロボティクス領域への関心は原点にあります。近年のLLMやコンピュータビジョンの進化により、ソフトウェアとハードウェアの境界が融合しつつある中で、AI技術を活用したロボット制御やエッジコンピューティングなど、現実世界の課題を直接解決する技術を改めて深めたいと考えています。
### 2. Platform Engineering / SRE
Kubernetes・Terraform・ArgoCD等のインフラ構築経験はありますが、Developer Experience（開発者体験）を体系的に設計するPlatform Engineeringや、SLO/SLIベースのサービス信頼性設計にはまだ取り組めていません。これまでの「インフラからアプリまで一気通貫」の経験を、組織全体の生産性向上につなげる技術として深めたいです。
### 3. Data Engineering（データ基盤設計）
担当プロジェクトでGCP/BigQueryを扱った経験はありますが、大規模データパイプラインの設計・運用（dbt、Apache Spark、ストリーミング処理等）についてはより深く学びたいと考えています。データドリブンな意思決定を支える基盤を作れるエンジニアになることで、上記AI/MLとの相乗効果も期待できるのではないかと考えています。
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？
技術的な意思決定の裁量が大きく、インフラからアプリケーションまで横断的に関われる環境で最もパフォーマンスを発揮できると考えています。
全レイヤーを自分で把握できると設計判断に一貫性が生まれ、手戻りのない開発ができるためです。
また、顧客やステークホルダーと直接対話でき、課題の本質を自ら掴みに行ける環境にも向いています。
指示を受けて作るよりも、問題を認知、解決策を提案し、自ら形にするサイクルを回せる時にも力を発揮できていると思います。
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40代後半
好きなテキストエディタ
Zed, emacs
希望勤務地
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
800万円
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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