### numekudi: キャリアサマリー AI技術の社会実装に情熱を注ぐソフトウェアエンジニア。大学で機械学習を学んだ後、ロボットSIerにて画像処理の検証業務に従事。その後、AI系Web開発ベンチャーに転身し、LLMを活用したPoCやWebアプリケーション開発をリード。現在はモバイルアプリケーション開発に携わっています。 --- ### スキルサマリー - **言語**: Python, TypeScript, C, Rust, Bash - **フレームワーク/ライブラリ**: React, NestJS, React Native - **クラウド**: Google Cloud (GCP), Azure - **データベース**: MySQL, PostgreSQL, DynamoDB, Firestore - **AI/機械学習**: - LLM (OpenAI API, Azure OpenAI Service) - 画像処理 (ルールベース, 機械学習) - Speech to Text, 埋め込みモデル - **OS**: Linux (Ubuntu), Windows --- ### 職務経歴 #### **2025年6月 - 現在** **モバイルアプリケーション開発** - **役割・業務内容**: - iOSおよびAndroid向けアプリケーションの開発 - **技術スタック**: - React Native, Google Cloud (GCP) #### **2022年12月 - 2024年12月** **AI系Web開発ベンチャー** - **役割・業務内容**: - LLM活用アプリケーションのPoC（概念実証） - システム設計、検証計画の立案 - LLM、Speech to Text、埋め込みモデルの性能評価 - Webおよびデスクトップアプリケーションのプロトタイプ開発 - OpenAI APIプラットフォームの管理 - 営業支援SaaSの受託開発 - バックエンド開発 (NestJS) - フロントエンド開発 (React) - **実績**: - 担当したPoC案件が本開発に移行 - M&A先企業との共同プロジェクトで成果を上げ、社内表彰を受賞 - SaaSに3つの新規機能を追加開発 #### **2021年4月 - 2022年11月** **ロボットSIer** - **役割・業務内容**: - 製造業向け自動化装置の画像処理検証 - ルールベースおよびAIによる不良品検出システムの検証 - 画像処理機器の選定と撮像テスト - レポート作成 - **実績**: - 検証サンプル管理やデータ分析を効率化するスクリプトを自主的に開発 - 手作業によるミスを削減し、データ処理の再現性を向上 --- ### 学歴 - **2017年4月 - 2021年3月**: 4年制大学で生命科学を専攻 --- ### 資格 | 取得年月 | 資格名 | | :--- | :--- | | 2025年5月 | Google Cloud Associate Cloud Engineer | | 2024年12月 | 基本情報技術者試験 | | 2021年12月 | 画像処理エンジニア検定 エキスパート | | 2021年6月 | 社会調査士 | | 2021年5月 | 衛生管理者1種 | | 2021年1月 | Python3エンジニア認定データ分析試験 | --- ### お気に入りの技術スタック TypeScript, Python, Rust, React Router, Hono, FastAPI, Axum, GCP, CloudFlare --- ### AI利用ポリシー **Philosophy**: AIは「より速く、より遠くに行けるか」を基準に使うかどうかで判断し、LLM以外の手法が適切であればそちらを選ぶ。 **Use Cases**: - 個人のアイデンティティが不要な定型業務・補助素材の生成 - メインコンテンツを阻害しない充填剤としての利用 - モデルの限界・性能を把握するためのリサーチ目的の利用 **Do Nots**: - 人間の意図や創造性が介在しない出力をそのまま作品とすること - 既存著作物と類似するコンテンツの意図的な生成 - コストと計算資源を無視したコンテキストの詰め込み - LLMを使うべきでないタスクへの安易な適用 --- ### その他 - **Qiita**: 学習した技術スタックを中心に、継続的にアウトプットを公開 - [https://qiita.com/numekudi](https://qiita.com/numekudi)