年齢 | 32歳 | 性別 | 男性 |
学歴 | 某国立大学 理学部 物理学科 卒業 | 最寄り駅 | 東急池上線 雪が谷大塚駅 |
資格 |
| アウトプット等 |
衣料品開発販売会社 MKアセット管理システム プロジェクト
マーケティング用アセットを管理するシステム。
他にもシーズン・部門単位で商品の販売数や売り上げ等を一覧できる機能やECサイト用の商品画像撮影管理機能等を提供していた。
主に画面機能の改修や新規機能追加を担当した。
全体 13~15名
チーム 3~4名
2020/05 ~ 2022/08
2年4ヵ月 (28ヶ月)
- サーバーサイドエンジニア
- フロントエンドエンジニア
- 詳細設計
- 実装
- 単体・結合テスト
- 運用・保守
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画面機能開発
- React, Reduxを用いた実装を担当。
- ユーザー利用端末の性能不足によるパフォーマンス問題に対して、仮想スクロール技術の導入の提案・実装を行った。
- ReduxのStore内の状態を正規化して保存するようにし、不要な再描画が発生しないように改善。
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データ更新用バッチ開発
- PostgreSQLのデータを画面機能で利用してしているAPIに登録するバッチ処理の追加を担当。
- 一度に大量のデータを処理する必要がある場合があるためゴルーチンを用いて並行実行するようにした。
- 非同期処理中のリスト更新により生じたバグの修正のためMutexを利用した。
-
API開発
- Goで実装されたAPIのバグ修正や新規エンドポイントの追加を担当。
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他システムとのデータインターフェース開発
- 他システムから連携されたCSVファイルをPostgreSQLに登録する処理をGoを用いて開発した。
- 障害の調査・修正を担当した。
衣料品開発販売会社 PLMシステム プロジェクト
衣料品開発販売会社のPLMシステム開発。
主に他システムとのデータインターフェースの取り込み処理やサーバーサイドの実装を担当。
開発 13~15名
チーム 2~3名
2017/06 ~ 2019/11
2年5ヵ月 (29ヶ月)
- サーバーサイドエンジニア
- 詳細設計
- 実装
- 単体・結合テスト
- 運用・保守
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他システムとのデータインターフェースの開発・テスト・運用
- 他システムから連携されたCSVをPL/SQLを用いて自システムDBに登録する処理の実装を主に担当。
- 自システムから他システムへのCSV連携時に不正データが紛れ込む問題に対して、出力後の不正データチェックスクリプトの導入を提案・実装し、不正データによる対応業務の削減に貢献。
-
データメンテナンス作業
- 手順をConfluenceに記載することで属人化することが無いようにした。
- ダブルチェック等のミスを減らす体制がなかったため、同様のプロジェクトがあった場合はダブルチェックを導入する等で対応したい。
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ユーザーからの問い合わせに関する調査・対応
- ユーザーからの不具合や使用法についての問い合わせに対して、原因調査・修正やユーザーとのやり取りを担当。
- ユーザーへ説明の際は必要以上に技術的な話にならないように、かみ砕いて説明するようにした。
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PLMシステムのサーバーサイド開発
- パッケージソフトウェアであったPLMシステムで実現できない機能を提供している、Python,Djangoで実装されたバックエンド機能の改修・機能追加を担当。
AtCoder Readme Stats
anuraghazra/github-readme-stats に触発されて作成
AtCoderの現在のレーティングや参加履歴、提出履歴等をGitHubのReadme等のMarkdownに表示する
個人開発
2023/06 ~
Kindleセール通知システム
登録したKindleがセールとなったときにメールで通知を行うシステム。 Chromeの拡張機能を利用してKindle商品ページから登録・解除を行う。
個人開発
2023/05 約5週間
iwbc-mzk/kindle-sale-notification
ポートフォリオサイト作成
スキル向上を目的としたポートフォリオサイトの作成 AWS EC2上にDockerコンテナを立てて公開している
個人開発
2019/09 ~ 2019/10
- 独自ドメインでアクセスできるようにした。
- Let's Encryptを利用してhttpsで接続できるようにした。
- フロントエンドフレームワークとしてBootstrap4を利用しておりレスポンシブデザインになるように実装している
https://portfolio.bibliophage.jp/
手書き数字画像認識アプリ
スキル向上を目的としてニューラルネットワークを利用した手書き数字認識アプリを作成した
個人開発
2020/09 ~ 2020/10
udemyの「【徹底的に解説!】人工知能・機械学習エンジニア養成講座(初級編~統計学から数字認識まで~)」で機械学習を学んだのでそのアウトプットとして作成。 講座内では一つの画像を学習させた後、別の画像が学習した画像と同じ数字かどうかしか判別できなかったが、 改良を加えて何の数字が書かれているか判別できるようにした。 数字の位置が中央からずれると判定精度が落ちたため、画像の前処理として画像の重心位置を取得し画像のセンタリング処理を行い改善を行った。