メンタープラン
自己紹介
＜自己紹介＞
大学卒業後、大手飲料会社にて量販店や自動販売機の管理と分析を行う。その後、レコメンド開発会社で、AWSを使用したアーキテクチャの設計、各種ツールを使った最適化、アプリ開発運営、レポート業務全般に関わる。その後フリーランスになり、人材会社では自社新規プロダクトの開発と、内製化に伴う一連の業務を担当、現在は下水関連会社にて、AWSのiotサービスを利用したAI分析基盤、アプリ開発を行なっています。
＜行えること＞
・AWSに関連すること
・オンプレ、クラウドに関わらずDBに関連すること
・WEB開発全般、フロントエンド開発
・サーバー関連、バックエンド開発
・機械学習関連全般（アルゴリズム開発以外）
・その他相談何でも受け付けます（要相談）
<よく使う言語や環境>
・AWS
・Docker
・python3, node, sql, javascript, cloudfromation, ansible,
・flask, django, tensorflow, keras
スキル
AWS
5年〜
Python
5年〜
JavaScript
5年〜
Docker
5年〜
TypeScript
〜3年
Nginx
〜5年
Docker-compose
5年〜
Vue
〜5年
Node
5年〜
経歴・実績
2002
年
4月
〜 2011
年
2月
大手飲料会社（正社員）にて飲料売上データを抽出(SQL)し、社内向けレポート作成業務
2011
年
3月
〜 2019
年
3月
レコメンド開発会社にて（正社員）
【プロジェクト概要】
各既存顧客に対してデータ解析・分析業務及び、分析結果の可視化、アプリ 開発
【業務概要】
AWSを使用したサーバー構築、最適化
簡単な分析結果アプリの構築
【環境】
環境：AWS/GCP
OS ：Linux
⾔語：Python3
分析：BigQuery/Athena/AWSLakeFormation/
その他：Jupyter/Pandas/Numpy/ScikitLearn
【プロジェクト概要】
各既存顧客に対してデータ解析・分析業務及び、分析結果の可視化、アプリ 開発
【業務概要】
AWSを使用したサーバー構築、最適化
簡単な分析結果アプリの構築
【環境】
環境：AWS/GCP
OS ：Linux
⾔語：Python3
分析：BigQuery/Athena/AWSLakeFormation/
その他：Jupyter/Pandas/Numpy/ScikitLearn
2019
年
4月
〜 2021
年
11月
人材会社にて（業務委託）
開発部 業務
【プロジェクト概要】
自社新規プロダクトの開発と、内製化に伴う一連の業務
【業務概要】
要件定義・システム仕様書、API連携仕様書
AWSアーキテクチャの設計、 コンテナ、サーバレスな設計
RDSの設計、設定
他社サービス、フロントエンドエンジニアとのAPI連携仕様、実装
運用までの実装（QA以外）
【環境】
環境：AWS
OS ：Linux
⾔語：Python3/Node.js /JS/Cloudformation
DB ：DynamoDB、DocumentDB(MongoDB)、PostgresDB
フレームワーク：Vue(Nuxt3)、AwsAmplify、Flask
開発部 業務
【プロジェクト概要】
自社新規プロダクトの開発と、内製化に伴う一連の業務
【業務概要】
要件定義・システム仕様書、API連携仕様書
AWSアーキテクチャの設計、 コンテナ、サーバレスな設計
RDSの設計、設定
他社サービス、フロントエンドエンジニアとのAPI連携仕様、実装
運用までの実装（QA以外）
【環境】
環境：AWS
OS ：Linux
⾔語：Python3/Node.js /JS/Cloudformation
DB ：DynamoDB、DocumentDB(MongoDB)、PostgresDB
フレームワーク：Vue(Nuxt3)、AwsAmplify、Flask
2021
年
12月
下水道のインフラ会社にて（業務委託）
開発部 業務
【プロジェクト概要】
下水処理の画像解析、AI事業
【業務概要】
MLOps 全体構成、アーキテクチャ作成、開発
AWS sagemaker studio を使用した構成検討、開発
sagemaker studio にてモデル構築 pipeline 構築
greengrass v2 を使用した iotcore jetson-nano へのデプロイ作業
運用設計の構築
【環境】
環境：AWS
OS ：Linux
⾔語：Python3/Node.js /JS/Cloudformation
DB ：Redis、DynamoDB、TimeStream
フレームワーク：Vue(Nuxt3)、AwsAmplify, Flask
開発部 業務
【プロジェクト概要】
下水処理の画像解析、AI事業
【業務概要】
MLOps 全体構成、アーキテクチャ作成、開発
AWS sagemaker studio を使用した構成検討、開発
sagemaker studio にてモデル構築 pipeline 構築
greengrass v2 を使用した iotcore jetson-nano へのデプロイ作業
運用設計の構築
【環境】
環境：AWS
OS ：Linux
⾔語：Python3/Node.js /JS/Cloudformation
DB ：Redis、DynamoDB、TimeStream
フレームワーク：Vue(Nuxt3)、AwsAmplify, Flask
対応可能な時間帯
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