メンタープラン
自己紹介
S-Tav合同会社代表 / フルスタックエンジニア（経験15年以上）。
Web開発（React / Next/ TypeScript、API・DB設計、AWS / GCPなど）と、生成AI・
LLM の業務活用を実務で手がけています。
【こんな相談に対応します（単発OK）】
・生成AI を業務にどう使うかの壁打ち、PoC の設計相談
・開発における様々な設計・実装のレビュー、つまずきの解決
・「動かない / 遅い / 詰まった」の原因切り分けと直し方
・技術選定・構成のセカンドオピニオン
非エンジニアにも分かる言葉で具体的に。まずは単発の相談からどうぞ。
スキル
PHP
5年〜
AWS
〜1年
Node.js
5年〜
Firebase
〜1年
Vue.js
〜5年
Java
〜3年
TypeScript
5年〜
GCP
5年〜
BigQuery
5年〜
MySQL
〜3年
MongoDB
5年〜
NuxtJS/NextJS
〜1年
React
〜5年
HTML/CSS
5年〜
vercel
〜1年
ClaudeCode
〜3年
経歴・実績
SaaS企業で、新規SaaSプロダクトの立ち上げに開発リーダーとして参画しています。エンジニア・企画・デザイナーが同じチームで近くに働くクロスファンクショナル型の組織のため、エンジニアリングに閉じず、プロダクト戦略の立案や「何を作るか」の意思決定から関わっています。
技術面では、技術選定・アーキテクチャ設計から、TypeScript / Node.js を中心としたフロント（Vue.js / React）〜バックエンド、Kubernetes / GCP / AWS 上のインフラ、BigQuery を用いたデータ活用までを一貫して担当。CircleCI による CI/CD、Datadog / Sentry での監視・可観測性も整備しています。あわせて職能横断チームのメンバーマネジメントや設計レビュー、開発計画の策定・推進を担っています。
直近は生成AI / LLM（Claude Code / Codex）を開発の中核ツールとして本格導入し、実装・調査の効率化やAIを組み込んだ機能開発に取り組んでいます。
技術面では、技術選定・アーキテクチャ設計から、TypeScript / Node.js を中心としたフロント（Vue.js / React）〜バックエンド、Kubernetes / GCP / AWS 上のインフラ、BigQuery を用いたデータ活用までを一貫して担当。CircleCI による CI/CD、Datadog / Sentry での監視・可観測性も整備しています。あわせて職能横断チームのメンバーマネジメントや設計レビュー、開発計画の策定・推進を担っています。
直近は生成AI / LLM（Claude Code / Codex）を開発の中核ツールとして本格導入し、実装・調査の効率化やAIを組み込んだ機能開発に取り組んでいます。
国内有数のユーザー数を持つスマートフォンアプリの一機能となる、新規UGCサービスの立ち上げに参加しました。開発者10名程度・プロジェクト全体20名ほどの体制で、0からのサービス開発をスクラムで推進。フロントエンドからバックエンド、CI/CD、インフラまで全範囲の開発を担当し、ジョインから1年ほどで開発チームの責任者となりマネージャー業務も担いました。
設計面では、徐々にマイクロサービスへ移行しやすい構成にしつつ直近のスピードも重視し、MQによる非同期処理でビジネスロジックの分離をしやすくするなど、段階的な変化を見越して開発。マネジメント面では、職能横断で意思決定の権限を持つ組織づくり、ドキュメント化による継続メンテナンス文化、ペアプロや相互レクチャーによる教育スキーム整備などを推進しました。
設計面では、徐々にマイクロサービスへ移行しやすい構成にしつつ直近のスピードも重視し、MQによる非同期処理でビジネスロジックの分離をしやすくするなど、段階的な変化を見越して開発。マネジメント面では、職能横断で意思決定の権限を持つ組織づくり、ドキュメント化による継続メンテナンス文化、ペアプロや相互レクチャーによる教育スキーム整備などを推進しました。
メガベンチャーで、日々大量にインデックスされるSNSデータの検索サービスの開発、およびチームマネジメントを担当しました。大量データのストリーム処理と中央検索エンジン、個々のデータの言語処理と集計分析によるコンテンツ生成、検索結果UIの提供を持つシステムの保守と、レガシー化したシステムの改善・刷新を行いました。
オンラインから常時流入する大量データを正確にインデックスし、自然言語処理等の解析を連結させ検索エンジンを永続化DBとするコアシステムにおいて、解析処理の拡張性・可用性を高めるMQのチューニング・組み込み、データ回復性やロジック改善シミュレーションを担保するオブジェクトストレージの活用、検索エンジンを単純な検索だけでなく集計エンジンとしても活用する設計を推進しました。
オンラインから常時流入する大量データを正確にインデックスし、自然言語処理等の解析を連結させ検索エンジンを永続化DBとするコアシステムにおいて、解析処理の拡張性・可用性を高めるMQのチューニング・組み込み、データ回復性やロジック改善シミュレーションを担保するオブジェクトストレージの活用、検索エンジンを単純な検索だけでなく集計エンジンとしても活用する設計を推進しました。
対応可能な時間帯
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平日夜
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