Nextremer / エンジニア
国内自動車関連企業向け 技術文書の検索システム(開発中)
技術文書および関連資料を蓄積し、必要な情報を素早く参照できる知識ベース/検索システムの構築に参画。 現在は Terraformを用いたAWS環境の構築(IaC) を主担当として推進しており、今後は要件に応じて Python(バックエンド) および TypeScript(フロントエンド) の実装も担当予定。
Business social network with 4M professionals
Nextremer / エンジニア
はじめまして。プロフィールをご覧いただきありがとうございます。
■仕事 ユーザーに長く使われ、日々の行動や意思決定を自然に後押しできるようなプロダクトの立ち上げ・成長に関わりたいと考えています。 私が目指すのは、単に機能が揃っているだけではなく、使っていてストレスが少なく、必要なときにきちんと役に立ち、結果として「生活が少し良くなった」と実感できるサービスです。
技術文書および関連資料を蓄積し、必要な情報を素早く参照できる知識ベース/検索システムの構築に参画。 現在は Terraformを用いたAWS環境の構築(IaC) を主担当として推進しており、今後は要件に応じて Python(バックエンド) および TypeScript(フロントエンド) の実装も担当予定。
熟練者の経験や勘に依存しがちな漁業探索を、海況・航行・漁獲関連データなど複数情報を統合して可視化するシステムの開発・運用に従事。 関係者が日常的に利用する実運用システムとして、日次データ更新の安定性、閲覧・確認のしやすさ、障害発生時の復旧容易性が求められるプロジェクト。 【課題(Task)】 ・毎日更新される外部データを扱うため、定期実行・例外耐性・ログ設計がボトルネックになりやすい ・データ取得〜前処理フローが複雑化しやすく、モジュール分割方針や統合設計の整理、継続的なリファクタリングが必要 ・地図上の可視化(ヒートマップ等)を通じて、利用者が判断可能な形で安定提供する必要があった ・外部データ提供元の仕様差異や低速応答など、データ連携に伴う不確実性への対応 【担当・取り組み(Action)】 バックエンド(FastAPI)およびWebフロントエンドの実装を中心に、運用性・品質改善まで一貫して担当(インフラ・機械学習領域を除く) ■データ基盤整備 ・データ取得・前処理基盤の設計および実装 ・取得〜前処理モジュールの統合検討、構成整理、継続的リファクタリング ・日付指定処理や一括処理(バッチ)の実装など、運用を考慮した機能拡張 ■運用信頼性の向上 ・障害解析および再実行を考慮した処理設計 ・FastAPIのログ出力機能追加、例外トレース出力の改善 ・定期実行処理の実装・検証 ・低速化や不安定要因の調査および改善 ■可視化・UI改善 ・利用者が判断しやすいUI設計への改善 ・地図表示およびヒートマップ機能の実装 ■開発体験・品質改善 ・pre-commitによるPython Linter導入など、品質ルールの自動化 【成果(Result)】 ・日次データ更新を前提としたシステムにおいて、定期実行・例外耐性・ログ設計を強化し、運用および調査効率を改善 ・データ取得〜前処理フローを継続的に整理し、仕様変更へ追従可能な構造へ改善 ・ヒートマップ等の可視化を整備し、利用者が意思決定しやすいUIを実現 【使用技術・環境】 ・Python / FastAPI(API実装・運用機能・ログ設計) ・React + TypeScript(地図表示・可視化UI) ・Docker(開発・実行環境の統一、再現性確保)
コーポレートサイトのマーケティングKPI(流入・広告・サイト行動・リード/商談など)を、複数データソースから集約して BigQueryに蓄積し、Metabaseでダッシュボード化して継続運用できる形に整備しました。要件整理〜実装〜運用まで担当。 Situation(状況・背景) 指標がツールごとに分散しており、月次集計が手作業・属人化しやすい状態でした。非エンジニアも含めて同じ数字を見られる、再現性の高いKPI基盤が必要でした。 Task(課題) • Google Search / Google Ads / HubSpot など、異なるデータを同一基準で集計し、定期更新できる仕組みを作る • 可視化(Metabase)まで含めて運用しやすい形に落とし込む Action(行動) • BigQuery を中心にデータを統合し、集計・参照用のテーブル/クエリを整備 • 連携処理は Cloud Functions(BigQuery連携)+ Cloud Scheduler(定期実行)で運用 • 同等の仕組みを AWS(Lambda+EventBridge) でも実装し、運用要件に応じて使い分け • 可視化は Metabase を使い、ダッシュボードにグラフを追加作成 • 環境は AWS(App Runner) で構築し、運用まで含めて整備 Result(結果) 手作業中心だったKPI集計を、データ連携〜集計〜可視化まで一連で回せる形に整理し、運用負荷と集計ブレを抑える方向へ改善しました。 ▼使用言語、環境など • Metabase(ダッシュボード/グラフ作成) • Google BigQuery • Google Search / Google Ads • HubSpot • Cloud Functions / Cloud Scheduler • AWS App Runner • AWS Lambda / EventBridge
副業として、企業の"郵便物管理・配達物管理の自動化"SAASシステムの機能追加・構築に参加。https://www.todoker.com/product/
・TerraFormを用いてのインフラの構築、機能追加 ・Serverless Frameworkを用いてのAWS LambdaのPythonバックエンド ・Reactでのフロント開発
informatics:情報化における社会学
Nextremer / エンジニア
技術文書および関連資料を蓄積し、必要な情報を素早く参照できる知識ベース/検索システムの構築に参画。 現在は Terraformを用いたAWS環境の構築(IaC) を主担当として推進しており、今後は要件に応じて Python(バックエンド) および TypeScript(フロントエンド) の実装も担当予定。