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フリーランス / エンジニア
東京出身の30歳。エンジニア歴7年、Web業界歴2年半。 要件定義〜保守、インフラ〜フロントエンドまで経験。 2024年3月にAWS Solution Architect Associate 取得済。
Webアプリケーション開発において、フロント、バック、インフラを担当
（編集中）
一番の転職理由は、元々好きだった想像とモノ作りを活かせるキャリアを築いていきたいから。振り返ると、過去一番没頭できたのは大学のプログラミング課題と、自主制作のシューティングゲーム制作時だったと思います。(ともにC言語）
ポートフォリオのWEBサービス「decomedia」のソースコード
大手通信システム内の課金サブシステムを担当するプロジェクトに所属。複数の案件で、主/副担当として詳細設計～結合試験まで経験。多くて4人程のチームでしたが、スケジュール作成・管理、見積、作業依頼などの小規模なマネジメントも経験。プログラムのほとんどがクエリだったため、SQLを叩いて頻繁にデータのCRUD操作をしていました。
基幹、課金、フロントなどのサブシステム間を横断するEtoE用試験環境構築プロジェクト。そのうち、課金システムの試験環境構築を担当。約1年の期間中サブリーダーを務めました。 前半はリーダー指示のもと、調査や設計、手を動かしての環境構築が多く、後半はリーダーがヘルプに回ったため、別チームとの会議やスケジュール管理なども行いました。 結合試験前に、事前調査をしてエラーを潰していたつもりでしたが、実際に試験してみるとエラーが頻発。大規模かつサブシステム間を跨いでいたこともあったため、途中からは調査より実試験で不測のエラーを見つけて解決する方針に変更しました。
運用負担を減らすため、手作業をシステム化する案件を担当。複数あったうちの4つを受け持ちました。要件定義をする別チームとやり取りしながら、改修による影響範囲の調査、方針の決定、設計、試験シナリオの作成と試験を実施(製造は別チーム)。リリース後に不具合があってリカバリや再リリースなどもしましたが、最終的に4案件ともシステム化ができました。
職歴では無いですが、人生における大きな経験でした。この時金欠で、東京帰省で飛行機より安くできる手段は無いか考えた末のヒッチハイクでした。が、結局、飛行機より時間も費用もかかることに。
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地方銀行システムの保守運用を担当。障害調査や復旧、保守課題の対応を行う。システムは魔法ではなく、作るにも運用にも人が深く関わっていることを実感。運用保守は大事な仕事ですが、どちらかと言えば単調なため、これこそシステム化できないものかと思っていました。
開発・試験・災害対策の3環境で、資産の横串、縦串の整合性チェック案件を担当。サーバ上のファイルを整理し差分チェックをしたり、差分については不備なのか環境固有のものななのか確認するため、有識者を巻き込んでのヒアリングを行うなどをしました。
ジョブで定期的に更新されるファイルが、更新されない時があると報告を受け、調査から対応までを担当。ジョブの構成やログから1ファイルに対する複数ジョブの並列処理が原因と仮説を立て、検証から修正までを行いました。（ジョブを直列構成に変更しました）
普段はサーバセンターに常駐し、保守課題の対応や夜間リリース作業、緊急時にはサーバルームで復旧作業を実施。障害対応は起きた時にしか経験できないこともあり、原因や対策を先輩から詳細に聞き、次回以降は対応できるよう準備していました。
システムエンジニアとして4月に入社。Javaを使用したチーム開発などの研修を経て、地方銀行システムの保守運用メンバーとして8月に福岡配属となる。
業務で使うテストログイン用のユーザ情報を使いやすくするため、VBAによるツール開発を担当。ユーザIDや所属支店情報が複数のファイルに分かれていたため、それらを紐づけ、整理して1ファイルにまとめて出力するツールを作成。
講義では電気回路、電磁気、情報基礎、通信などを幅広く学習。4年からは研究室のテーマで一番面白そうだった機械学習の基礎を学び、位置推定精度の向上に機械学習を利用する内容で論文を執筆。
入会の理由は、行ったことの無い場所へふらっと行くのが好きだったため。活動は、基本が観光目的の緩いランで、たまに200kmの耐久レースや、山を登る激しめのイベントがあるといったものです。 毎年春休みと夏休みには、50人規模で2週間の合宿をし、北海道、信州、四国、九州の4地方を走りました。自転車に鍋を積んでキャンプ場で自炊するというなかなかできない経験ができ、会の同期とはいまだにその時の話題でお酒を飲めたりもします。
大学1年～4年までアルバイトとして勤め、うち1年はバイトリーダーとしてシフト管理や教育などを担当。最初は要領が悪く残業もしていましたが、1人で深夜シフトに入ったことがきっかけで、半ば強制的に鍛え上げられました。
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東京理科大学 / 工学部電気工学科
大学4年から通信系の研究室に所属。前期は機械学習の基礎を学んだり、Bluetoothを利用したアプリ開発をベンチャー企業の方と企画(事情があって開発は見送りに)。 8月、大学院へ進学予定だったため、院試を受けましたが、まさかの不合格。それから、就活を始め、9月に滑り込みで内定をいただきました。 10月から卒論準備に入り、機械学習の一手法であるサポートベクターリグレッション(SVR)を用いた位置推定精度向上をテーマに選択。当初は機械学習をスマートなものかと思っていましたが、実際には電波強度と位置情報のデータを実測し、それらを整形し…と学習用データを作る泥臭い作業に多くの時間を費やしました。 成果としては、一般的な推定手法より若干高精度であるというもの。もしもっと時間があれば、障害物の多い屋内や学習モデルの改良にも取り組みたかったです。 3月に移動通信ワークショップという場での発表をもって研究を完了しました。
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