株式会社AppBrew / プロダクト部
外部API内製化・インフラ最適化による固定費削減
- 外部ベンダーに依存していたML系APIを内製化し、年間数百万円規模の契約を解消 - クラウドインフラ(学習基盤・推薦サーバ等)の費用を見直し、年間数百万円規模を削減 - SaaSツールのライセンス契約最適化も合わせ、累計で年間1,000万円近いコスト削減を実現
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株式会社AppBrew / プロダクト部
生成AIやコーディングエージェントの進展により、エンジニアの職責範囲は変化しつつあります。定型的な実装をAIに委ね開発生産性を高める一方で、AIだけでは担保が難しい要件定義・設計・動作確認・品質保証といった領域を重視していきたいと考えています。AIを「レバレッジの手段」として活用しながら、エンジニアとしてより本質的な価値を発揮できる領域に注力していきます。
- バックエンドエンジニア(Ruby, Python, TypeScript) - インフラエンジニア(AWS, Terraform) - エンジニアリングマネージャ
バックエンドエンジニアとしてコスメクチコミアプリLIPSの推薦システムを改善し、アプリ全体のCTR向上に寄与しました。
研究: 自然言語処理(Python)
研究: 自然言語処理(Python) サークル: ゲーム作成(Unity, C#)
画像処理研究室 ニューラルネットワークを用いた精密機器の表面形状自動評価
Kaggleにて銀メダル2回、銅メダル1回を獲得 機械学習コンペティションプラットフォームKaggleにて複数のコンペに参加しました。与えられたデータからホストが設定した評価指標を最適化するMLモデルを構築。テキストデータ、画像データ、テーブルデータを扱うコンペに出場し、銀メダル(上位5%)を2回、銅メダル(上位10%)を2回獲得しました。
AtCoderでアルゴリズム・ヒューリスティック両部門に参加 国内競技プログラミングサービスAtCoderにて約5年間活動しました。アルゴリズムコンテストとヒューリスティック(マラソン・最適化)コンテストの両方に参加し、どちらも水色ランクを達成。
株式会社AppBrew / プロダクト部
- 外部ベンダーに依存していたML系APIを内製化し、年間数百万円規模の契約を解消 - クラウドインフラ(学習基盤・推薦サーバ等)の費用を見直し、年間数百万円規模を削減 - SaaSツールのライセンス契約最適化も合わせ、累計で年間1,000万円近いコスト削減を実現