観光系メディアアプリの画面設計・製造
トライアンドエラーの気持ちを持ちつつ、大きな手戻りを防ぐためにである区切りをつけて、自ら思ったように設計してみて都度他のメンバーに質問・相談をしながら設計・実装を遂行。
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株式会社Kiei / 開発
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◼︎OpenAIなどのAIを用いたシステム開発 フロントエンドからバックエンド、場合によってはクラウドインフラの構築まで担当しています。 並行して開発リーダーをしています。
《規模》開発:3名 ◼︎開発リーダーとして下記の人材系企業の顧客管理システムの追加開発を実施しています。 要件定義書からWBSを作成し、メンバーに実施してもらうチケット作成をしながら、実装も行っています。タスク管理はGithub Projectsをカスタマイズして使用しています。 - Next.js(TypeScript) - NestJS - GraphQL - Googleクラウド - cloud run - cloud SQL - cloud strage
《規模》開発:2名 ◼︎開発責任者もと、医用電子機器メーカーの向けRAGの開発をフルスタック(主にバックエンド・インフラ)かつ1人称で行っていました。日本語ベースで降りてくる機能要求をコードに落とし込んで実装していました。 - Next.js(TypeScript) - Python - Azure OpneAI APIからのレスポンスをストリーミングで返すようにレスポンス生成 - Databricksへのベクトル検索時に精度が上がるように下記を実施 - ハイブリッド検索 - 質問文からキーワードを抽出してベクトル検索時にそのキーワードを使ったフィルター検索 - フロントエンドからの質問文をもとにキーワード作成 + SQLの結果を元に、BM25を使った検索結果のリランキングを機能を実装 - 思ったような精度が出なかったので下記のように構成を変更して精度向上を実施 - SQLを用いてDatabricksからデータを取得 - 取得したデータをBM25を使用して順位づけ - Step-Back-Propmtingを用いてユーザーからの質問文をより具体的な質問にリライト - 上記3点をもとにLLMからの回答を取得 - 回答に使用したデータをフロントエンドで表示できる形にレスポンスを生成 - Azure - Azure Databricksのカタログを使用してベクトルDBの作成 - Azure Static Web Appsを使用したフロントエンド作成 - Azure Functionsを使用したバックエンド作成 - Azure DevOpsのPipelinesを使った上記のフロント・バックエンドのCI/CD環境構築
◼️自社、顧客、OEMが使用するSIMカードのサービスオーダー管理画面の機能追加案件。スクラムを用いた開発手法でメインはVueを用いたフロントエンド開発、一部Core(コア)と呼ばれていたBFFをRailsで実装。 《規模》開発:4名
◉React.js(Next.js)+TypeScript+Dockerを使ってブラックジャックWebアプリを作成。 Jest(react testing laibrary)を用いた単体テストの自動化を実施予定
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