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? 概要(プロフィール) 20年以上にわたり、Javaを中心としたエンタープライズ向けソフトウェア開発に従事してまいりました。特に金融機関(銀行・証券)の業務系システムにおいて、要件定義・設計・実装・運用保守まで一貫して対応しており、大規模分散システムの設計・開発経験を豊富に有しております。 近年はAI技術に強い関心を持ち、自然言語処理(NLP)、画像認識、音声処理などの分野においても、PoC(概念実証)からプロダクション環境までの開発経験を積み重ねております。 ? 技術スキル(ハイライト) 開発言語: Java(20年以上)、Python、JavaScript、TypeScript フレームワーク: Spring Boot, Spring Cloud, Hibernate, Vue.js, React AI関連: OpenAI API、Transformers、画像分類、音声認識、OCR処理、チャットボット開発 インフラ: AWS(EC2, S3, RDS, Lambda, SageMaker)、Docker、Kubernetes 設計経験: 大規模トラフィックに耐える高可用性・高スケーラビリティを持つ分散システム アーキテクチャ: REST API / マイクロサービス / 非同期メッセージング(Kafka)/ セキュア設計(OAuth2, JWT) 開発スタイル: CI/CD、テスト駆動開発(TDD)、アジャイル、DevOps統合 ? 主な実績(代表プロジェクト) ■ メガバンク向け内部会計システム構築(Java / Oracle) 業務要件のヒアリング〜外部設計・内部設計・開発・結合テストまで担当 日次数百万件の取引処理に対応するため、非同期バッチ処理+トランザクション整合性設計を主導 スレッド管理・メモリ最適化・監視ツール導入により、運用安定化を実現 ■ ネットバンキングAPI基盤構築(Spring Boot / OAuth2 / JWT) API Gateway + マイクロサービスによる柔軟でセキュアな金融API設計を担当 リクエストログの完全追跡 + 異常系のハンドリングで信頼性を強化 ■ AIチャットボット(自然言語処理 + OpenAI API) 顧客応対業務を効率化するため、NLP + RAG構成のチャットシス
AIチャットボットの開発・設置を専門に行っています 現在は、サイトの右下などに常時表示できる フローティング型チャットボットAIフォームの導入に力を入れており 顧客対応や問い合わせ対応の自動化 24時間対応のサポート体制を実現します ECサイトの商品説明チャットボットAIや 企業サイトのカスタマーサービスチャットボットAI WordPressへのチャットボットAI導入など 幅広く柔軟に対応可能です ご希望に合わせて細かなカスタマイズも承りますので お気軽にご相談ください 初期設計から運用サポートまで一貫してお任せいただけます 導入後の効果測定やFAQデータの最適化もサポートします まずはご希望やお悩みをお聞かせください。
2020年〜2025年の間、システム開発を経験しました。システムのコンサルも可能です。ご相談ください。
ゲーム・AI・Web分野における10年間の開発経験
こんにちは。 お会いできて嬉しいです。 私の名前はアメリカ人のロバート・ジェンセンです。 あなたのプロフィール記事はすでに読みました。 私はFullstack/backend、AI、Network engineering、blockchainの開発で 7 年の経験があります。 私は、Windows、Linux、macOS、Android 上のエンドツーエンドの顧客向けのネットワーク通信アプリを構築しました(Simplex-Chat)。 私は4年間、Web/モバイルユーザー向けのCocosゲームとUnityプロジェクトを開発してきました。 また、リバースエンジニアリングやネットワークペネトレーションテストもできます。 でも、あなたのビジネスに面白いアイデアがあります。 よろしければご連絡ください。
I have hands-on experience working with AI experts on real-world projects focused on automation, data processing, and decision-making tools. I collaborated closely with an AI specialist to: Integrate GPT-based models into applications for natural language understanding and response generation Develop intelligent features like auto-suggestions, smart search, and data summarization Apply machine learning workflows for improving user interactions and performance analytics Throughout the process, I gained deep insight into how AI systems are trained, optimized, and deployed efficiently. I also learned how to work effectively with technical experts—translating complex AI capabilities into real, user-friendly solutions.
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