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エンジニアリングのプロフェッショナル
# ランサーズプロフィール ## 【専門分野】 クラウドアーキテクト・機械学習エンジニア・バックエンドエンジニアとして6年以上の実務経験を持ち、AWS・GCP・Azureでのスケーラブルなクラウドネイティブソリューション設計を得意としています。 ## 【主な実績】 **大手企業での実績** - PwC:Azureでの持続可能性評価自動化プラットフォーム開発(React・FastAPI・CosmosDB) - CyberAgent:BigQuery・Cloud Functions・Pub/Subを活用した広告配信システム構築 - 洪水予測システム開発でASPIC IoT/AI/Cloud Award 2022準優勝受賞 **現在進行中のプロジェクト** - エレクトロニクス商社:リアルタイムIoTモニタリングプラットフォームのクラウドアーキテクチャ設計(Go・Next.js・TypeScript・Supabase) - スタートアップ:YOLO・TensorRT・Triton Serverを活用した人物検出システム構築(Python・Docker・AWS EC2) - 医療データ解析:AWS serverlessアーキテクチャでの基幹システム移行完了 ## 【技術スキル】 **クラウド:** AWS・GCP・Azure・サーバーレスアーキテクチャ・Infrastructure as Code **言語:** Python・Go・TypeScript・C++・Dart **AI/ML:** TensorFlow・PyTorch・Kubeflow・TensorRT・Triton Server **インフラ:** Docker・Kubernetes・Terraform・CI/CD・マイクロサービス **その他:** React・Next.js・Flutter・FastAPI・PostgreSQL・BigQuery ## 【個人プロジェクト】 ESP32を使った金融データリアルタイム表示システムを開発。C++での組み込み開発からFlutterモバイルアプリ、3D CAD設計による筐体設計・3Dプリンタ製造まで一貫して担当。機械工学の知見を活かしたハードウェア・ソフトウェア統合開発が可能です。 ## 【資格・学歴】 早稲田大学大学院理工学研究科機械科学専
本職では AI を用いた研究開発・コーディングを行っています。
大学院博士後期課程を経て、現在は都内の企業でエンジニアとして勤務し、AI やデータサイエンスの業務に従事しています。 これまでにも副業で記事ライティングや簡単なコーディング等を行ってきました。 プログラミング歴は小学生の頃から独学で20年以上有しており、近年は AI を組み合わせたコード開発を勉強しています。 Mac・Linux が得意ですが、Windows 向けアプリケーションの開発も対応可能です。 ▼可能な業務/スキル ・Python, Swift, C++, Fortran, VBA 等複数言語対応 ・AI のモデル構築やアノテーション作業 ・サイエンスや技術記事の執筆・英語↔︎日本語の翻訳校正 ※守秘義務の都合上、記載できない実績もございます。 個別にはお話できるものもございますので、ご興味を持っていただけましたらお気軽にご連絡ください。 ▼活動時間/連絡について 副業としての対応のため、平日の夕方以降および休日での対応が基本となります。 できる限り柔軟にご対応させていただきます。急ぎの案件等もお気軽にご相談ください。 連絡は基本的にいつでも可能です。できる限り素早い返信を心がけます。 ▼得意/好きなこと ・読書 ・写真/カメラ ・ドライブ ・ガジェット集め ご興味持っていただけましたら、メッセージでお気軽にお声がけください。 どうぞよろしくお願いいたします!
電子機器製造メーカにて社内ITやSEをしています
▼自己紹介 電気機器メーカにて、組み込みシステム開発と社内DX推進に従事している現役エンジニアです。 Python、C/C#、Power Platformを中心としたシステム開発から、機械学習・AI活用まで幅広く対応可能です。 実務で培った問題解決力と最新技術への取り組み経験を活かし、お客様の課題解決に貢献いたします。 ▼可能な業務/スキル ・Python ・C,C# ・VBA ・SQL ・PowerAutomare(デスクトップ、クラウドフローどちらも可) ・Power Apps ▼これまでの簡単な経歴と経験 ・電子回路の設計・レビュー・デバッグ ・C、C#による組み込みマイコンのプログラム開発&デバッグ ・VBA、Python、C、C#を使用した社内業務のDX&デジタル化 ・Microsoft Power Platformを使用した社内用ローコードシステム(勤怠管理、会計などなど) ・Pythonを使用した機械学習による製造装置の異常検知システム ・ローカルLLM+RAGによる生成AIボットの開発・運用 ▼作業可能時間 ・平日:20:00~23:00(3時間) ・土日祝:8:00~18:00(10時間、休憩含む) ・週間稼働時間:最大35時間程度 ▼連絡・コミュニケーション ・連絡可能時間:上記作業時間内 ・レスポンス:原則24時間以内 ・連絡方法:メッセージ、メール、オンライン会議
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