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生成AIをチームに根付かせ、スクラムで成果を出す。実装もできる現場変革のエンジニア。 生成AI(GitHub Copilot / Claude Code / Cursor)をスクラム開発の現場に組み込み、チーム全体の生産性と品質を底上げしてきたエンジニアです。 単にAIを「使う」だけでなく、レビュープロンプトの標準化、要件レビューの自動化、議事録の即時図解化など、スクラムイベントの各工程にAIを実装した実績があります。 認定スクラムマスター(CSM)として、チームの自己組織化と開発フロー改善を技術面・組織面の両方から推進。 さらに、100本以上のAI教材を制作・運営したことで、複雑な技術を現場に定着させる言語化・教育力も持ち合わせています。 フルリモート環境 × スクラム開発での稼働実績10年以上。即日でチームに馴染み、AIとスクラムで開発現場を前に進めます。
AIエージェント活用・PMO・要件定義を軸に、企画からPoC、サービス構築、プロジェクト推進まで一気通貫で支援しています。 NECでSEとして4年3か月、アクセンチュアでIT戦略・PMOとして3年3か月勤務。その後、ゲーム・メタバース領域のPM/プロデューサーを経て独立し、AI・PM・PMO案件を6件以上支援しています。 ▼AIエージェント・生成AI ・案件調査、論点整理、提案ストーリー、資料ドラフト生成を行うSkillsを構築 ・SESAMI等のサービス構築で、要件整理から設計・実装支援・レビュー改善までAIエージェントを活用 ・約50案から18のAIユースケースを選定 ・誤字検知AIの調整でサンプル検知95%、マッチングPoCで精度20%以上向上 ・RAG/社内文書検索、業界特化AIチャットの設計・PoC ▼PM・PMO/上流設計 ・要件定義、RFP、DFD、AS-IS/TO-BE、業務フロー ・WBS、進捗・課題・リスク、複数ベンダー管理 ・事業側と開発側をつなぐ会議設計、資料化、意思決定支援 ▼開発・サービス領域 ・AI/Webサービス、マッチングサービス ・ゲーム/メタバースの企画、仕様整理、進行管理 ・PHP、Laravel、JavaScript、MySQL、Unity、ROBLOX 構想段階や要件が固まっていない状態でも対応可能です。守秘義務のある実績は、面談で差し支えない範囲をご説明します。 ▼対応時間・働き方 原則フルリモート/オンライン完結です。訪問・常駐は対応していません。平日日中・夜間、週末は事前調整のうえ対応可能です。ビデオ面談・顔出しにも対応します。
はじめまして、Aravind M(アラビンド)と申します。インドのタミル・ナードゥ州出身、バックエンドを専門とするフルスタックエンジニアとして3年以上の実務経験があります。 現在はNallas Corporationにてシニアソフトウェアエンジニアとして勤務し、YouTubeのチャンネル・動画メタデータを大規模に収集・処理するエンタープライズ向けバックエンドシステムを設計・構築しています。Deno、Express、Redis、BullMQ、PostgreSQLを用いたキューベースのジョブ管理、キャッシング、リトライ処理、レート制限対応など、本番環境での信頼性向上に強みがあります。 これまでSolaura Power社では、再生可能エネルギー分野のIRECクレジット管理ダッシュボードやバイオ炭事業管理プラットフォーム、社内プロジェクト管理システムなどをNext.js、Remix、Goなどを用いて開発してきました。 技術スタックはTypeScript、JavaScript、Go、Python、Rust、React、Next.js、AWS、Docker、Kubernetesなど多岐にわたります。また、生成AI・RAG・LangChain・AIエージェントといったAI関連技術にも取り組んでいます。 電気電子工学の学士号を取得しており(CGPA 8.71)、英語はIELTS 7.5、日本語は現在学習中の初級レベルです。 責任感を持って業務に取り組み、高品質なシステム構築を通じて貢献できるよう努めてまいります。どうぞよろしくお願いいたします。
はじめまして、あおいです。 Webを中心に、企画・調査・デザイン・実装・検証まで、必要なところを横断して進めています。決められた作業を一部分だけこなすというより、そもそもの目的や使う人を整理し、必要なら調べ、形にし、実際の動きを確かめて改善するところまで一緒に考えるのが得意です。 個人開発では、AIを開発環境の一部として使いながら、WebページやWebアプリ、画面遷移、入力内容の反映、状態管理、APIやブラウザをまたぐ動きなどを形にしてきました。私が担うのは、目的と仕様を整理し、必要な技術を選び、AIが出した案を比較・統合し、実際に動かして問題を切り分け、修正するところまでです。 この進め方のため、特定の言語を手作業で書ける範囲だけに閉じず、調査・デザイン・実装・自動化・検証をまたいで対応できます。これまで扱った技術にはPythonやJavaScript/TypeScriptなどがあり、機械学習・ディープラーニングの基礎的な学習と実装にも触れています。AIの出力をそのまま納品することはせず、案件の機密、権利、AI利用条件に合わせて使う範囲を切り、受け取る人が実際に使える状態になっているかを確認します。 外部実績として公開できるものはまだ多くありません。そのぶん、できていないことまでできるとは言わず、案件ごとにどこまで責任を持てるかを先にお伝えします。プロフィールにない内容や、複数の役割にまたがるご相談でも、まずは内容をお聞かせください。
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