職務経歴書 / Resume

最終更新: 2026-05-13

直近 3 年はバックエンド開発が中心。その下地に長いインフラ運用の経験がある Operator-Engineer。 Rails / Python の API バックエンドを日常的に書きつつ、AWS / IaC / データ基盤 / WAF までを一人で回せる。 個人プロダクトを 9 年で 323 件、本番運用と通知連動でデイリーに動かし、 直近は Claude Code / MCP / AI エージェント を業務ワークフローに深く組み込み、 「観察 → 通知 → 自動化」のサーバーレス常駐システムを量産している。

強み / Highlights

CTO・テックリードの目線で「この人を採るとどう効くか」を 5 行で：

# 強み 裏付け
1 直近 3 年はバックエンド開発が主軸 Rails 7.x / 8.x（Solid Queue / Solid Cable / Solid Cache + RSpec + FactoryBot）と Python（FastAPI / AWS Chalice / Lambda + Pydantic + uv / ruff / mypy / pytest）を業務で日常的に書く。API 設計・スキーマ駆動・契約テスト・認証認可・Rate Limiting までを一人で組める
2 長いインフラ運用が下地にある バックエンドエンジニアの中では珍しく、AWS / Terraform / データ基盤（digdag / embulk / Airflow）/ WAF（AWS WAF / Cloudflare WAF）の本番運用経験 を持つ。新規サービスを IaC + CI/CD + 観測 + 通知 + データパイプラインまでセットで立ち上げ可能
3 AI ネイティブな開発ワークフローを社内に持ち込める Anthropic SDK / Claude Code / MCP / LangChain / CrewAI を業務 + 個人で常用。Claude Code のフック・スキル・サブエージェントでコードレビュー・PR 作成・チケット起票を自動化済み。スター済みリポジトリの AI/LLM 関連 113 件 が現在の主軸
4 個人プロダクトを本番グレードで運用する Operator 気質 9 年で 323 private repos、直近 1 年で +116 件。スクレイパ・通知パイプライン・動画自動生成・Chrome 拡張など、自分の生活で毎日使うものを pytest / ruff / mypy / Vitest で固めて動かしている
5 モダンスタック早期採用 + クロスドメイン適応力 Rails 8.1 / Next.js 16 / React 19 / Tailwind v4 / Astro 5 / Python 3.12 を公開直後から個人で運用 → 業務に持ち込み。並行して 5+ ドメイン（金融 / 言語学習 / SNS / コンテンツ / 生活ツール）を回し、同じ「観察 → 通知 → 自動化」フレームを横展開できる

こういう人を探している方へ

ハマる場面（自己評価）：

ハマりにくい場面（誠実な前置き）：

プロフィール

直近 3 年は Rails / Python の API バックエンド開発が主軸 のエンジニア。その下地として 長いインフラ運用経験（AWS / Terraform / データ基盤 / WAF）を持つ。バックエンドだけ書ける人ではなく、IaC + 観測 + データパイプラインまで含めて一人で回せるのが特徴。これに Discord / LINE / Slack への通知を組み合わせて、「観察 → 通知 → 自動化」のサーバーレス常駐システム を量産することを得意としている。「自分の課題を自分のコードで解く」スタンスで、本業の傍ら個人リポジトリを継続的に積み上げ、興味のあるドメインに小さなプロトタイプを当てて検証する習慣を持つ。

直近の活動量（GitHub の数字で見る）

指標 値
GitHub 登録 2017 年 4 月（約 9 年）
個人リポジトリ総数 約 323 件（すべて private、つまり社外露出は最小）
直近の新規作成数 2024 年 85 件 / 2025 年 116 件 / 2026 年は 5 月時点で 39 件
個人リポジトリの主要言語 TypeScript 85 / Python 80 / Ruby 38 / HCL 11
スター済みリポジトリ 約 734 件（技術ウォッチ用、分野横断）
スター先の主要言語 Python 190 / Ruby 117 / TypeScript 107 / JavaScript 77
スター先のジャンル分布 AI / LLM / Agent 113 件 / Infra・SRE 78 件 / DevTool・CLI 57 件

スタンス

現職

不動産テック領域の BtoB SaaS 企業（PropTech）でフルスタックエンジニアとして従事。社名・プロダクト名は本書では伏せる。

担当しているのは以下のいずれかで、社内のチケット駆動で機能追加・改修・運用改善を回している：

主要スキル

実務 + 個人開発の両方で日常的に書ける言語・フレームワークのみを記載。

言語

言語 レベル感 主な用途
TypeScript 業務メイン Next.js / React / Chrome 拡張 / Remotion / Node スクリプト
Python 業務 + 個人で日常 バックエンド API、スクレイピング、データ処理、金融ライブラリ、LLM エージェント、Lambda
Ruby 業務メイン Rails アプリケーション、社内向けスクリプト
HCL (Terraform) 業務 + 個人で日常 AWS リソースの IaC（Lambda / API Gateway / CloudFront / EC2 / EventBridge 等）
Shell / Makefile 日常 運用スクリプト、デプロイ補助、CI 補助

バックエンド 〔直近 3 年の主軸〕

直近 3 年で最も時間を費やしている領域。Rails と Python の両軸で API バックエンドを設計・実装 し、業務でモダン構成を本番に投入してきた。

インフラ / クラウド / SRE 〔長く運用してきた下地領域〕

バックエンドの足元として、AWS + IaC を中心とした基盤構築・運用 を長く担ってきた。CI/CD・定時実行・通知連携・可観測性まで通して面倒を見られる。

データ基盤 / ワークフロー 〔業務で長く運用してきた領域〕

バッチ・ETL・ワークフロー領域は 業務での本番運用経験が長い：

Web フロントエンド

LLM / AI / Agents

動画 / コンテンツ自動生成

ブラウザ拡張・自動化

セキュリティ研究 / 通信解析 / モバイル root 化〔個人の素振り領域〕

Web / モバイルアプリの挙動を ネットワーク層と OS 層から観察する ことに関心があり、以下を個人で運用：

セキュリティ研究そのものを業務にした経験はないが、これらの経験は 不審通信の早期検知 / 内製クライアントの仕様調査 / 既存サービスの脆弱性把握 などに直接活きる。

モバイル / デスクトップ

よく使うアーキテクチャパターン

個人 / 業務で繰り返し書いている、安定したテンプレ：

パターン 構成例
サーバーレス定時通知 EventBridge cron → AWS Lambda（Python）→ Discord / LINE / Slack Webhook、IaC は Terraform
静的サイト配信 GitHub Actions（build）→ Cloudflare Pages or CloudFront + S3
Rails モダンスタック Rails 8.1 + Solid Queue / Cable / Cache + Postgres + Tailwind v4 + RSpec
軽量 Python API AWS Chalice or FastAPI on Lambda + API Gateway + Pydantic、IaC は Terraform
市場データ収集 → 通知 yfinance / OpenBB → pandas / ta → Pydantic でモデリング → Lambda → Webhook
動画自動生成 Remotion + Google TTS + Whisper + LLM（脚本） → mp4 → SNS 投稿
モダン Web アプリ Next.js 16 + Tailwind v4 + Vitest、または Astro 5
Chrome 拡張 WXT または Plasmo + React + TypeScript + Manifest V3
データ収集スクレイピング requests / httpx + lxml / BeautifulSoup → JSONL / CSV エクスポート
データパイプライン（業務） digdag (DAG) → embulk (転送) → 集計 SQL → 分析テーブル / BigQuery → Slack 通知
WAF チューニングループ AWS WAF / Cloudflare WAF → ログ集約 (Athena / CloudWatch) → False Positive レビュー → ルール更新
個人プロダクトの常時運用 Lightsail で Docker Compose、または Lambda + Chalice

興味関心の領域

業務とは別に「自分の生活・学習・趣味の課題」を起点に小さなプロダクトを作るのが好きで、共通して 「観察 → 通知 → 自動化」 のパターンを各ドメインに当てている。以下は 技術スタックの濃さ順 で並べた領域別の取り組み（件数 ≠ 重要度。本人がもっとも技術的に深掘りしているのは上位ほど）：

A. 技術的に深掘りしている領域（CTO 視点でのコア）

1. AI エージェント / LLM 応用ツール 〔個人 約 13 件 + スター 113 件〕

Anthropic / OpenAI / LangChain / CrewAI を使った小さなエージェントを継続的に作る。最近は Claude Code を CLI / フック / スキル / MCP として業務ワークフローに深く組み込む ことに集中しており、コードレビュー・PR 作成・タスク起票を自動化している。スター先には claude-trading-skills / claude-skills (245+) / microsoft/agent-framework / microsoft/autogen / stagehand などが並び、AI エージェントを社内に持ち込む ためのリサーチが現在の主軸。

2. インフラ / IaC テンプレの継続メンテ 〔個人 約 10 件 + スター 78 件〕

下地としてのインフラ領域（上の「インフラ / クラウド / SRE」セクション参照）を、個人開発の文脈でも常に最新化している。Terraform / Lambda / Chalice / Lightsail / Docker Compose の最小構成サンプルを継続的に組み直し、AWS の新機能 / Cloudflare Pages / HashiCorp Vault などを取り込む。新規プロジェクトはここから雛形を持ってきて始める。

3. 米国株式市場の観察とスクリーニング 〔個人 約 26 件〕

S&P 500 を対象に、テクニカル指標・移動平均タッチ・決算情報・市場センチメントなどを複数の角度から検知し、Discord / LINE に通知するパイプラインを Python + AWS Lambda で運用。yfinance / OpenBB / pandas / ta / Pydantic の組み合わせに慣れており、AI と組み合わせた次の段階を模索中（スター先で anthropics/financial-services 等）。

4. 動画 / コンテンツ自動生成パイプライン 〔個人 約 5 件〕

Remotion + Google TTS + Whisper + LLM を組み合わせ、学習コンテンツや市況コンテンツの動画を量産する個人パイプラインを運用。テンプレートを YAML / JSON で外出しし、データ駆動で量産する構成を好む。生成 AI × メディア量産 の縦軸。

5. ブラウザ自動化 / Chrome・Firefox 拡張 〔個人 約 7 件 + スター 15 件〕

WXT / Plasmo / Manifest V3 で拡張を書き、Playwright / Stagehand 系で Web の挙動を観察する。字幕翻訳と単語抽出、コンテナタブ管理のサイドバー UI、バックグラウンド再生の維持、マルチアカウント分離など、ブラウザ UX を自分で書き換える ことに強い興味。

6. セキュリティ研究 / mitmproxy / Android root 化 〔個人 数件〕

「通信を観る」「OS の制限を外す」 領域の素振り。mitmproxy で HTTPS MITM を運用、Pixel 端末を Magisk で root 化、ADB / Appium / Maestro でモバイル UI を自動化、APK の通信仕様を観測してから自前クライアントを書く ── という流れを個人プロジェクトで繰り返している。ファクトリーリセット後の Magisk セットアップを Python スクリプト 1 つで再現できる ようコード管理しているなど、再現性も意識している。

B. 件数が多い実験場（量で技術を試した領域）

7. Web / ブラウザ自動化の総合実験場（SNS / X 周辺）〔個人 約 60+ 件〕

本人の 最も件数の多いカテゴリ。マルチアカウント運用、Chrome / Firefox 拡張、Playwright / ADB / Appium / Maestro、複数 API クライアントのラッパ、コンテナ分離・専用ブラウザの試作など、Web × 拡張 × モバイル × デスクトップを横断する自動化技術 を網羅的に試してきた場。Highlights 5 の「クロスドメイン適応力」と上のブラウザ自動化 / セキュリティ研究スキルはここから来ている。

8. 言語学習プラットフォーム（韓国語・中国語・多言語）〔個人 約 36 件〕

韓国語・中国語の学習者として、自分が欲しい教材・アプリ・コンテンツを自分で作っている。語彙データベース、カリキュラム整合性チェッカー、TTS + Whisper による発音教材生成、Remotion による解説動画の量産、モバイル / Web の学習 UI など、コンテンツパイプライン側の経験 が厚い。

C. プライベートな興味（一般化しにくい個人領域）

9. 生活体験を改善する小さな道具 〔個人 約 9 件〕

街の食べ歩きマップ、スポーツ施設の予約空き監視、公園情報の収集、外食ジャンルの口コミ集計など、自分が毎週使うもの を作って育てている。Next.js + Leaflet / React-Leaflet、Tailwind v4、Vitest などのモダンな Web スタックを試す場としても役立っている。

10. コミュニティ・サークル運営の設計 〔少数〕

個人で関わるリアルコミュニティ（言語学習・趣味系）について、要件定義・差別化・KPI・運営ロードマップをドキュメント化したり、参加者属性データを分析するプロジェクトを試している。プロダクト企画寄りの素振り場。

ウォッチ中・学んでいる領域

スター済みリポジトリ約 734 件 のジャンル分布から、業務に持ち込みたい・学習中の領域を抜き出すと：

領域 スター数 何を狙っているか
AI / LLM / Agent 113 件 Claude Code skills、MCP サーバ、Anthropic financial-services、Microsoft agent-framework / autogen、Stagehand（Browser Agent SDK）。AI エージェントを社内ワークフローの一級市民にする ための周辺ツールを継続収集
Infra / SRE / Scalability 78 件 HashiCorp Vault、awesome-scalability パターン集、Kubernetes、Terraform 系のレポ。現職や次の現場で IaC 整備とサーバーレス化を主導 するために素材を集めている
DevTool / CLI 57 件 dotfiles、TUI、Neovim 設定、CLI フレームワーク。自分の開発環境を継続改善 する素材
Product / SaaS 17 件 Indie hacker 系、newsletter 系。個人プロダクトの 収益化への展開 を検討する素材
金融ドメイン finance 13 / trading 系 米国株スクリーニング・分析パイプラインを AI と組み合わせて深掘り する方向
データサイエンス / ML ML 19 / PyTorch 17 / Notebook 26 ML を 手元のデータ分析で使える状態 に持っていく学習素材

直近スターした上位 10〜15 件には claude-trading-skills / claude-skills (245+) / anthropics/financial-services / microsoft/agent-framework / andrej-karpathy-skills / microsoft/autogen / stagehand / mangum (Lambda + ASGI) などが並んでおり、AI × 金融 × エージェント × インフラ の交点が現在の主軸。

価値観・働き方

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