職務経歴書
- 現住所 北海道札幌市
- 職務経歴書公開先 https://i9wa4.github.io/resume
- GitHub https://github.com/i9wa4
1. 職務要約
北海道大学理学部数学科を卒業後、Windowsアプリエンジニアや組込エンジニアとして6年勤務しました。
その後株式会社シイエヌエス北海道にてデータエンジニアとして2年間データパイプライン構築や機械学習ワークフロー構築業務に従事し、サブリーダーやリーダーを任されてきました。
2024年4月から現職である株式会社hacomonoにて一人データエンジニアとしてデータ基盤の構築・運用・保守業務に従事しております。
2. 自己PR
【役割面】前職シイエヌエス北海道にてプロジェクトのリーダーやサブリーダーを任されておりました。現職 hacomono ではメンバー採用ではあるものの、入社直後にデータエンジニアが私1名のみになった都合でデータ基盤関連のタスク管理・社内調整・目標管理といったリーダー相当の業務を担当しております。
【技術面】Snowflake データマート整備、Airflow & dbt のデータパイプライン構築運用保守、Embulk による BigQuery へのデータ転送の運用保守、Terraform によるデータ基盤の IaC 化の推進、機械学習ワークフロー構築運用保守などの知見をもちます。
【性格面】周囲の社員に貢献できるような業務にモチベーション高く取り組むことができます。具体的にはドキュメント整備・勉強会開催・情報共有などです。データ利活用に向けた業務は中長期的に周囲の社員に貢献できるものと信じて取り組めるため、自分にマッチした業務であると感じています。
3. 職務経歴
新しい順に記載しております。
在籍期間 | 所属 | 概要 | 詳細 |
---|---|---|---|
2024/04 - 現在 | 株式会社hacomono 基盤本部 データ基盤部 |
データエンジニアのメンバーとして以下に従事 - 自社環境・顧客環境の DWH 構築・運用 - 自社データ基盤の運用改善・機能追加 |
詳細 |
2022/04 - 2024/03 | 株式会社シイエヌエス北海道 デジタルビジネス推進部 |
データエンジニアのサブリーダーやリーダーとして以下に従事 - データパイプライン構築 - 機械学習ワークフロー構築 |
詳細 |
2018/08 - 2022/03 | 新光商事LSIデザインセンター株式会社 ソフト開発一部 |
組込エンジニアのメンバーとして以下に従事 - 車載マイコンの機能開発 - インバータやモータの制御開発 |
詳細 |
2016/04 - 2018/07 | オークマ株式会社 FAシステム本部 FA開発部 |
アプリエンジニアのメンバーとして以下に従事 - Windows 用 CAD/CAM アプリ開発の要件定義・テスト |
詳細 |
3.1. 最も苦労したプロジェクト
前職で2023年12月~2024年3月にリーダーとして参画していた以下です。AI プラットフォームのリプレイスのためにワークフロー全体の技術選定から設計まで行いました。顧客との方針調整を密に実施し PoC 段階から設計・実装へフェーズを進めることができました。
4. 通常業務以外の活動
- [2024/07/02] 会社テックブログ執筆 - hacomonoデータ基盤におけるデータ転送の課題と今後の対応 - hacomono TECH BLOG
- [2024/08/21] レビュー寄稿 - 株式会社hacomonoのBigQuery導入事例 - Findy Tools
5. 今後取り組みたいこと
5.1. 役割面
- [直近] データエンジニアとしてリーダー経験・マネジメント経験を積む
- [3-5年後] データ関連業務のリーダーや PjM としてリーダーシップを発揮する、あるいはデータマネージャーのような形でデータで売上貢献できるようになる
5.2. 技術面
- Snowflake / BigQuery / dbt の知見を深める
- データガバナンスや信頼性に関する経験を積む
- LLM の下支え (ベクトルデータベース構築など)
- MLOps の実践
6. スキルレベル
★:業務経験あり
項目 | 種類 | 使用期間 | レベル |
---|---|---|---|
OS | Amazon Linux / Ubuntu | ★3年 | 要件に応じた環境構築や開発環境利用が可能 |
言語 | Python | ★3年 | 一人称で作業可能 |
言語 | SQL | ★2年 | 一人称で作業可能 |
言語 | Shell Script | ★3年 | 一人称で作業可能 |
DB | MySQL / PostgreSQL | ★2年 | 不具合調査等でのデータ閲覧可能 |
Cloud | AWS | ★2年 | EC2 / ECS / StepFunctions / SageMaker / Cloud9 / Airflow (MWAA) 等を含む環境構築や作業が可能 |
Cloud | Google Cloud | ★0.5年 | Compute Engine / Cloud Functions / Datastream / BigQuery (後述) 等を含む環境構築や作業が可能 |
Cloud (Data) | Snowflake | ★2年 | データマート作成 / SQL パフォーマンス改善 / Snowpark ML 利用 / パラメータ管理が可能 |
Cloud (Data) | BigQuery | ★0.5年 | BigQuery 関連の権限管理やデータセット・テーブル作成を Terraform 管理に移行することが可能 |
Cloud (ML) | DataRobot | ★2年 | オートパイロットや blueprint 固定でのモデルデプロイ・運用、各種評価指標の取得の実装が可能 |
IaC | Docker | ★2年 | Dockerfile や Docker Compose の記述・実行が可能 |
IaC | Terraform | ★0.5年 | BigQuery 関連の IaC 化作業が可能 |
その他 | GitHub / CodeCommit | ★3年 | Git flow や GitHub flow に則った開発利用やレビューが可能 |
その他 | GitHub Actions | ★0.5年 | 既存ワークフロー改修 / GitHub Pages 関連のワークフロー作成が可能 |
その他 (Data) | dbt Core | ★0.5年 | スクラッチから marts まで書きあげることが可能 |
その他 (Data) | Embulk | ★0.5年 | 転送元 DB や 利用するインスタンス性能に応じたパフォーマンス改善が可能 |
7. 資格
- [2015/03] TOEIC スコア 805
- [2023/04] 統計検定2級