バックエンド開発を軸に、
AI・クラウド・MSA 環境で「実際に動くサービス」を実装してきたエンジニアです。
単なる機能実装にとどまらず、
拡張性のあるアーキテクチャ設計や、実サービスを意識した設計思想を大切にしています。
- Computer Science 専攻
- バックエンドエンジニア（Spring Boot / FastAPI）
- クラウド & DevOps（AWS, Kubernetes）
- AIアプリケーション開発（GPT, Whisper）
- MSA、リアルタイムサービス、AIパイプラインに関心があります
- Spring Boot, FastAPI
- JPA / Hibernate
- REST API 設計
- OpenAI GPT API
- OpenAI Whisper
- AI パイプラインの設計・自動化
- AWS（EC2, S3, RDS, IAM）
- Kubernetes（NKS）
- Docker
- NGINX
- CI/CD パイプライン
- MySQL
- Redis
MSA ベースの AI スマートフォン・デジタルデトックスサービス
- マイクロサービスアーキテクチャに基づくサービス設計
- Gateway 中心の認証構成
- OpenAI API を用いた AI チャットボット実装
- クラウド環境における独立サービス運用
Repo: https://github.com/BridgeON-Team/unplug-chatbot
AWS ベースの Whisper & GPT 映像要約パイプライン
- FastAPI による大容量動画アップロード API 実装
- ffmpeg + Whisper を用いた音声認識パイプライン
- GPT による自動要約生成
- AWS（EC2 / S3 / RDS / Redis）を活用したデプロイ
Repo: https://github.com/tengo99/video-summary-service
Spring Boot / JPA ベースの感情共有型 SNS
- Spring Boot ベースの SNS サービス開発
- RESTful API、Gradle、JPA、React、Docker、MySQL、Jenkins、Java 17、AWS を使用
Repo: https://github.com/tengo99/wero-sns
割引ポリシーと注文時点の履歴保持を重視した決済システム
- 会員ランクおよび決済手段に応じた割引ロジックを実装
- 注文時点の割引内容をスナップショットとして保存し、
ポリシー変更後も過去の決済履歴が影響を受けない設計 - 基本要件（main）と拡張要件（feature）をブランチ分離して実装
- 割引計算ロジックと履歴データを分離し、責務を明確化
- 単体テスト・整合性テストにより割引適用の正当性を検証
Tech: Java 17 / Spring Boot / Spring Data JPA / H2 / Gradle / JUnit 5
Repo: https://github.com/tengo99/payments
- 単純な CRUD を超えた サービス構造設計
- AI 機能を実サービスへ落とし込む設計力
- クラウド環境でのデプロイおよび運用
- チーム開発における協業と役割分担
- Email: longvaca0213@gmail.com
- GitHub: https://github.com/tengo99
継続的に記録し、実際に動くサービスを作り続けています。