# 職務経歴書

## 基本情報

|項目|内容|
|-|-|
|ハンドルネーム|よ〜ん / mu7889yoon|
|最終学歴|大阪電気通信大学 情報通信工学部 情報工学科卒|
|GitHub|[![](https://img.shields.io/badge/%40mu7889yoon-black?style=flat&logo=github)](https://github.com/mu7889yoon)|
|技術ブログ|[よ〜んの雑記](https://mu7889yoon.github.io/)|
|X|[![](https://img.shields.io/badge/%40tesla_yoon-blue?style=flat&logo=X)](https://x.com/tesla_yoon)|
|Speaker Deck|[![](https://img.shields.io/badge/mu7889yoon-blue?style=flat&logo=speakerdeck)](https://speakerdeck.com/mu7889yoon)|
|LinkedIn|TODO|

## 職務概要

AWSインフラ設計・構築、サーバーレスアーキテクチャの設計・実装、AI / LLM関連システムのホスティング・実装支援に従事しています。

LLM推論基盤のリアーキテクチャ、AI Agentの本番導入、企業サイトの静的化、問い合わせフォームのサーバーレス化など、AWSを用いたシステム改善・新規機能実装を担当してきました。

案件によっては、PM、テクニカルリード、顧客折衝、技術調査、提案資料作成も担当し、要件整理から設計・実装・納品まで一貫して推進しています。

学生時代のアルバイトにて、ライブイベント・配信現場の映像技術運用を担当しました。

また、大阪電気通信大学 自然言語処理研究室では研究補助員として、コード分析・教育支援領域の研究用システム開発やデータ分析に従事しました。

AWS、AI、Webアプリケーションの設計と実装、ライブイベント・配信現場の運用、研究開発の複数領域を横断した経験があります。

## 業務スキル

### AWSインフラ設計・構築

AWSインフラの設計・構築の中でも特にサーバーレスアーキテクチャの設計・実装を得意としています。

既存構成の課題整理、AWS構成の再設計、インフラ実装、運用負荷やコストを下げるための構成改善を担当してきました。

### AI / LLM基盤

エンタメ系キャラクターAIサービスにおいて、PyTorch / vLLMを用いたLLM推論基盤のホスティング・リアーキテクチャを担当しました。

GPUワークロードをECSへ移行し、デプロイ、スケーリング、CI/CD、メトリクス設計を見直すことで、検証・リリースサイクルの短縮と運用改善に取り組みました。

### サーバーレス開発

会社サイトの静的サイト化・お問い合わせフォームのサーバーレス化や、緊急連絡受付システムのリプレースなど、コスト削減・運用負荷削減を目的とした構成改善に取り組みました。

### Webアプリケーション開発

PHP / Laravel、TypeScript、React、Next.jsなどを用いたWebアプリケーション開発経験があります。

AWSインフラだけでなく、アプリケーション側の実装・改修も担当し、インフラとアプリケーションの境界を理解した設計・実装を行っています。

### プロジェクト推進・顧客折衝

実装者としての開発・構築に加え、案件によってはPM、テクニカルリード、顧客折衝、技術調査、提案資料作成を担当しています。

顧客要件を技術構成に落とし込み、提案・設計・実装・納品まで一貫して推進することを得意としています。

Slack、Backlog、GitHub Projectsなどのチャットツール・タスク管理ツールを用いた情報共有、進行管理、課題管理の経験があります。

### 研究開発・技術検証

大阪電気通信大学 自然言語処理研究室にて、コード分析・教育支援領域の研究補助業務に従事しました。

自然言語処理、AST解析、アノテーションツール開発、データ分析、研究用システム開発の経験があり、技術調査や検証設計に活かしています。

## 技術スキル

実業務で使用した技術を中心に記載しています。

### AWS

`Amazon ECS` `Amazon EC2` `Amazon ECR` `AWS CodeBuild` `AWS Lambda` `Amazon API Gateway` `AWS Step Functions` `Amazon DynamoDB` `Amazon S3` `Amazon CloudFront` `Amazon Route 53` `Amazon SES` `Amazon Connect` `Amazon RDS` `Amazon Bedrock AgentCore`

### AI / LLM

`PyTorch` `vLLM` `Strands Agents` `Pinecone` `CUDA`

### IaC

`AWS CDK` `Terraform`

### Programming Language

`TypeScript` `Go` `PHP` `Python` `Node.js` `C` `CUDA`

### Framework / Library

`React` `Next.js` `Laravel`

### DevOps / Container

`Docker` `AWS CodeBuild` `Amazon ECR` `Amazon ECS` `minikube`

### Communication / Project Management

`Slack` `Discord` `Backlog` `GitHub Projects`

### Research / Analysis

`自然言語処理` `コード分析` `アノテーションツール開発`

### その他

`OBS` `Resolume Arena`

## 保有称号・資格

### AWS関連

#### 2025 Japan AWS Jr. Champions

AWSに関する技術発信、コミュニティ活動、学習・登壇活動などを通じて、[2025 Japan AWS Jr. Champions](https://aws.amazon.com/jp/blogs/psa/2025-japan-aws-jr-champions/)に選出。

#### AWS Community Builder - DevTools

[AWS Community Builders](https://builder.aws.com/community/@mu7889yoon)のDevToolsカテゴリに選出。

AWS CDK、CI/CD、開発者体験、DevTools領域を中心に、技術発信・コミュニティ活動を行っています。

## 職務経歴

### 株式会社シーズ

|項目|内容|
|-|-|
|在籍期間|2023年6月〜現在|
|雇用形態|アルバイトとして入社後、正社員登用|
|職種|AWSエンジニア|

<details open>
<summary>業務要約</summary>

AWSエンジニアとして、AWSインフラ設計・構築、サーバーレスアーキテクチャの設計・実装、AI / LLM関連システムのホスティング・実装支援に従事しています。

実装者としての開発・構築に加え、案件によってはPM、テクニカルリード、顧客折衝、技術調査、提案資料作成も担当しています。

顧客要件を技術構成に落とし込み、設計・実装・納品まで一貫して推進しています。

</details>

<details open>
<summary>キャラクターAIサービスにおけるLLM推論基盤のリアーキテクチャ</summary>

|項目|内容|
|-|-|
|期間|約1年|
|役割|テクニカルリード / 実装|
|チーム規模|2名|
|使用技術|Amazon ECS on EC2、Amazon EC2（GPU）、Amazon ECR、AWS CodeBuild、Docker、PyTorch、vLLM|

エンタメ系キャラクターAIサービスにおいて、LLM推論APIおよび管理画面のAWSホスティング基盤について、既存構成の課題分析からリアーキテクチャ、実装、運用改善までを担当しました。

既存環境では、GPU搭載EC2インスタンス上にアプリケーションを直接配置する構成が採用されていました。

将来的な負荷変動への対応を見据えた際、Auto Scaling Groupを中心にデプロイやスケーリングを個別に制御する構成では、運用の複雑化と保守負荷の増大が懸念されると判断しました。

そのため、GPUワークロードをコンテナ運用へ移行し、配置、再起動、デプロイ、スケーリングをECSに集約しました。

GPUワークロードの要件を維持しながら、アプリケーションのライフサイクル管理をECSへ集約し、運用負荷を軽減しました。

また、既存のCI/CDでは、一度の実行に約100分を要しており、機能開発やインフラ変更の検証サイクルが長期化していました。

一方で、稼働中のアプリケーションや既存システムへ大幅な変更を加えることは、障害や手戻りのリスクが高いと判断しました。

そこで、既存システムには極力手を加えず、Dockerイメージのビルド工程を中心に高速化する方針を決定しました。

スリムイメージの採用、Dockerfileのレイヤー構造の見直し、ビルドキャッシュの活用、並列実行可能な処理の分離を実施し、CI/CDの実行時間を約100分から約20分へ短縮しました。

さらに、vLLMのカスタムメトリクスを利用したオートスケーリングを設計・実装し、LLMワークロードの需要変動に応じてスケールできる構成を構築しました。

これらのリアーキテクチャを通じて、既存システムへの影響を抑えながら、運用負荷の削減、検証・リリースサイクルの高速化、インフラコストの最適化に貢献しました。

</details>

<details open>
<summary>AI Agentを活用した学習状況分析ツールの実装</summary>

|項目|内容|
|-|-|
|期間|約6ヶ月|
|役割|PM / 実装 / 顧客折衝|
|チーム規模|2名|
|使用技術|Amazon Bedrock AgentCore、Pinecone、Amazon RDS、Strands Agents|

教育系Webサイトにおいて、生徒の学習状況を把握するためのAI Agent機能の実装を担当しました。

既存サイトとAI Agentを接続し、生徒の学習状況を分析・把握できる機能として設計・実装しました。

PMとして顧客との要件整理・進行管理を行いながら、実装者としてAI Agentの構成検討、Strands Agentsを用いたAgent実装、Pineconeとの連携、既存システムとの接続部分の実装を担当しました。

既存サイトにAI機能を追加し、学習状況の分析支援機能を提供しました。

本案件はPoCにとどまらず、本番環境で利用されています。

</details>

<details open>
<summary>会社サイトの静的サイト化・お問い合わせフォームのサーバーレス化</summary>

|項目|内容|
|-|-|
|期間|約1ヶ月|
|役割|PM / 実装|
|使用AWS|Amazon Route 53、Amazon S3、Amazon CloudFront、Amazon API Gateway、AWS Lambda、Amazon SES|
|使用技術|AWS CDK、静的化済みWebサイトデータ|

企業サイトの静的サイト化、およびお問い合わせフォームのサーバーレス化を担当しました。

静的配信基盤とフォーム送信処理を設計・実装しました。

PMとして顧客との要件整理・進行管理を行いながら、AWS CDKによるインフラ構築、フォーム送信処理の実装、リリース対応まで担当しました。

従来のサーバー管理を前提とした構成から、静的ホスティングとサーバーレス処理を組み合わせた構成へ移行することで、運用コストの削減、保守性の向上、攻撃対象領域の縮小によるセキュリティ向上に貢献しました。

</details>

<details>
<summary>緊急連絡受付システムのリプレース</summary>

|項目|内容|
|-|-|
|期間|約2ヶ月|
|役割|PM / 実装|
|チーム規模|1名|
|使用技術|Amazon Connect、AWS Lambda、AWS Step Functions、Amazon DynamoDB|

新卒研修において、既存の24時間緊急連絡受付サービスを代替するシステムのリプレースを担当しました。

電話受付からワークフロー制御、データ管理までをサーバーレス中心の構成で実装しました。

PMとして要件整理・進行管理を行いながら、1名体制で設計・実装を担当しました。

既存の外部サービスを解約可能な構成を構築し、年間約96,000円のコスト削減に貢献しました。

- [Amazon Connectで24時間 365日 自動受付可能なコールセンター作ってみた](https://www.seeds-std.co.jp/blog/creators/2024-06-07-cc796a65-ff98-4794-bd32-526035348e29/)

</details>

<details>
<summary>技術コンサル・標準提案書の策定</summary>

|項目|内容|
|-|-|
|期間|約1.5ヶ月|
|役割|技術調査 / 資料作成|
|調査対象|AWS Transform、クラウドリフト、クラウドコンサルティングサービス|

他社で提供されているクラウドコンサルティングサービスの内容を調査し、既存の標準提案書の見直しに向けた技術調査・資料作成を担当しました。

オンプレミス環境からクラウドへの移行、いわゆるクラウドリフトに関する提案内容を中心に、競合サービスの訴求内容や技術的な観点を整理しました。

また、AWS Transformを活用したクラウド移行支援の可能性について技術検証を行い、提案書に反映するための技術的な裏付けを整理しました。

社内の提案活動の改善に貢献しました。

</details>

<details>
<summary>展示会プロジェクト</summary>

|項目|内容|
|-|-|
|期間|約3ヶ月|
|役割|リード / ブース対応|
|成果|約200件のリード獲得|

出展に関する社内プロジェクトにおいて、出展準備および当日運営を担当しました。

グラフィック発注、ノベルティ選定、デモ内容の設計、展示パネルの設計など、ブース出展に必要な準備を推進しました。

当日はブース担当として来場者対応を行い、展示内容の説明やデモ対応を実施しました。

プロジェクトを通じて、約200件のリード獲得に貢献しました。

</details>

### 大阪電気通信大学 自然言語処理研究室

|項目|内容|
|-|-|
|在籍期間|2023年4月〜2024年3月|
|雇用形態|アルバイト|
|職種|研究補助員|
|領域|自然言語処理、コード分析、教育支援|

<details>
<summary>研究補助員</summary>

科研費採択研究において、コード分析および教育支援をテーマとした自然言語処理領域の研究補助業務に従事しました。

主に実験、研究用システム開発、データ分析を担当し、Python、Node.js、Cを用いた検証・実装を行いました。

研究用システム開発では、学習者プログラムの分析に必要なアノテーションツールを開発しました。

プログラムの構造情報を扱うため、ASTを用いたコード分析や、アノテーション付きデータを用いた実験・評価に取り組みました。

成果・関連実績として、以下の研究活動に関与しました。

- [「学習者プログラムの自動評価に向けたアノテーション付きASTのベクトル表現」](https://wws.sigse.jp/2023/program.html)：関連システムの開発を担当
- [「教科書のフレーム知識化に基づくプログラミング助言システム」](https://www.jstage.jst.go.jp/article/fss/39/0/39_164/_pdf/-char/en)：共著者として研究に参画

</details>

### TryHard tech株式会社

|項目|内容|
|-|-|
|在籍期間|2021年6月〜2023年9月|
|雇用形態|業務委託|
|職種|VJ / 映像オペレーター / テクニカルサポート|

<details>
<summary>VJ / 映像オペレーター / テクニカルサポート</summary>

ライブイベント・クラブイベント等の映像演出、配信設定、現場でのテクニカルサポートを担当しました。

Live VJ、配信設定、映像配信関連業務、小規模な自動化・運用支援を担当しました。

平均200名規模のイベント現場において、映像・配信まわりの安定稼働を支えました。

本番中の映像トラブルがイベント進行や出演者体験に直結する環境で、現場スタッフやアーティスト側からの技術的な問い合わせ・要望に対応しました。

著名アーティスト出演イベントなど、特に正確なオペレーションが求められる現場を継続的に任され、安定した技術運用により現場からの信頼を獲得しました。

</details>

## 業務外活動

### コミュニティ活動

#### AWS Meetup Kansai

関西圏のAWSエンジニア・AWSパートナー企業の技術交流を目的としたコミュニティ「AWS Meetup Kansai」の発起人として活動しています。

イベント企画、運営設計、登壇者調整、コミュニティ運営基盤の整備などを担当しています。

AWS認定者の増加、AWS Jr. Champions、AWS Top Engineers、AWS Community Buildersなどの輩出、関西圏におけるAWS技術者コミュニティの活性化を目的として活動しています。

#### [Builder Mahjong](https://builder-mahjong.click)

AWSの主要サービスやクラウド設計の考え方を、麻雀牌を用いたゲーム形式で学べる個人開発プロジェクトを開発・運用しています。

AWS学習を楽しく行えるコンテンツとして、社内外の勉強会・コミュニティイベントで活用しています。

イベント参加者が実際に利用できるWebアプリとして提供しています。

### OSS / 技術貢献

#### AWS CDKへのコントリビューション

AWS CDKに対するコントリビューション経験があります。

日常業務で利用するAWS CDKについて、利用者視点での改善・フィードバック・貢献に取り組んでいます。