入江 憲史
アプリ開発、機械学習モデル構築、ETL処理、データ可視化、自動化など要件定義から実装まで経験を持つエンジニア兼ビジネスアナリスト。AWS ML Specialist認定、Kaggleシルバーメダリスト。英語堪能（TOEIC 990点、IELTS 8.0）。東京工業大学国際開発工学専攻修士課程修了。
所属概要：日本のAI&Analytics部門に正社員として復職。システム開発・保守に関する会社間での契約を結ぶ手前・プロジェクト立上げ時に営業部隊を補佐する技術メンバーの一員として起用されることが多い。
担当業務：
- 北米(New Jersey)チームと連携し日系製薬企業へデータ管理に関するグローバルシステムの導入提案を行う。
- コグニザント東京本社で開設したAI Labにて金融・製薬業界での生成AI活用事例に関するデモ及びプレゼンを行う。
- 北米系製薬会社にてデータの品質やガバナンスを向上させるための専門家として活動。特に新規開発や分析案件において個人情報や機密情報の有無を確認し、取り扱いについての方針を決定する。
実績・工夫点：
- AI Labでは競合の資料や最新の動向を学んだ他、自らE資格の講座を受講して知識のアップデートを行った（現在受験前）。
- 北米系製薬会社においてグローバルで使用されていたデータ品質確認やメタデータのカタログ化を行うツールであるCollibraを日本に導入した。
主な使用技術：Collibra Data Catalog、Collibra DQ、Databrick、生成AI(Synthesized)、Tricentis
所属概要：2019年まで勤めていたAI&Analytics部門に復職。北米系製薬会社に出向し、日本を含めたアジア(ASPAC)地域のデータ活用に関するプロジェクトにおいてシニアメンバーとして起用され設計の提案やプロトタイプを実装し、開発見積もりを行う他、テスト計画及び自動化を行う。
担当業務：
- 300以上のジョブからなる大規模ETL処理の要件定義及び資料の作成
- Apache Airflowを基盤としたPysparkによるクラスター処理の検証
- Salesforce等外部システムとのAPI連携の検証
- Pythonによるデータ加工処理の自動テスト化及び品質のチェックを行うスクリプトの実装
- Matplotlibでのデータ可視化実装
- コンシューマ部門で商品広告の統計を使った効果測定
- コンシューマ部門で商品売上に関するBIレポートの作成
実績・工夫点：
- 大規模ETL処理の案件に関しては立ち上げを1人で行い、後に５人のビジネスアナリストを束ねるリードとして活躍。
- プロトタイプの実装を自ら行い、資料化することで透明性を向上させた。
- グラフ描画ツールGraphvizを利用し、大量のジョブの依存性を１つのグラフに可視化させたことが評価されベストプラクティスとして他の地域でも使用された。
主な使用技術：Apache Airflow (AWS MWAA)、Alteryx、Pyspark、Matplotlib、AWS EMR、AWS Glue、Tableau、Git、Graphviz(Marmaid)
所属概要：中規模・大規模の企業が企画する消費者向けWebアプリ、Mobileアプリの開発及び保守を行う。日本に本社を置くため、日本側の開発要件がマレーシアに流れてくることが多い。社内で技術スタックや設計思想に関するベストプラクティスのナレッジをためている他、10人規模の少数精鋭部隊で複数案件を並行して開発するため対応業務に幅がある上、スピード・質が求められる。
担当業務：
- CakePHP・Reactによるシステムの設計・開発。
- コードレビュー、バグ修正、Gitマージ管理による品質管理。
- Redmine・JIRAによるプロジェクトバックログ管理とスケジュール調整。
- TreasureData・Algolia等の外部サービスとのAPI連携実装。
- プロジェクトマネージャーとして複数案件の進行管理。
実績・工夫点：
- 少数精鋭チームで複数案件を並行開発する効率的な体制を構築。
- 日本本社からの要件をマレーシア現地で適切に解釈し、高品質なアプリケーション開発を実現。
- Githubや共有資料から社内のベストプラクティスを理解・活用し、開発スピードの上昇に貢献。
主な使用技術：CakePHP、React、Git、Docker、Vagrant、Redmine、JIRA、TreasureData、Algolia
所属概要：製薬・金融の業界においてデータの加工、データマートの設計・構築、BIツールによるデータの可視化、統計分析、機械学習の導入を専門とするAI&Analytics部門に所属。社内でBI・機械学習及び製薬業界のデータに関する研修を1ヶ月受けた後クライアント先に常駐し、業務にあたる。社内・クライエント先含め外国人比率が多いため社内の公用語は英語であり、報告先も北米やインドが多い。
担当業務：
- 製薬業界データのETL処理の要件定義から実装。
- TableauでのBIレポート構築。
- Python・Shellスクリプトによるデータ更新プロセスの自動化。
- 北米チームからのシステム設計を理解し日本側のデータ要件を調整。
- インド開発チームの管理とプロジェクト進行。
- Tableau講師補佐として福岡、広島の営業部署でトレーニングを行う。
実績・工夫点：
- 多国籍環境下で英語を公用語とした効率的なコミュニケーション体制を構築。開発者としてだけでなくスクラムマスターとしてプロジェクトの進捗管理を行う。
- 似たようなデータセットやレポートを作成するなど量のある作業についてはプロトタイプを自分で構築し、インド開発チームに開発方法を伝授。この経験からプロトタイプを自分で作り開発チームに量をこなしてもらうアプローチを得意とするようになる。
主な使用技術：Tableau、PL/SQL、Python、AWS、Shell、JIRA
所属概要：国内の大手企業に対して基幹システムの設計、開発、オペレーションをウォーターフォール式に行う。特にインドにある日本企業専用の開発拠点であるプネに所属する大量のITエンジニアを利用し、大規模案件を受けることが多い。
担当業務：
- 物流系基幹システムの要件定義から統合テストまでの開発業務。
- インドチームのリードとして要件説明、コーディング、コードレビュー、コード修正を実施。
- テスト計画・テストケースを作成し、Seleniumによるテスト自動化開発も実施。
実績・工夫点：
- 大学院で培った専門性とバイリンガル能力を評価され、インド現地でチームリーダーとして抜擢。
- 要件定義から統合テストまでの全工程を担当し、システム開発の全体像を習得。
- 日本とインドの開発チーム間の架け橋となり、効率的な国際開発体制を構築。
主な使用技術：Java Spring Boot、SQL(Oracle)、Selenium
プロジェクト概要：世界遺産保全を推進するIT技術の活用を目的としたラオスルアンパバーン世界遺産局と東京工業大学の共同プロジェクト。大学側が技術提案を行った上で研究員もしくは学生を世界遺産局IT支部に派遣し、現地で１年間技術調査の計画・実行・発表までを行い、成果を論文として執筆する。
担当業務：
- 1995年から2015年の衛星画像を元に、建造物の変化や森林、湿地帯面積の変化をGISで可視化。
- 湿地帯の所有者にアンケート調査を行い、収集データをSPSSを用いて統計分析を実施。その中でPCAによる次元削減を行い要因分析を行う。
- 分析結果に基づく政策提案を修士研究として大学側、世界遺産局に発表。
実績：
- 水文学、景観保全、地理情報システムに関連する100以上の論文から知見を統合し、ハイブリッドな研究手法を開発。
- JASID主催の学会でベストプレゼンター賞を獲得。
- 修士研究の内容が世界遺産局に評価され、海外学生の研究の参考文献として活用。
使用技術：ArcGIS、MySQL、SPSS、Python
ユーザの購買履歴を加工し、強調フィルタリングによる推薦モデルを構築。k-meansクラスタリングによりユーザをクラスターに分類し、それぞれのクラスタに対してSVD協調フィルタリングによるオンラインショップの推薦を行った。環境はAWS Sagemakerが中心。提案から実装まで全て一人で行った。
保育施設及び介護施設に設置するカメラからのライブ配信を施設側から管理し、利用者側からサブスクリプションによる視聴ができるようにするWebアプリケーション、モバイルアプリケーションを開発した。技術スタックとしてReact、Flutter、Spring Bootを組み合わせ、AWS上のリソース（AWS CloudFront、AWS Elastic Beanstalk）を活用してiOS、Androidの両方でリリースまで行った。コードはGitで管理し、AWS CodePipelineによるCI/CDの仕組みを構築した。設計、開発、テスト、全工程をほぼ一人で完了した。
国内ダムに流れる流水量を予測する学習モデルのトレーニングデータ作成のため、気象庁が提供する日本の5km四方の格子内雨量をGRIB2形式で取得。Celeryを用いてバックエンド処理を非同期タスクとし、AWS Fargate上のCPUを活用してスケーラブルに並列処理を行う構成を設計・実装した。
k-meansクラスタリング、PCA、回帰分析、SVD協調フィルタリング等実務経験あり。
PL/SQL、Celery、Redshift(COPYコマンド等)、Pyspark等実務経験あり。
Java Spring Boot、CakePHP、Python・Shell自動化、RESTful API設計等実務経験あり。
Tableau、PowerBI、Jupyter Notebook/Google Colab上でmatplotlibによるグラフ化の経験あり。
AWS（S3、SageMaker、CloudWatch、Lambda、CloudFront、Elastic Beanstalk、Fargate、Redshift、RDS、DynamoDB、ECS、Code Pipeline）、インフラ設計の経験あり。
React、Flutterでの開発経験あり。Android・iOS版でアプリのリリースを一人で行った経験あり。