模擬面接

🇯🇵 日语版：自己じこ紹介しょうかい（约2〜3分ふん钟）

はじめまして。聖せい禕太郎たろう（ひじりい たろう）と申しもうします。
中国ちゅうごくの大学院だいがくいんでシステムしすてむ分析ぶんせきと統合とうごを学びまなびました。日本にっぽんには2016年ねんに来てから、ずっと日本にほんの開発かいはつ現場げんばで仕事しごとをしています。

今いままでの8年間ねんかんで、Pythonを中心ちゅうしんに、Webシステムしすてむ、ビッグびっぐデータでーた、AI関連かんれんの開発かいはつをやってきました。
特にとくにデータでーた基盤きばんや自動じどう化かの分野ぶんやが得意ですとくいです。
たとえば、BigQueryを使ってつかってログろぐデータでーたを整理せいりしたり、PythonとSparkを使ってつかってリアルりあるタイムたいむの推薦すいせんシステムしすてむを作ったつくった経験けいけんがあります。

最近さいきんでは、生成せいせいAIやLLMを使ってつかって、社しゃ内ないの自動じどう化かシステムしすてむを作りつくりました。AIを使ってつかって情報じょうほうをまとめたり、運用うんようの効率こうりつを上げるあげるような仕組みしくみです。
こうした経験けいけんから、データでーた処理しょりや分析ぶんせき、システムしすてむ設計せっけいを一貫いっかんして対応たいおうできます。

今回こんかいの案件あんけんのように、PythonとDatabricksを使ってつかってデータでーたを処理しょりしたり、BigQueryやSASでデータマートを作るつくるような流れながれは、自分じぶんの経験けいけんにとても近いちかいです。
チームちーむで協力きょうりょくしながら、自分じぶんの意見いけんを出してだして進めるすすめるのが得意なとくいなので、ぜひ力ちからになりたいと思っておもっています。

どうぞよろしくお願いねがいいたします。

想定そうていされる質問しつもん（相手あいてから）

Q1. Databricksの経験けいけんはありますか？
はい、直接ちょくせつDatabricksの案件あんけんはまだ少ないすくないですが、SparkとPythonを使ったつかった分散ぶんさん処理しょりやデータでーた基盤きばんの構築こうちく経験けいけんがあります。仕組みしくみはよく理解りかいしていますので、すぐ対応たいおうできると思いおもいます。

Q2. SASは使ったつかったことがありますか？
業務ぎょうむで直接ちょくせつは使ってつかっていませんが、BigQueryやPythonでデータマートを作るつくる経験けいけんがあるので、SAS Viyaのデータでーた処理しょり部分ぶぶんは理解りかいできます。学習がくしゅうすればすぐ使えるつかえると思いおもいます。

Q3. チームちーむでのコミュニケーションこみゅにけーしょんは得意ですとくいですか？
はい。日本にっぽんの現場げんばで8年ねん以上いじょう働いてはたらいています。技術ぎじゅつ的なてきな説明せつめいや報告ほうこく、相談そうだんは日本にほん語ごで問題もんだいなくできます。自分じぶんの考えかんがえをしっかり伝えるつたえるように意識いしきしています。

你可以问对方的问题

  1. このプロジェクトぷろじぇくとでは、Pythonで主におもにどんな処理しょりを担当たんとうしますか？
  2. Databricksの環境かんきょうはクラウドですか？オンプレミスですか？
  3. チームちーむの人数にんずうや、SASを使うつかう工程こうていの割合わりあいを教えておしえていただけますか？

可选项目め（日语介绍示例）

① 2021年ねん〜2023年ねん：「推薦すいせんシステムしすてむAPI開発かいはつ」
PythonとSparkを使ってつかってリアルりあるタイムたいむ推薦すいせんAPIを作りつくりました。BigQueryでデータでーたを管理かんりし、CI/CDで自動じどうテストてすとを行いおこないました。

② 2019年ねん〜2020年ねん：「機械きかい学習がくしゅうプラットフォーム構築こうちく」
GCP上じょうでJupyterLabとBigQueryを連携れんけいさせて、データでーた分析ぶんせき環境かんきょうを作りつくりました。分析ぶんせきから本番ほんばん運用うんようまでを統一とういつしました。

③ 2025年ねん：「AI自動じどう化かシステムしすてむ開発かいはつ」
PythonとLLMを使ってつかって、社しゃ内ないの業務ぎょうむを自動じどう化かするシステムしすてむを作りつくりました。データでーた処理しょりから知識ちしき検索けんさくまで、一貫いっかんして担当たんとうしました。

🇺🇸 英语版：Self-introduction（about 2–3 minutes）

Hello, my name is Andrew Saintway Sheng.
I studied electrical engineering in China, and I’ve been working in Japan since 2016, mainly in full Japanese environments.

For the past eight years, I’ve been developing software systems using Python, especially in data engineering, automation, and AI-related projects.
I’ve built data pipelines using BigQuery, and developed real-time recommendation systems with Python and Spark.

Recently, I worked on projects using LLM and AI automation, where I designed systems to summarize project data and support operations automatically.
I enjoy designing both the architecture and implementation, making systems more efficient and easy to maintain.

For this project, since it involves Python, Databricks, BigQuery, and SAS Viya, it fits my experience very well.
I’m confident I can handle both data processing and automation parts, and I always try to communicate actively and share ideas with my team.

Thank you very much.

Likely questions from them

Q1. Have you used Databricks before?
Not directly, but I have solid experience with Spark and distributed data processing. I understand the concept and can adapt quickly to Databricks.

Q2. Do you have experience with SAS or SAS Viya?
Not directly, but I’ve built data marts and analytics pipelines using Python and BigQuery. I believe I can learn SAS Viya smoothly.

Q3. How is your Japanese communication?
I’ve been working in Japan for over eight years, so daily communication, reporting, and discussions in Japanese are no problem.

Questions you can ask them

  1. What kind of tasks will mainly use Python in this project?
  2. Is the Databricks environment on the cloud or on-premise?
  3. How many people are in the team, and how is the work divided between Databricks and SAS Viya?

皆さんみなさん、こんばんは。
10月がつ1日ついたちに入社にゅうしゃした、プロジェクトぷろじぇくと開発かいはつ部門ぶもんの盛せいと申しもうします。

中国ちゅうごくの大学院だいがくいんでシステムしすてむ分析ぶんせきと統合とうご専攻せんこうを学んだまなんだあと、2016年ねんに日本にっぽんに来てから、ずっと日本にほんの環境かんきょうでソフトウェアそふとうぇあ開発かいはつをやってきました。
これまで、Webシステムしすてむや自動じどう化かツールつーる、AIを使ったつかった業務ぎょうむ支援しえんシステムしすてむなど、いろいろなプロジェクトぷろじぇくとに関わってかかわってきました。

最近さいきんは特にとくに、生成せいせいAIとかRAGみたいな新しいあたらしい技術ぎじゅつを使ってつかって、業務ぎょうむ効率こうりつ化かや知識ちしき共有きょうゆうの仕組みしくみづくりに興味きょうみを持ってもっています。
これからこの部門ぶもんの一員いちいんとして、皆さんみなさんと一緒にいっしょに働きたいと思っておもっています。

どうぞよろしくお願いねがいします。

🇯🇵 日语版：口头自我介绍（约2〜3分ふん钟）

はじめまして。聖せい禕 太郎たろう（ひじりい たろう）と申しもうします。
中国ちゅうごくの大学だいがくで電気でんき工学こうがくとシステムしすてむ分析ぶんせきを学んだまなんだあと、2016年ねんに来らい日にちしてから、ずっと日本にほん語ご環境かんきょうでソフトウェアそふとうぇあ開発かいはつをしてきました。
これまで8年ねん以上いじょうの経験けいけんがあり、AI・自動じどう化か・クラウド・データでーた基盤きばんなど、幅広いはばひろい分野ぶんやのプロジェクトぷろじぇくとを担当たんとうしてきました。

最近さいきんは、生成せいせいAIを使ったつかった社しゃ内ないエージェントシステムしすてむの開発かいはつをリードりーどしました。
AWS BedrockやKendraを使ってつかってRAG構成こうせいを設計せっけいし、複数ふくすうのLLMモデルもでるを統合とうごうしました。
チューニングも自分じぶんで調べしらべながら試行しこう錯誤さくごして進めてすすめてきたので、RAGの理解りかいや改善かいぜんには自信じしんがあります。

また、監視かんし自動じどう化かシステムしすてむやプレゼン自動じどう生成せいせいツールつーるなど、AIを現場げんばで活かすいかす仕組みしくみもいくつか作りつくりました。
PythonやLangChain、Terraform、GitHub Actionsなどの技術ぎじゅつをよく使いつかいます。

仕事しごとでは、まず仕組みしくみを理解りかいして、小さくちいさく試してためして、改善かいぜんしていくやり方かたを大事にだいじにしています。
今回こんかいの案件あんけんでは、生成せいせいAIの現場げんば活用かつようをさらに広げるひろげるお手伝いてつだいができればと思っておもっています。
どうぞよろしくお願いねがいいたします。

RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、大だい規模きぼ言語げんごモデルもでる（LLM）に外部がいぶ知識ちしきを補完ほかんして、より正確でせいかくで信頼しんらい性せいの高いたかい回答かいとうを生成せいせいするための仕組みしくみです。基本きほん的なてきな流れながれとしては、まずユーザーゆーざーの質問しつもんをベクトル化かし、知識ちしきベースべーす（ドキュメントどきゅめんとやFAQなど）から意味いみ的にてきに最ももっとも関連かんれん性せいの高いたかい情報じょうほうを検索けんさくします（Retrieval）。次につぎに、その検索けんさく結果けっかをプロンプトに埋めうめ込みこみ、LLMに入力にゅうりょくして最終さいしゅう的なてきな回答かいとうを生成せいせいします（Generation）。これにより、モデルもでるのパラメータぱらめーたに含まふくまれない最新さいしん情報じょうほうや専門せんもん知識ちしきを参照さんしょうでき、特定とくていドメインどめいんでの応答おうとう精度せいどが向上こうじょうします。また、RAGは検索けんさく精度せいどやチャンク分割ぶんかつ、埋めうめ込みこみモデルもでる、プロンプト設計せっけいなどのチューニングが重要でありじゅうようであり、これらを最適さいてき化かすることで回答かいとうの一貫いっかん性せいや再現さいげん性せいを高めるたかめることができます。

想定そうていされる質問しつもんと回答かいとう（日语）

Q1. RAGのチューニング経験けいけんについて教えておしえてください。
A. AWS BedrockとKendraを使ってつかってRAG構成こうせいを実装じっそうしました。検索けんさく精度せいどを上げるあげるために埋めうめ込みこみモデルもでるやChunkサイズさいずを変えたりかえたり、LangChainのRetrieverをカスタムしたりしました。試行しこう錯誤さくごを通してとおして最適なさいてきな設定せっていを見つけみつけました。

Q2. どんなLLMを使ったつかったことがありますか？
A. Claude 3 Haiku、Cohere Command R+、Mistral、Mixtral、LLaMAなどを使いつかいました。プロンプトの最適さいてき化かや応答おうとう安定あんてい性せいの比較ひかくなども行いおこないました。

Q3. 新しいあたらしい技術ぎじゅつを学ぶまなぶとき、どのように進めすすめますか？
A. まず公式こうしきドキュメントどきゅめんとやGitHubのサンプルさんぷるを動かしてうごかして理解りかいします。そのあと小さいちいさい検証けんしょうコードこーどを作ってつくって、実際じっさいのプロジェクトぷろじぇくとに適用てきようします。

我方可提问的问题（日语）

  1. RAGのプラットフォーム化かでは、どの部分ぶぶんが特にとくに課題かだいになっていますか？
  2. チームちーむの構成こうせいや役割やくわり分担ぶんたんについて教えておしえてください。
  3. 今後こんご、Bedrock以外いがいのモデルもでるやツールつーるを使うつかう予定よていはありますか？
  4. 実際じっさいの現場げんばで生成きなりAIを導入どうにゅうするとき、一番いちばん苦労くろうしている点てんは何なにですか？

🇺🇸 英语版：口头自我介绍（约2〜3分ふん钟）

Hello, my name is Andrew Saintway Sheng.
I studied Electrical Engineering and Systems Analysis in China, and I’ve been working in Japan since 2016 — always in a Japanese-speaking environment.
I have over eight years of experience in software development, especially in AI, automation, and cloud systems.

Recently, I led the development of an internal AI agent system using Amazon Bedrock and Kendra with a RAG (Retrieval-Augmented Generation) structure.
I also integrated multiple LLMs like Claude 3, Cohere Command R+, and LLaMA.
I handled the RAG tuning myself — experimenting with embedding models, retrievers, and chunk sizes — to improve accuracy.

Besides that, I’ve built intelligent monitoring systems and automatic presentation generation tools using AI.
I often use Python, LangChain, and Terraform in my work.

My approach is simple — understand the mechanism, build small tests, and keep improving.
For this project, I’d like to contribute by helping expand AI use in real-world operations.
Thank you very much.

Expected Interview Questions & Answers（英えい语）

Q1. Have you done RAG tuning before?
A. Yes. I implemented RAG on AWS Bedrock and Kendra, and I tuned the retrieval part by adjusting chunk sizes, embedding models, and retriever settings. I like exploring and testing new configurations myself.

Q2. Which LLMs have you worked with?
A. I’ve used Claude 3 Haiku, Cohere Command R+, Mistral, Mixtral, and LLaMA. I compared their response quality and cost performance for different tasks.

Q3. How do you learn new technologies?
A. I start with the official docs and GitHub samples, then create small experiments to understand the logic, and finally apply it to real projects.

Questions You Can Ask Them（英えい语）

  1. Which part of the RAG platform is currently the biggest challenge?
  2. How is the team structured for this project?
  3. Are you planning to use models other than Bedrock in the future?
  4. What are the main difficulties in applying generative AI in the field?

🇯🇵 日语版（聖禕 太郎たろうとして）

こんにちは。聖せい禕 太郎たろう（ひじりい たろう）と申しもうします。
これまで主におもにPythonを使ってつかって、AIや自動じどう化か、データでーた解析かいせきのシステムしすてむを開発かいはつしてきました。
大学だいがくでは電気でんき工学こうがくを学びまなび、画像がぞう処理しょりや通信つうしん制御せいぎょの研究けんきゅうを行いおこないました。来らい日にちしてからは、クラウドや機械きかい学習がくしゅうの実務じつむ経験けいけんを積んでつんできました。

最近さいきんは、生成せいせいAIや機械きかい学習がくしゅうを活用かつようした提案ていあん書しょ作成さくせい、モデルもでる構築こうちく、パラメータぱらめーた調整ちょうせいなどを一いち人にんで進めるすすめることが多いおおいです。
Pythonを使ってつかって、データでーた分析ぶんせきからモデルもでるの評価ひょうか、可視化かまで一貫いっかんして対応たいおうできます。
また、仕様しよう書しょや提案ていあん資料しりょうをまとめて顧客こきゃくレビューれびゅーを通すとおす経験けいけんも何度なんどもあります。

私わたしは実装じっそうだけでなく、「どうすれば現場げんばで使えるつかえるか」を意識いしきして設計せっけいします。
チームちーむが少人数しょうにんずうでも自走できるように、ドキュメントどきゅめんとやコードこーどの保守ほしゅ性せいを大切にたいせつにしています。
また、AI・統計とうけい解析かいせきの知識ちしきを活かしていかして、問題もんだいを数値すうちで整理せいりし、わかりやすく伝えるつたえるのが得意ですとくいです。

今回こんかいの案件あんけんのように、機械きかい学習がくしゅうを使ってつかって構造こうぞう物ぶつの管理かんりや最適さいてき化かを行うおこなう業務ぎょうむには、とても興味きょうみがあります。
一いち人にんで企画きかく書しょから開発かいはつまで行うおこなう点てんも、自分じぶんの強つよみを活かせるいかせると思っておもっています。
どうぞよろしくお願いねがいいたします。

想定そうてい質問しつもんと回答かいとう（日本にほん語ご）

Q1. 機械きかい学習がくしゅうの経験けいけんについて教えておしえてください。
A1. Pythonで商品しょうひん推薦すいせんや予知よち保全ほぜんのモデルもでるを構築こうちくした経験けいけんがあります。特徴とくちょう量りょう設計せっけいやパラメータぱらめーた調整ちょうせい、モデルもでる評価ひょうかまで一貫いっかんして行いおこないました。

Q2. 一いち人にんで開発かいはつする時ときに意識いしきしていることは？
A2. ドキュメントどきゅめんとを丁寧にていねいに書くかくことと、コードこーどを再さい利用りようしやすくすることです。保守ほしゅしやすい構成こうせいを意識いしきしています。

Q3. 企画きかく書しょや提案ていあん書しょを作るつくるときのポイントぽいんとは？
A3. 技術ぎじゅつ的なてきな内容ないようをできるだけビジネスびじねすの言葉ことばに直してなおして、相手あいてが理解りかいしやすい構成こうせいにするよう心がけてこころがけています。

こちらからの質問しつもん（日本にほん語ご）

  1. 今回こんかいのプロダクトの主なおもな利用りようシーンしーんやターゲットたーげっとユーザーゆーざーはどのような方ほうですか？
  2. チームちーむの人数にんずうや役割やくわり分担ぶんたんはどのような体制たいせいですか？
  3. 機械きかい学習がくしゅう部分ぶぶんは既存きそんモデルもでるの改良かいりょうなのか、新規しんき開発かいはつが中心ちゅうしんでしょうか？
  4. 提案ていあん書しょの作成さくせいは定期ていき的にてきに行うおこなうのか、案件あんけんごとに依頼いらいされる形かたちでしょうか？

🇬🇧 英语版（as Andrew Saintway Sheng）

Hello, my name is Andrew Saintway Sheng.
I’ve been working in software development for over eight years in Japan, mainly using Python for AI, automation, and data analytics.
My background is in electrical engineering and system analysis. Since moving to Japan, I’ve worked on projects involving machine learning, data pipelines, and large-scale cloud systems.

Recently, I’ve been focusing on AI-driven proposals and prototype development, building and tuning machine learning models, and writing technical specifications on my own.
I can handle everything from data analysis and model training to evaluation and visualization.

When I design a system, I always think about how it will be used in the real world.
Even when working solo, I make sure my code and documentation are clear and maintainable.
I also enjoy translating complex technical ideas into simple, understandable proposals.

This project, which combines machine learning with infrastructure management, sounds very interesting to me.
I believe my experience in both technical implementation and proposal writing will be useful.
Thank you very much for your time.

Expected Questions & Answers (English)

Q1. Can you tell me about your machine learning experience?
A1. Sure. I’ve built recommendation systems and predictive maintenance models using Python. I handled everything from feature engineering to model tuning and evaluation.

Q2. What’s important when you work alone on a project?
A2. Clear documentation and clean code. I make sure that anyone can understand and maintain the system later.

Q3. How do you usually prepare proposal documents?
A3. I focus on clarity — translating technical details into business terms and adding simple visuals to help non-engineers understand.

Questions to Ask Them (English)

  1. What kind of structures or infrastructure does the product mainly manage?
  2. How big is the current development team, and what’s the expected workflow?
  3. Is the machine learning part mainly improvement of existing models or developing new ones?
  4. How often do you create proposals — is it for each client or a regular internal process?

● 2025年ねん4月～がつ5月がつ：「LLM活用かつよう型かたインテリジェント監視かんし自動じどう化かシステムしすてむ」

このプロジェクトぷろじぇくとでは、大だい規模きぼ言語げんごモデルもでる（LLM）を使ってつかって、監視かんしアラートの要約ようやくや原因げんいん推定すいていを自動じどう化かするシステムしすてむを開発かいはつしました。
ZabbixのログろぐをLLMで解析かいせきして、異常いじょうの原因げんいんを自動じどうでまとめる仕組みしくみを作りつくりました。
私わたしはPythonでロジック部分ぶぶんを設計せっけい・実装じっそうし、LangChainやRAG構成こうせいなどを活用かつようしました。
複雑なふくざつな監視かんしデータでーたを整理せいりし、わかりやすい形かたちで出すだすという点てんで、今回こんかいのような機械きかい学習がくしゅうの応用おうよう企画きかくに近いちかい内容ないようです。

● 2025年ねん6月～がつ7月がつ：「社しゃ内ないエージェントシステムしすてむ開発かいはつ」

生成きなりAIを活用かつようして、社しゃ内ないの業務ぎょうむ効率こうりつ化かを目的もくてきとしたエージェントシステムしすてむを設計せっけい・開発かいはつしました。
AWSのサーバーさーばーレスれす構成こうせいを使ってつかって、質問しつもんに自動じどう回答かいとうする仕組みしくみを構築こうちくしました。
私わたしが担当たんとうしたのは、AIのロジック設計せっけいと知識ちしき検索けんさくの部分ぶぶんです。
システムしすてむの構成こうせいやアルゴリズムあるごりずむをドキュメントどきゅめんとにまとめて、チームちーむ内ないレビューれびゅーを通してとおして改善かいぜんしていく流れながれも経験けいけんしました。
提案ていあん書しょや仕様しよう書しょを作るつくる部分ぶぶんも多くおおく、今回こんかいの案件あんけんの作業さぎょう内容ないようと非常にひじょうに近いちかいです。

● 2021年～ねん2023年ねん：「商品しょうひん推薦すいせんシステムしすてむの開発かいはつ」

このプロジェクトぷろじぇくとでは、ユーザーゆーざー行動こうどうログろぐを使ってつかって、商品しょうひんを自動じどうでおすすめする機械きかい学習がくしゅうモデルもでるを作りつくりました。
PythonでAPIを実装じっそうし、モデルもでる構築こうちくからチューニング、評価ひょうかまで担当たんとうしました。
特にとくに、Matrix FactorizationやALSなどのアルゴリズムあるごりずむを利用りようして、リアルりあるタイムたいむで推薦すいせん結果けっかを更新こうしんできるようにしました。
機械きかい学習がくしゅうモデルもでるの構築こうちく・パラメータぱらめーた調整ちょうせい・評価ひょうかを一いち通りとおり経験けいけんしており、今回こんかいの案件あんけんに活かせるいかせると考えてかんがえています。

この**推薦すいせんシステムしすてむ**では、ユーザーゆーざーと商品しょうひんの関係かんけいを数値すうち化かして、モデルもでるが「どの商品しょうひんをどのユーザーゆーざーにおすすめするか」を学習がくしゅうできるようにしました。
主におもに次つぎのような特徴とくちょう量りょうを使いつかいました：

① ユーザーゆーざー特徴とくちょう量りょう

  • 購入こうにゅう履歴りれき（どのカテゴリかてごりの商品しょうひんをどの頻度ひんどで買ってかっているか）
  • 閲覧えつらん履歴りれき（閲覧えつらんしたけど買わかわなかった商品しょうひんの傾向けいこう）
  • 購入こうにゅう金額きんがくの平均へいきん・頻度ひんど・季節きせつ性せいなど
    これらを数値すうちベクトルにして、ユーザーゆーざーの嗜好しこうパターンぱたーんを表現ひょうげんしました。

② 商品しょうひん特徴とくちょう量りょう

  • カテゴリかてごり（工具こうぐ、部品ぶひん、消耗しょうもう品ひんなど）
  • 価格かかく帯たい
  • 人気にんき度ど（閲覧えつらん回数かいすう・購入こうにゅう数すう）
  • 更新こうしん日ひや在庫ざいこ情報じょうほうなど
    商品しょうひん側がわの特徴とくちょうもベクトル化かして、ユーザーゆーざー特徴とくちょう量りょうとの類似るいじ度どを計算けいさんできるようにしました。

③ 相互特徴とくちょう量りょう（ユーザーゆーざー×商品しょうひん）
Matrix FactorizationやALSでは、ユーザーゆーざーと商品しょうひんの行列ぎょうれつを分解ぶんかいして、
「ユーザーゆーざーがこの商品しょうひんをどれくらい好むこのむか」という**潜在せんざい特徴とくちょう（latent features）**を抽出ちゅうしゅつします。
たとえば、あるユーザーゆーざーが工具こうぐ系けいをよく買うかうと、
モデルもでるは「このユーザーゆーざーの潜在せんざいベクトル」と「工具こうぐ商品しょうひんの潜在せんざいベクトル」が近くちかくなるように学習がくしゅうします。

④ 外部がいぶ特徴とくちょう量りょう（時系列じけいれつ・イベントいべんと要素ようそ）

  • 季節きせつ（夏なつ・冬ふゆなど）
  • キャンペーンきゃんぺーん期間きかん
  • 特定とくていイベントいべんと前後ぜんごの購買こうばい変化へんか

これらを追加ついかすると、単なるたんなる過去かこ履歴りれきよりも**文脈ぶんみゃくを理解りかいした推薦すいせん**ができるようになりました。

つまり、特徴とくちょう量りょう設計せっけいでは「ユーザーゆーざー」「商品しょうひん」「時系列じけいれつ」の3軸じくを意識いしきし、
MFやALSモデルもでるでそれらを潜在せんざい空間くうかんに変換へんかんして、リアルりあるタイムたいむに推薦すいせんスコアすこあを更新こうしんしていました。

● 2019年～ねん2020年ねん：「機械きかい学習がくしゅうプラットフォーム構築こうちく」

クラウド上じょうに機械きかい学習がくしゅう用ようの実験じっけん環境かんきょうを作るつくるプロジェクトぷろじぇくとでした。
Google Kubernetes Engine上じょうで、JupyterLabやBigQueryを使ってつかってデータでーた解析かいせきからモデルもでる実験じっけんまでできる仕組みしくみを整備せいびしました。
私わたしはシステムしすてむ設計せっけいと環境かんきょう構築こうちくを担当たんとうし、機械きかい学習がくしゅうモデルもでるの再現さいげん性せいや運用うんよう効率こうりつを重視じゅうしして設計せっけいしました。
統計とうけい解析かいせきやデータでーた処理しょりの基盤きばん構築こうちくという面めんで、今回こんかいの案件あんけんにも通じるつうじる部分ぶぶんが多いおおいです。

🔹 面談めんだんでの話はなしし方かた例れい（まとめとして）

最近さいきんは、AIや機械きかい学習がくしゅうを使ったつかった提案ていあん書しょやロジック設計せっけいの業務ぎょうむが多くおおく、
特にとくに2025年ねんの監視かんし自動じどう化かシステムしすてむやエージェントシステムしすてむの開発かいはつで、
モデルもでる設計せっけい・パラメータぱらめーた調整ちょうせい・仕様しよう書しょ作成さくせいまで一いち人にんで担当たんとうしました。
過去かこの推薦すいせんシステムしすてむ開発かいはつでも、機械きかい学習がくしゅうの構築こうちくから運用うんようまで経験けいけんしており、
今回こんかいのように企画きかくと実装じっそうを両方りょうほう行うおこなう案件あんけんに強つよみを持ってもっています。

■ 自己じこ紹介しょうかい（約やく2〜3分ふん）

はじめまして。聖せい禕 太郎たろう（ひじりい たろう）と申しもうします。
Pythonを中心ちゅうしんに、AIや自動じどう化かシステムしすてむの開発かいはつをしてきました。日本にほんでの開発かいはつ経験けいけんは8年ねん以上いじょうになります。

最近さいきんは特にとくに、LLMを使ったつかった社しゃ内ないエージェントや自動じどう化かプラットフォームの開発かいはつを担当たんとうしました。
RAG構成こうせいやLangChainを使ってつかって、社しゃ内ないドキュメントどきゅめんとから回答かいとうを生成せいせいする仕組みしくみを作ったりつくったり、
TerraformやGitHub Actionsを連携れんけいして、自動じどうレビューれびゅーとデプロイまで一貫いっかんして整備せいびしたりしています。

TypeScriptやReactを使ったつかったフロントエンドの開発かいはつも経験けいけんがあります。
AIの出力しゅつりょく結果けっかを可視かし化かしたり、インタラクティブに操作そうさできる画面がめんを設計せっけいしたりと、
バックエンドとフロントふろんとの両方りょうほうを担当たんとうすることが多いおおいです。

CI/CDの自動じどうテストてすと環境かんきょう構築こうちくも得意でとくいで、以前いぜんはpytestやCircleCIを使ってつかって
品質ひんしつとスピードすぴーどを両立りょうりつさせた開発かいはつフローふろーを整えととのえました。

私わたしの強つよみは、新しいあたらしい技術ぎじゅつを短たん期間きかんでキャッチきゃっちアップあっぷして、
実際じっさいの業務ぎょうむに落としおとし込むこむスピードすぴーどだと思っておもっています。
最近さいきんはGitHub CopilotなどのコーディングAIツールつーるも活用かつようしながら、
開発かいはつ効率こうりつと品質ひんしつの両方りょうほうを上げるあげる工夫くふうをしています。

今回こんかいの案件あんけんでは、生成せいせいAIを使ったつかったサービスさーびす開発かいはつということで、
これまでの経験けいけんを活かしていかしてチームちーむの一員いちいんとして貢献こうけんできればと思っておもっています。
どうぞよろしくお願いねがいいたします。

■ よく聞かきかれる質問しつもんと回答かいとう例れい

Q1. LLMを使ったつかった具体ぐたい的なてきな開発かいはつ内容ないようを教えておしえてください。
A1. LLMを使ったつかった社しゃ内ないエージェントや監視かんし自動じどう化かシステムしすてむの開発かいはつを行いおこないました。
LangChainやRAG構成こうせいを使ってつかって、ナレッジ検索けんさくと回答かいとう生成せいせいを実装じっそうしました。
AWSのBedrockやKendraを利用りようして、ドキュメントどきゅめんと検索けんさくと会話かいわエンジンえんじんを統合とうごうしました。

Q2. TypeScriptやReactの経験けいけんはどのくらいありますか？
A2. 1年ねん以上いじょうになります。主におもにAI出力しゅつりょく結果けっかの可視化かUIやダッシュだっしゅボードぼーど開発かいはつで使用しようしました。
Next.jsを使ったつかったSSR構成こうせいの経験けいけんもあります。

Q3. チームちーむ開発かいはつで意識いしきしていることは何なにですか？
A3. コミュニケーションこみゅにけーしょんを大切にたいせつにしています。
特にとくにSlackやConfluenceなどでの共有きょうゆうを積極せっきょく的にてきに行いおこない、
進捗しんちょくや課題かだいをチームちーむ全体ぜんたいで見える化するようにしています。

Q4. 短期たんき案件あんけんが多いおおい理由りゆうはありますか？
A4. 直近ちょっきんは新しん技術ぎじゅつの検証けんしょうやPoC開発かいはつが多くおおく、
短たん期間きかんで結果けっかを出すだすR&D型かたの案件あんけんを担当たんとうしていたためです。
長期ちょうき案件あんけんにももちろん前向きでまえむきで、今後こんごは安定あんていした環境かんきょうで
継続けいぞく的にてきにプロダクトを育ててそだてていきたいと考えてかんがえています。

■ あなたからの逆ぎゃく質問しつもん例れい（自然でしぜんで印象いんしょうの良いよい質問しつもん）

Q1.
今回こんかいのプロダクトでは、LLMまわりの部分ぶぶんをどの程度ていど内ない製せいされているのか教えておしえていただけますか？

Q2.
チームちーむ内ないで技術ぎじゅつ選定せんていを行うおこなうときは、どのようなプロセスぷろせすで決めきめられていますか？

Q3.
エンジニアえんじにあ同士どうしの情報じょうほう共有きょうゆうや勉強べんきょう会かいなどは、どんな形かたちで行わおこなわれていますか？

Q4.
今後こんご、生成せいせいAIプロダクトとして特にとくに強化きょうかしていきたい部分ぶぶんはどのあたりでしょうか？

Q5.
このポジションぽじしょんで特にとくに期待きたいされている役割やくわりはどんな点てんでしょうか？

①尚可スキルすきる

・生成せいせいAIに関連かんれんするSaaSの開発かいはつ経験けいけん　〇
AWSのBedrockやKendraを活用かつようした社しゃ内ないエージェントプラットぷらっとフォームふぉーむの構築こうちく、および「Walkure Operator」などのAI自動じどう化かシステムしすてむの設計せっけい・開発かいはつを通じてつうじて実践じっせん的にてきに経験けいけんしています。これらはいずれも0から設計せっけいを行いおこない、SaaS型かたの社しゃ内ないサービスさーびすとして展開てんかいしました。

・LangChain・LlamaIndex・Difyを用いたもちいた開発かいはつ経験けいけん　〇
LangChainを活用かつようしたRAG構成こうせいの実装じっそうを複数ふくすう案件あんけんで行いおこない、知識ちしき検索けんさくやセマンティック検索けんさく機能きのうを組みくみ込んだこんだLLMアプリケーションあぷりけーしょんを開発かいはつしました。LlamaIndexも同様のどうようのRAGアーキテクチャ設計せっけい経験けいけんにより対応たいおう可能ですかのうです。N8N、ComfyUIやDifyも知識ちしきを持ちもち、開発かいはつ経験けいけんが少ないすくないですが、検証けんしょうした経験けいけんがあります。

・AWS・GCPなどのパブリックぱぶりっくクラウドの運用うんよう経験けいけん　〇
AWS・GCPなどのパブリッククラウドの運用うんよう経験けいけんについては、AWS（Lambda、Bedrock、Kendra、API Gateway、S3）およびGCP（BigQuery、GKE）を利用りようした実務じつむ経験けいけんがあり、クラウド環境かんきょう下かでの分散ぶんさん処理しょりやサーバーさーばーレスれす構成こうせいに精通せいつうしています。

・CI/CDなどを用いたもちいた自動じどうテストてすとの導入どうにゅう経験けいけん　〇
2021年～ねん2023年ねんにかけて携わったたずさわった「RecSys API開発かいはつプロジェクトぷろじぇくと」において、pytestとCloud Buildを用いたもちいた自動じどうテストてすと基盤きばんを構築こうちくし、開発かいはつ効率こうりつと品質ひんしつを大幅におおはばに向上こうじょうさせました。
さらに、2025年ねんの「社しゃ内ないエージェントシステムしすてむ開発かいはつプロジェクトぷろじぇくと」では、GitHub ActionsとTerraformを連携れんけいさせた自動じどうレビューれびゅー環境かんきょうを整備せいびし、コードこーどレビューれびゅーからデプロイメントまでのプロセスぷろせすを自動じどう化かしました。

・0 → 1のプロダクト開発かいはつ経験けいけん　〇
社しゃ内ないエージェントプラットぷらっとフォームふぉーむやPresenterなど、新規しんき企画きかくから要件ようけん定義ていぎ・設計せっけい・実装じっそう・公開こうかいまでを一貫いっかんして担当たんとうしており、短たん期間きかんで成果せいかを出すだすR&D型かた開発かいはつにも強つよみを持ってもっています。

・コーディングAIツールつーるを用いたもちいた開発かいはつ経験けいけん　〇
具体ぐたい的にてきには、生成せいせいAI（Claude Code、Codex、Gemini、Cursor、Copilotなど）を開発かいはつ支援しえんやコードこーど生成せいせい、ドキュメントどきゅめんと自動じどう化かに活用かつようし、開発かいはつ効率こうりつと品質ひんしつの向上こうじょうを実現じつげんしています。AIを活かしたいかしたプログラミングぷろぐらみんぐ補助ほじょやレビューれびゅー自動じどう化かも積極せっきょく的にてきに取り入れてとりいれています。

②短期たんき案件あんけんが多いおおい理由りゆう

近年きんねんは生成きなりAIや自動じどう化かなど、技術ぎじゅつトレンドとれんどの移り変わりうつりかわりが非常にひじょうに速いはやいため、検証けんしょう・PoC（実証じっしょう実験じっけん）段階だんかいの案件あんけんや社しゃ内ないプロトタイプたいぷ開発かいはつを中心ちゅうしんに担当たんとうしていました。
特にとくに4月がつ以降いこうは、生成せいせいAI、AWSやMCPなどの先端せんたん技術ぎじゅつを組み合わせたくみあわせた短たん期間きかんで成果せいかを出すだすR&D型かたプロジェクトぷろじぇくとが多くおおく、1～3ヶ月かげつ単位たんいで複数ふくすうのテーマてーまを同時どうじ推進すいしんしていました。
これは一つ一つひとつひとつが限定げんてい的なてきな期間きかんでありながらも、新しん技術ぎじゅつの実用じつよう化か・社しゃ内ない導入どうにゅうの起点きてんとなる重要じゅうようフェーズを任さまかされていたためです。

🇯🇵日本にほん語ごバージョンばーじょん（口頭こうとう面談めんだん用よう）

自己じこ紹介しょうかい（約やく2〜3分ふん）

はじめまして。聖ひじり禕太郎たろう（ひじりい たろう）と申しもうします。
中国ちゅうごくの大学だいがくで電気でんき工学こうがくを学んだまなんだあと、2016年ねんに来らい日にちしてから8年ねん以上いじょう、日本にほんでソフトウェアそふとうぇあ開発かいはつの仕事しごとをしています。

これまでPythonを中心ちゅうしんに、バックエンド、フロントエンド、クラウド、AIなど幅広くはばひろく経験けいけんしてきました。
最近さいきんは、生成せいせいAIや自動じどう化かに関するかんするプロジェクトぷろじぇくとに多くおおく関わってかかわっています。
たとえば、AWS BedrockやLangChainを使ってつかって、社しゃ内ないエージェントシステムしすてむを構築こうちくしたり、PythonでAIを使ったつかったプレゼン自動じどう生成せいせいツールつーるを開発かいはつしました。

フロントふろんとエンドえんどでは、ReactやTypeScriptを使ってつかって画面がめん設計せっけいやUI改善かいぜんを行ったおこなったこともあります。
チームちーむ開発かいはつでは、Slack、Jira、GitHub、CircleCIなどを使ってつかって、効率こうりつ的なてきな開発かいはつフローふろーを意識いしきしています。

今回こんかいの案件あんけんのように、PythonとTypeScript、Next.jsを使ったつかった開発かいはつにはとても興味きょうみがあります。
自分じぶんの強つよみは、新しいあたらしい技術ぎじゅつをすぐにキャッチきゃっちアップあっぷして、チームちーむに貢献こうけんできることです。
どうぞよろしくお願いねがいいたします。

🎯 想定そうてい案件あんけんに合わせたあわせたプロジェクトぷろじぇくと紹介しょうかい（日本にほん語ご）


① 2025年ねん6月がつからの『Intelligent Agent Platform』プロジェクトぷろじぇくと
このプロジェクトぷろじぇくとでは、生成せいせいAIを活用かつようした社しゃ内ないエージェントシステムしすてむを開発かいはつしました。
PythonとTypeScriptを使いつかい、AWS LambdaやAPI Gatewayなどを組み合わせてくみあわせてサーバーさーばーレスれす構成こうせいを実装じっそうしました。
社しゃ内ないドキュメントどきゅめんとの検索けんさくにはRAG構成こうせいを採用さいようし、Amazon Kendraを使ってつかって知識ちしき検索けんさくを行いおこないました。
TerraformとGitHub Actionsを連携れんけいさせ、自動じどうレビューれびゅーやCI/CDの設定せっていも担当たんとうしました。
SlackとJiraで開発かいはつ進捗しんちょくを共有きょうゆうしながら、チームちーむ全体ぜんたいの自動じどう化かを進めすすめました。
この経験けいけんで、クラウド環境かんきょうと生成きなりAIを組み合わせたくみあわせた開発かいはつに強くつよくなりました。


② 2025年ねん8月がつからの『Presenter』プロジェクトぷろじぇくと
これは、AIでプロジェクトぷろじぇくとデータでーたを分析ぶんせきして、スライドすらいどを自動じどう生成せいせいするシステムしすてむです。
PythonでAIアルゴリズムあるごりずむを作りつくり、TypeScriptでWeb画面がめんを実装じっそうしました。
Reactを使ってつかって、ブラウザぶらうざ上じょうでスライドすらいどを動的にどうてきに表示ひょうじできるようにしました。
また、GitHubでオープンおーぷんソースそーすとして公開こうかいし、Pull Requestのレビューれびゅーやメンテナンスめんてなんすも行いおこないました。
このプロジェクトぷろじぇくとでは、AIとフロントエンドの両方りょうほうに関われたかかわれたのが大きなおおきな学びまなびでした。


③ 2019年ねんから2020年ねんの『機械きかい学習がくしゅうプラットフォーム構築こうちく』プロジェクトぷろじぇくと
このプロジェクトぷろじぇくとでは、GCP環境かんきょうで機械きかい学習がくしゅうの実験じっけん環境かんきょうを構築こうちくしました。
GKE（Google Kubernetes Engine）とBigQueryを使ってつかって、データでーた分析ぶんせきと可視かし化かを自動じどう化かしました。
JupyterLabをカスタマイズして、ユーザーゆーざーが自分じぶんの実験じっけんを管理かんりしやすくしました。
PythonでバックエンドのAPIを作りつくり、GitHubとCircleCIを使ってつかってCI/CDを運用うんようしました。
この経験けいけんで、GCP上じょうでの分散ぶんさん処理しょりや運用うんよう自動じどう化かに慣れなれました。


④ 2024年ねん6月がつからの『AirtestIDEアシスタントツールつーる開発かいはつ』プロジェクトぷろじぇくと
このプロジェクトぷろじぇくとでは、Pythonを使ってつかってAndroidの自動じどうテストてすとツールつーるを開発かいはつしました。
Backlogを使ってつかってタスク管理かんりを行いおこない、Slackでチームちーむ間かんのコミュニケーションこみゅにけーしょんを取りとりながら進めすすめました。
ReactのようなGUI構成こうせいを意識いしきして、非ひエンジニアえんじにあでも使いつかいやすい操作そうさ画面がめんを設計せっけいしました。
テストてすと実行じっこうから結果けっか分析ぶんせきまでを自動じどう化かし、業務ぎょうむ効率こうりつを大きくおおきく向上こうじょうさせました。

想定そうてい質問しつもんと回答かいとう

Q1：Pythonの経験けいけんはどのくらいですか？
A1：2016年ねんからずっと使ってつかっています。業務ぎょうむでは主におもにバックエンドAPI、データでーた処理しょり、自動じどう化かツールつーる、AI連携れんけいシステムしすてむなどをPythonで開発かいはつしてきました。

Q2：フロントエンドの経験けいけんはありますか？
A2：はい。ReactやTypeScriptを使ってつかって、社しゃ内ない向けむけのツールつーるや管理かんり画面がめんを作ったつくった経験けいけんがあります。Next.jsも基礎きそ的なてきな部分ぶぶんは理解りかいしています。

Q3：チームちーむ開発かいはつで大切にたいせつにしていることは何なにですか？
A3：コミュニケーションこみゅにけーしょんと可視かし化かです。SlackやConfluenceで情報じょうほう共有きょうゆうをしっかり行いおこない、Jiraで進捗しんちょくを見える化するようにしています。

Q4：CI/CDの経験けいけんは？
A4：GitHub ActionsやCircleCIを使ってつかって、自動じどうテストてすとと自動じどうデプロイの設定せっていをした経験けいけんがあります。

逆ぎゃく質問しつもん（あなたが聞くきく質問しつもん）

  1. このプロジェクトぷろじぇくとでは、PythonとTypeScriptのどちらの比重ひじゅうが高いたかいですか？
  2. チームちーむの開発かいはつ体制たいせいは何なん名めいくらいですか？
  3. 使用しようしているGCPの主要しゅようサービスさーびすを教えておしえていただけますか？
  4. リモートの日ひはどのようにコミュニケーションこみゅにけーしょんを取ってとっていますか？

🇬🇧English Version (for short self-introduction and casual interview)

Self-introduction (about 2–3 minutes)

Hi, my name is Andrew Saintway Sheng.
I’m originally from China, and I’ve been working in Japan as a software engineer for over eight years.

I mainly work with Python, but I also have experience with TypeScript, React, and GCP.
Recently, I’ve been involved in several projects using Generative AI and automation.
For example, I developed an internal AI agent system using AWS Bedrock, LangChain, and Python,
and also built a presentation generator that automatically creates slides from project data.

I’m comfortable with both backend and frontend development.
For frontend, I’ve worked on UI development using React and TypeScript,
and I’m familiar with Next.js basics as well.

In team development, I usually use Slack, Jira, GitHub, and CircleCI to maintain smooth communication and efficient CI/CD pipelines.

I’m very interested in this project because it combines my main skills — Python, TypeScript, and cloud development.
I’m confident that my full-stack experience and adaptability can contribute to your team.
Thank you very much.

Possible Questions & Answers

Q1: How long have you been using Python?
A1: Since 2016. I’ve used it for backend APIs, data pipelines, automation tools, and AI-related systems.

Q2: Do you have frontend experience?
A2: Yes. I’ve built several admin dashboards and internal tools using React and TypeScript. I also know how to use Next.js for basic page routing and API integration.

Q3: How do you usually collaborate with a team?
A3: Mainly through Slack and Jira. I like to keep communication open and progress visible to everyone.

Q4: Have you worked with CI/CD before?
A4: Yes, I’ve used GitHub Actions and CircleCI for testing, building, and deploying automatically.

Questions You Can Ask Them

  1. Which parts of the system are mainly built with Python and which with TypeScript?
  2. How big is the development team, and what’s the workflow like?
  3. Which GCP services are most used in this project?
  4. How does the team handle communication on remote days?

■ Pythonでの開発かいはつ経験けいけん3～5年ねん

2016年ねん以降いこう、Pythonを主軸しゅじくとしたバックエンド開発かいはつ、機械きかい学習がくしゅう基盤きばん構築こうちく、生成せいせいAIシステムしすてむ開発かいはつなど、多様なたようなプロジェクトぷろじぇくとに携わってたずさわってきました。特にとくに2019年ねんから2025年ねんにかけては、Web API開発かいはつ、データでーた処理しょり、非ひ同期どうきタスク制御せいぎょ、CI/CD構築こうちくなど、Pythonを用いたもちいた実務じつむ経験けいけんが5年ねん以上いじょうあります。

■ AIおよびデータでーた処理しょりに関連かんれんするPythonライブラリらいぶらりおよびフレームワークの使用しよう経験けいけん

LangChain、Transformers、FAISS、MilvusなどのAI関連かんれんライブラリらいぶらりを用いもちい、RAG構成こうせいやセマンティック検索けんさくの実装じっそう経験けいけんがあります。また、Pandas、NumPy、Spark Streamingを活用かつようしたデータでーた前まえ処理しょり・解析かいせきにも精通せいつうしており、AIモデルもでるとデータでーた基盤きばんを統合とうごうするシステムしすてむを構築こうちくしてきました。

■ DjangoまたはFastAPIの知識ちしき

FastAPIを用いたもちいた生成せいせいAIアプリケーションあぷりけーしょんや社しゃ内ないエージェントシステムしすてむのAPI設計せっけい・開発かいはつを行いおこないました。Pythonによる非ひ同期どうき処理しょりと型かた安全なあんぜんなエンドえんどポイントぽいんと設計せっけいを活かしいかし、スケーラブルで保守ほしゅ性せいの高いたかいAPI開発かいはつを実現じつげんしています。また、Djangoの構造こうぞう理解りかいとORM（SQLAlchemy）を活用かつようしたデータでーた連携れんけいにも対応たいおう可能ですかのうです。

■ SQL、Influx、Prometheusデータベースでーたべーすの使用しよう経験けいけん

MySQL、PostgreSQL、BigQueryなどのリレーショナルデータベースでーたべーすを使用しようした業務ぎょうむシステムしすてむの開発かいはつ経験けいけんに加えくわえ、ZabbixやPrometheusを統合とうごうした監視かんしデータでーた分析ぶんせき・可視化かシステムしすてむを設計せっけい・実装じっそうしました。特にとくに、AGV制御せいぎょシステムしすてむや監視かんし自動じどう化かシステムしすてむでは、ログろぐ管理かんりとメトリクス収集しゅうしゅうの最適さいてき化かを実現じつげんしました。

■ アジャイル環境かんきょうでの実務じつむ経験けいけん

Backlogを用いたもちいたチケットちけっと駆動くどう型かたのタスク管理かんりや、短期たんきスプリントすぷりんとでのレビューれびゅー・テストてすとを通じつうじ、アジャイル開発かいはつプロセスぷろせすを実践じっせんしています。特にとくにAI関連かんれんシステムしすてむ開発かいはつでは、プロトタイプから本番ほんばん運用うんようまでを迅速にじんそくに回すまわすアジャイルな開発かいはつ体制たいせいをリードりーどしてきました。

■ 英語えいごによるコミュニケーションこみゅにけーしょん（TOEIC800点てん以上いじょう）

中国ちゅうごく語ご・日本にほん語ご・英語えいごの三さん言語げんごでの実務じつむ経験けいけんがあり、英語えいごの技術ぎじゅつドキュメントどきゅめんとやAPI仕様しよう書しょの読解どっかい、海外かいがい開発かいはつチームちーむとのコミュニケーションこみゅにけーしょんも問題もんだいなく行えおこなえます。特にとくにAWSやオープンおーぷんソースそーす関連かんれんの英語えいご資料しりょうを用いたもちいた検証けんしょう・導入どうにゅうを日常にちじょう的にてきに行っておこなっています。
なお、3年ねん前まえに受験じゅけんしたTOEFL iBTのスコアすこあは72点てん（120点てん満点まんてん中ちゅう）です。

①尚可スキルすきる

・生成せいせいAIに関連かんれんするSaaSの開発かいはつ経験けいけん
〇
AWSのBedrockやKendraを活用かつようした社しゃ内ないエージェントプラットぷらっとフォームふぉーむの構築こうちく、および「Walkure Operator」などのAI自動じどう化かシステムしすてむの設計せっけい・開発かいはつを通じてつうじて実践じっせん的にてきに経験けいけんしています。これらはいずれも0から設計せっけいを行いおこない、SaaS型かたの社しゃ内ないサービスさーびすとして展開てんかいしました。

・LangChain・LlamaIndex・Difyを用いたもちいた開発かいはつ経験けいけん
〇
LangChainを活用かつようしたRAG構成こうせいの実装じっそうを複数ふくすう案件あんけんで行いおこない、知識ちしき検索けんさくやセマンティック検索けんさく機能きのうを組みくみ込んだこんだLLMアプリケーションあぷりけーしょんを開発かいはつしました。LlamaIndexも同様のどうようのRAGアーキテクチャ設計せっけい経験けいけんにより対応たいおう可能ですかのうです。N8N、ComfyUIやDifyも知識ちしきを持ちもち、開発かいはつ経験けいけんが少ないすくないですが、検証けんしょうした経験けいけんがあります。

・AWS・GCPなどのパブリックぱぶりっくクラウドの運用うんよう経験けいけん
〇
AWS・GCPなどのパブリッククラウドの運用うんよう経験けいけんについては、AWS（Lambda、Bedrock、Kendra、API Gateway、S3）およびGCP（BigQuery、GKE）を利用りようした実務じつむ経験けいけんがあり、クラウド環境かんきょう下かでの分散ぶんさん処理しょりやサーバーさーばーレスれす構成こうせいに精通せいつうしています。

・CI/CDなどを用いたもちいた自動じどうテストてすとの導入どうにゅう経験けいけん
〇
2021年～ねん2023年ねんにかけて携わったたずさわった「RecSys API開発かいはつプロジェクトぷろじぇくと」において、pytestとCloud Buildを用いたもちいた自動じどうテストてすと基盤きばんを構築こうちくし、開発かいはつ効率こうりつと品質ひんしつを大幅におおはばに向上こうじょうさせました。
さらに、2025年ねんの「社しゃ内ないエージェントシステムしすてむ開発かいはつプロジェクトぷろじぇくと」では、GitHub ActionsとTerraformを連携れんけいさせた自動じどうレビューれびゅー環境かんきょうを整備せいびし、コードこーどレビューれびゅーからデプロイメントまでのプロセスぷろせすを自動じどう化かしました。

・0 → 1のプロダクト開発かいはつ経験けいけん
〇
社しゃ内ないエージェントプラットぷらっとフォームふぉーむやPresenterなど、新規しんき企画きかくから要件ようけん定義ていぎ・設計せっけい・実装じっそう・公開こうかいまでを一貫いっかんして担当たんとうしており、短たん期間きかんで成果せいかを出すだすR&D型かた開発かいはつにも強つよみを持ってもっています。

・コーディングAIツールつーるを用いたもちいた開発かいはつ経験けいけん
〇
具体ぐたい的にてきには、生成せいせいAI（Claude Code、Codex、Gemini、Cursor、Copilotなど）を開発かいはつ支援しえんやコードこーど生成せいせい、ドキュメントどきゅめんと自動じどう化かに活用かつようし、開発かいはつ効率こうりつと品質ひんしつの向上こうじょうを実現じつげんしています。AIを活かしたいかしたプログラミングぷろぐらみんぐ補助ほじょやレビューれびゅー自動じどう化かも積極せっきょく的にてきに取り入れてとりいれています。

②短期たんき案件あんけんが多いおおい理由りゆう

近年きんねんは生成きなりAIや自動じどう化かなど、技術ぎじゅつトレンドとれんどの移り変わりうつりかわりが非常にひじょうに速いはやいため、検証けんしょう・PoC（実証じっしょう実験じっけん）段階だんかいの案件あんけんや社しゃ内ないプロトタイプたいぷ開発かいはつを中心ちゅうしんに担当たんとうしていました。
特にとくに4月がつ以降いこうは、生成せいせいAI、AWSやMCPなどの先端せんたん技術ぎじゅつを組み合わせたくみあわせた短たん期間きかんで成果せいかを出すだすR&D型かたプロジェクトぷろじぇくとが多くおおく、1～3ヶ月かげつ単位たんいで複数ふくすうのテーマてーまを同時どうじ推進すいしんしていました。
これは一つ一つひとつひとつが限定げんてい的なてきな期間きかんでありながらも、新しん技術ぎじゅつの実用じつよう化か・社しゃ内ない導入どうにゅうの起点きてんとなる重要じゅうようフェーズを任さまかされていたためです。

你好，我叫圣祎太郎。
在中国大学学习电气工程后，我来日本已经有八年多的开发经验。
最近主要专注于利用AI提高开发效率与自动化。

到目前为止，我主要使用Python、Java和React，从后端到前端都有参与。
最近的项目中，我开发了一个利用生成式AI自动生成文档和测试报告的系统。
通过运用AI，我提升了开发速度，也减少了人为错误。

我也擅长建立标准化与效率化的机制。
例如，我引入了自动生成Terraform评审和代码模板的机制，从而提高了项目整体开发效率。

虽然我没有直接参与过NRI相关项目，但我了解NRI式的开发标准与评审体制。
在日常工作中，我也注重文档清晰、质量标准和可重复性。

今后，我希望能在利用AI推进开发标准化与效率化的领域，为更多团队提供支持。
请多多关照。

NRI案件の経験はありませんが、ドキュメント中心の開発プロセスや品質基準、
工程分離の考え方については理解しています。再現性と追跡性を意識して、
コードレビューやテスト設計を行うようにしています。


NRI案件あんけんの経験けいけんはありませんが、ドキュメントどきゅめんと中心ちゅうしんの開発かいはつプロセスぷろせすや品質ひんしつ基準きじゅん、
工程こうてい分離ぶんりの考えかんがえ方かたについては理解りかいしています。再現さいげん性せいと追跡ついせき性せいを意識いしきして、
コードこーどレビューれびゅーやテストてすと設計せっけいを行うおこなうようにしています。

🇯🇵 日本語版（修正版）

はじめまして。聖禕 太郎（ひじりい たろう）と申します。
中国の大学で電気工学を学んだあと、日本に来てから8年以上ソフトウェア開発を続けています。
最近はAIを使った開発効率化や自動化の分野に注力しています。

これまで、PythonやJava、Reactを中心に、バックエンドからフロントエンドまで幅広く担当してきました。
特に最近は、生成AIを使ってドキュメント作成やテストの自動化を行うシステムを開発しています。
AIをうまく活用することで、開発スピードを上げ、人的ミスを減らすことができました。

また、標準化や効率化の仕組みを作るのも得意です。
たとえば、Terraformレビューやコードテンプレートを自動生成する仕組みを導入して、プロジェクト全体の開発効率を上げました。

NRI関連の案件に直接参加した経験はありませんが、NRI系の開発標準やレビュー体制については理解しています。
品質基準やドキュメントの明確化、再現性のある開発プロセスなど、その考え方を意識して仕事をしています。

今後は、AIを使った開発標準化や効率化の分野で、より多くのチームを支援したいと思っています。
どうぞよろしくお願いします。


🇯🇵 日本にほん語ご版はん（修正しゅうせい版はん）

はじめまして。聖ひじり禕い 太郎たろう（ひじりい たろう）と申しもうします。
中国ちゅうごくの大学だいがくで電気でんき工学こうがくを学んだまなんだあと、日本にっぽんに来てから8年ねん以上いじょうソフトウェアそふとうぇあ開発かいはつを続けてつづけています。
最近さいきんはAIを使ったつかった開発かいはつ効率こうりつ化かや自動じどう化かの分野ぶんやに注力しています。

これまで、PythonやJava、Reactを中心ちゅうしんに、バックエンドからフロントエンドまで幅広くはばひろく担当たんとうしてきました。
特にとくに最近さいきんは、生成せいせいAIを使ってつかってドキュメントどきゅめんと作成さくせいやテストてすとの自動じどう化かを行うおこなうシステムしすてむを開発かいはつしています。
AIをうまく活用かつようすることで、開発かいはつスピードすぴーどを上げあげ、人じん的てきミスみすを減らすへらすことができました。

また、標準ひょうじゅん化かや効率こうりつ化かの仕組みしくみを作るつくるのも得意ですとくいです。
たとえば、Terraformレビューれびゅーやコードこーどテンプレートを自動じどう生成せいせいする仕組みしくみを導入どうにゅうして、プロジェクトぷろじぇくと全体ぜんたいの開発かいはつ効率こうりつを上げあげました。

NRI関連かんれんの案件あんけんに直接ちょくせつ参加さんかした経験けいけんはありませんが、NRI系けいの開発かいはつ標準ひょうじゅんやレビューれびゅー体制たいせいについては理解りかいしています。
品質ひんしつ基準きじゅんやドキュメントどきゅめんとの明確めいかく化か、再現さいげん性せいのある開発かいはつプロセスぷろせすなど、その考えかんがえ方かたを意識いしきして仕事しごとをしています。

今後こんごは、AIを使ったつかった開発かいはつ標準ひょうじゅん化かや効率こうりつ化かの分野ぶんやで、より多くおおくのチームちーむを支援しえんしたいと思っておもっています。
どうぞよろしくお願いねがいします。


对应日文标注（把中文句子成分用 <ruby> 标注出日文中对应的句子成分）

说明：每个 <ruby> 的主文字是中文句子成分，<rt> 内给出日文中对应的成分（尽量逐词/逐短语对应）。
（我把每个中文句子用自然的成分切分后逐一标注）


  1. 你好，我叫圣祎太郎。
    你好はじめまして，我（私は）　叫と申します　圣祎太郎聖禕 太郎（ひじりい たろう）。

  1. 在中国大学学习电气工程后，我来日本已经有八年多的开发经验。
    在中国大学学习电气工程后中国の大学で電気工学を学んだあと，我（私は）　来日本日本に来てから　已经有八年多的开发经验8年以上ソフトウェア開発を続けています。

  1. 最近主要专注于利用AI提高开发效率与自动化。
    最近最近は　主要专注于注力しています　利用AI提高开发效率与自动化AIを使った開発効率化や自動化の分野に。

  1. 到目前为止，我主要使用Python、Java和React，从后端到前端都有参与。
    到目前为止これまで，我私は　主要使用Python、Java和ReactPythonやJava、Reactを中心に，从后端到前端都有参与バックエンドからフロントエンドまで幅広く担当してきました。

  1. 最近的项目中，我开发了一个利用生成式AI自动生成文档和测试报告的系统。
    最近的项目中特に最近は，我私は　开发了開発していました　一个　利用生成式AI自动生成文档和测试报告的生成AIを使ってドキュメント作成やテストの自動化を行う（ドキュメントやテスト報告を自動生成する）　系统システムを。

  1. 通过运用AI，我提升了开发速度，也减少了人为错误。
    通过运用AIAIをうまく活用することで，我提升了开发速度開発スピードを上げ，也减少了人为错误人的ミスを減らすことができました。

  1. 我也擅长建立标准化与效率化的机制。
    我　也また／も　擅长得意です　建立标准化与效率化的机制標準化や効率化の仕組みを作るの。

  1. 例如，我引入了自动生成Terraform评审和代码模板的机制，从而提高了项目整体开发效率。
    例如たとえば，我　引入了導入して　自动生成Terraform评审和代码模板的Terraformレビューやコードテンプレートを自動生成する　机制仕組み，从而提高了项目整体开发效率プロジェクト全体の開発効率を上げました。

  1. 虽然我没有直接参与过NRI相关项目，但我了解NRI式的开发标准与评审体制。
    虽然我没有直接参与过NRI相关项目NRI関連の案件に直接参加した経験はありませんが，但我了解NRI式的开发标准与评审体制NRI系の開発標準やレビュー体制については理解しています。

  1. 在日常工作中，我也注重文档清晰、质量标准和可重复性。
    在日常工作中仕事をしています，我也　注重意識して　文档清晰、质量标准和可重复性品質基準やドキュメントの明確化、再現性のある開発プロセスなど、その考え方を。

  1. 今后，我希望能在利用AI推进开发标准化与效率化的领域，为更多团队提供支持。
    今后今後は，我　希望能と思っています：在利用AI推进开发标准化与效率化的领域AIを使った開発標準化や効率化の分野で，为更多团队提供支持より多くのチームを支援したい。

  1. 请多多关照。
    请多多关照どうぞよろしくお願いします。

💬 彼らがよく聞く質問と回答例

Q1. 開発効率化（AI）では具体的に何をしましたか？
A1. コードレビューやドキュメント作成をAIで自動化しました。
たとえば、Backlogのチケット内容を解析して、自動で進捗レポートを作る仕組みを作りました。

Q2. 開発標準化の経験はありますか？
A2. あります。TerraformやCI/CDのテンプレートを統一して、誰でも同じ品質で開発できるようにしました。

Q3. NRI案件の経験はありますか？
A3. 直接の経験はありませんが、NRI系の品質基準やレビュー方針は理解しています。
ドキュメントの整備や再現性のある開発体制づくりを意識して取り組んでいます。


💬 彼かれらがよく聞くきく質問しつもんと回答かいとう例れい

Q1. 開発かいはつ効率こうりつ化か（AI）では具体ぐたい的にてきに何なにをしましたか？
A1. コードこーどレビューれびゅーやドキュメントどきゅめんと作成さくせいをAIで自動じどう化かしました。
たとえば、Backlogのチケットちけっと内容ないようを解析かいせきして、自動じどうで進捗しんちょくレポートれぽーとを作るつくる仕組みしくみを作りつくりました。

Q2. 開発かいはつ標準ひょうじゅん化かの経験けいけんはありますか？
A2. あります。TerraformやCI/CDのテンプレートを統一とういつして、誰だれでも同じおなじ品質ひんしつで開発かいはつできるようにしました。

Q3. NRI案件あんけんの経験けいけんはありますか？
A3. 直接のちょくせつの経験けいけんはありませんが、NRI系けいの品質ひんしつ基準きじゅんやレビューれびゅー方針ほうしんは理解りかいしています。
ドキュメントどきゅめんとの整備せいびや再現さいげん性せいのある開発かいはつ体制たいせいづくりを意識いしきして取り組んでとりくんでいます。

💬 あなたから質問する例

  1. 今回のプロジェクトでは、AIを使った効率化はどの工程に重点を置いていますか？
  2. Reactの開発では、UIデザインよりも業務ロジック側の開発が中心でしょうか？
  3. NRIの標準化ルールや開発プロセスにどの程度準拠する形になりますか？

💬 あなたから質問しつもんする例れい

  1. 今回こんかいのプロジェクトぷろじぇくとでは、AIを使ったつかった効率こうりつ化かはどの工程こうていに重点じゅうてんを置いておいていますか？
  2. Reactの開発かいはつでは、UIデザインでざいんよりも業務ぎょうむロジック側がわの開発かいはつが中心ちゅうしんでしょうか？
  3. NRIの標準ひょうじゅん化かルールるーるや開発かいはつプロセスぷろせすにどの程度ていど準拠じゅんきょする形かたちになりますか？

🇬🇧 English Version（修正版）

Nice to meet you. My name is Andrew Saintway Sheng.
I studied Electrical Engineering in China and have been developing software in Japan for over eight years.
Recently, I’ve been focusing on AI-based development efficiency and process standardization.

I’ve worked as a full-stack engineer using Java, React, and Python, covering both front-end and back-end.
In recent projects, I built systems that automatically generate documents and test reports using Generative AI.
This reduced manual work and improved both speed and quality.

I also worked on standardizing development processes.
For example, I created CI/CD templates and Terraform automation to unify workflows across teams.

I haven’t directly worked on NRI projects,
but I understand the NRI-style development standards — especially the focus on quality, documentation, and reproducibility.
I always try to apply those ideas in my work.

Now, I’d like to apply my experience in AI-driven efficiency improvement to support more teams.
Thank you very much.


对应英文标注（把中文句子成分用 <ruby> 标注出英文中对应的句子成分）

说明：每个 <ruby> 的主文字是中文句子成分，<rt> 内给出英文中对应的成分（以提供的英文段落为准）。


  1. 你好，我叫圣祎太郎。
    你好Nice to meet you，我My　叫name is　圣祎太郎Andrew Saintway Sheng。

  1. 在中国大学学习电气工程后，我来日本已经有八年多的开发经验。
    在中国大学学习电气工程后I studied Electrical Engineering in China，我and I　来日本have been developing software in Japan　已经有八年多的开发经验for over eight years。

  1. 最近主要专注于利用AI提高开发效率与自动化。
    最近Recently　主要专注于I’ve been focusing on　利用AI提高开发效率与自动化AI-based development efficiency (and) process standardization。

  1. 到目前为止，我主要使用Python、Java和React，从后端到前端都有参与。
    到目前为止So far / I’ve worked as，我主要使用Python、Java和Reacta full-stack engineer using Java, React, and Python，从后端到前端都有参与covering both front-end and back-end。

  1. 最近的项目中，我开发了一个利用生成式AI自动生成文档和测试报告的系统。
    最近的项目中In recent projects，我开发了一个…的系统I built systems / I built a system：利用生成式AI自动生成文档和测试报告that automatically generate documents and test reports using Generative AI。

  1. 通过运用AI，我提升了开发速度，也减少了人为错误。
    通过运用AIBy applying AI / This，我提升了开发速度improved (development) speed，也减少了人为错误reduced manual work / reduced human errors。（英文段落对应为 “This reduced manual work and improved both speed and quality.”）

  1. 我也擅长建立标准化与效率化的机制。
    我也擅长I also worked on / I am also good at　建立标准化与效率化的机制standardizing development processes / establishing standardization and efficiency mechanisms。

  1. 例如，我引入了自动生成Terraform评审和代码模板的机制，从而提高了项目整体开发效率。
    例如For example，我引入了…的机制I created … / I introduced …：自动生成Terraform评审和代码模板的机制CI/CD templates and Terraform automation (auto-generation of Terraform reviews and code templates)，从而提高了项目整体开发效率to unify workflows across teams / to improve overall project development efficiency。

  1. 虽然我没有直接参与过NRI相关项目，但我了解NRI式的开发标准与评审体制。
    虽然我没有直接参与过NRI相关项目I haven’t directly worked on NRI projects，但我了解NRI式的开发标准与评审体制but I understand the NRI-style development standards（英文还补充了 “— especially the focus on quality, documentation, and reproducibility.”）。

  1. 在日常工作中，我也注重文档清晰、质量标准和可重复性。
    在日常工作中In my daily work / In daily work，我也注重I also try to / I also emphasize：文档清晰、质量标准和可重复性clarity of documentation, quality standards, and reproducibility。

  1. 今后，我希望能在利用AI推进开发标准化与效率化的领域，为更多团队提供支持。
    今后Now / In the future，我希望能在…领域I’d like to apply my experience in … / I hope to：利用AI推进开发标准化与效率化的领域AI-driven efficiency improvement / AI-driven development standardization and efficiency，为更多团队提供支持to support more teams。

  1. 请多多关照。
    请多多关照Thank you very much / Please take care of me。

💬 Likely Questions and Answers

Q1. How did you use AI for development efficiency?
A1. I automated documentation and code review using AI.
For example, I built a system that analyzes project tickets and automatically generates progress slides.

Q2. Have you worked on process standardization before?
A2. Yes. I built unified CI/CD templates and Terraform review workflows,
so any developer can work with consistent quality.

Q3. Have you worked on NRI projects?
A3. Not directly, but I’m familiar with NRI’s quality standards and documentation rules.
I always design processes with traceability and reproducibility in mind.

💬 Questions You Can Ask

  1. Which phase of the project focuses most on AI-based efficiency improvement?
  2. How much of the work involves React compared to backend development?
  3. How closely will the project follow NRI’s standard process or review model?

🇯🇵 日本にほん語ご版はん（口語こうご・面接めんせつ用よう）

自己じこ紹介しょうかい（約やく2～3分ふん）

こんにちは。聖ひじり禕い太郎たろう（ひじりい たろう）と申しもうします。
中国ちゅうごくの大学院だいがくいんでシステムしすてむ分析ぶんせきを学びまなび、2016年ねんから日本にっぽんでエンジニアえんじにあとして働いてはたらいています。
これまで、PythonやJava、TypeScriptを中心ちゅうしんに、バックエンドからフロントエンド、クラウドまで幅広くはばひろく経験けいけんしてきました。

最近さいきんは、AWS上じょうでAIや自動じどう化かシステムしすてむの設計せっけいを担当たんとうしていて、主におもにサーさーバーレス構成こうせいやTerraformを使ったつかった環境かんきょう構築こうちくなどを行っておこなっています。
特にとくに、業務ぎょうむフローふろーを理解りかいして設計せっけいに落としおとし込むこむ部分ぶぶんが得意でとくいで、要件ようけん整理せいりから基本きほん設計せっけい、テストてすと支援しえんまで一貫いっかんして対応たいおうしてきました。

前職ぜんしょくでは、大だい規模きぼなECサイトさいとや社しゃ内ないAIシステムしすてむの基本きほん設計せっけい・開発かいはつをリードりーどし、業務ぎょうむ理解りかいを深めふかめながら品質ひんしつとスピードすぴーどを両立りょうりつさせてきました。
この案件あんけんのように、要件ようけん定義ていぎや業務ぎょうむ分析ぶんせきをベースべーすに設計せっけいをまとめる仕事しごとには自信じしんがあります。

また、日本にほん語ごでの業務ぎょうむ経験けいけんは8年ねん以上いじょうあり、チームちーむとのコミュニケーションこみゅにけーしょんや資料しりょう作成さくせいも問題もんだいありません。
今回こんかいの案件あんけんでは、業務ぎょうむ整理せいりや設計せっけいレビューれびゅーなどを通じてつうじて、システムしすてむ全体ぜんたいの整合せいごう性せいをしっかり担保たんぽできるように貢献こうけんしたいと思っておもっています。
どうぞよろしくお願いねがいします。

想定そうてい質問しつもんと回答かいとう（日本にほん語ご）

Q1. 今いままでの基本きほん設計せっけい経験けいけんについて教えておしえてください。
はい。これまで複数ふくすうの案件あんけんで基本きほん設計せっけいを担当たんとうしました。業務ぎょうむフローふろーやデータでーた構造こうぞうを整理せいりし、画面がめん仕様しよう書しょやAPI設計せっけい書しょに落としおとし込むこむ作業さぎょうを行っておこなってきました。特にとくにPythonとSpring Bootを使ったつかったAPI設計せっけいの経験けいけんが多いおおいです。

Q2. オフショアチームちーむとの連携れんけい経験けいけんはありますか？
はい。過去かこに中国ちゅうごくやベトナムべとなむのチームちーむと共同きょうどうで開発かいはつした経験けいけんがあります。設計せっけいレビューれびゅーやタスク調整ちょうせいなども英語えいごや日本にほん語ごで行いおこない、認識にんしきのズレずれを防ぐふせぐ工夫くふうをしてきました。

Q3. この案件あんけんでどんな点てんで貢献こうけんできると思いおもいますか？
業務ぎょうむ理解りかいと設計せっけいレビューれびゅーの両方りょうほうで貢献こうけんできると思いおもいます。業務ぎょうむの流れながれを整理せいりし、オフショアが作るつくる設計せっけい書しょの整合せいごう性せいをチェックちぇっくするのが得意ですとくいです。AWSやPostgreSQLの知識ちしきもありますので、非ひ機能きのう面めんも考慮こうりょした設計せっけいができます。

あなたからの質問しつもん例れい（日本にほん語ご）

  1. 今回こんかいの基本きほん設計せっけいフェーズでは、どの業務ぎょうむ領域りょういき（入金にゅうきん・投票とうひょうなど）を優先ゆうせん的にてきに対応たいおうされる予定よていですか？
  2. 設計せっけい書しょのレビューれびゅー体制たいせいはどのようになっていますか？（国こく内ないメンバーめんばーとオフショアの分担ぶんたんなど）
  3. 基本きほん設計せっけい後ごのフェーズにも継続けいぞくできる可能かのう性せいはありますか？

🇬🇧 英語えいご版はん（口語こうご・面接めんせつ用よう）

Self-introduction (about 2–3 min)

Hello, my name is Andrew Saintway Sheng.
I studied System Analysis and Integration in graduate school and have been working as a software engineer in Japan since 2016.
I have over eight years of experience in system design and development, from backend to frontend, mainly using Python, Java, and TypeScript.

Recently, I’ve been focusing on AI automation systems and cloud architecture on AWS, designing serverless and scalable systems using Terraform and Bedrock.
I’m comfortable working in all phases, from requirement analysis and basic design to testing and deployment.

In my previous projects, I led the basic design for large-scale web systems and internal AI platforms, where I focused on understanding business logic and translating it into system architecture.
For this project, I believe I can contribute by bridging business requirements and technical design, and by ensuring consistency across the system architecture.

I’ve been working fully in Japanese environments for many years, so communication and documentation in Japanese are no problem.
I look forward to contributing to your team and supporting both the domestic and offshore development processes.
Thank you very much.

Expected Questions and Answers (English)

Q1. Do you have experience in basic design or requirement definition?
Yes. I’ve worked on several projects where I handled requirement analysis, data modeling, and API design. I usually translate business flow diagrams into detailed design documents using UML or Mermaid.

Q2. Have you ever worked with offshore teams?
Yes, I have. I’ve collaborated with offshore teams in Vietnam and China. I handled design reviews, clarified requirements, and managed communication to keep alignment between teams.

Q3. How can you contribute to this project?
I can help connect the business understanding with the system design. I can review offshore design outputs and ensure they meet both business and technical requirements, especially for performance and maintainability.

Your Questions to Ask (English)

  1. Which functional areas (like membership, payment, or voting) are the main focus during the basic design phase?
  2. How is the communication structured between the Japan team and the offshore team?
  3. Will there be a chance to stay in the project after the detailed design phase in February?

① 日本にほん語ご 自己じこ紹介しょうかい（2-3分ふん）

はじめまして、盛と申しもうします。
中国ちゅうごくの大学院だいがくいんでシステムしすてむ分析ぶんせきを学びまなび、2016年ねんから日本にっぽんでITエンジニアえんじにあとして働いてはたらいてきました。
Pythonを中心ちゅうしんに、バックエンドからインフラいんふらまで幅広くはばひろく経験けいけんしています。

直近ちょっきんのプロジェクトぷろじぇくとでは、FastAPIを使ったつかったAIアプリケーションあぷりけーしょんの開発かいはつや、pytestでの自動じどうテストてすとを実装じっそうしました。
SQLAlchemyを利用りようしたORMの設計せっけいや、PostgreSQLでのデータベースでーたべーす構築こうちくも担当たんとうしました。
シェルスクリプトすくりぷとを書いてかいて、CI/CDパイプぱいぷラインらいんや運用うんようの自動じどう化かにも対応たいおうしています。

また、生成せいせいAIとRAGの仕組みしくみを活用かつようして、社しゃ内ないエージェントや監視かんし自動じどう化かシステムしすてむを作ったつくった経験けいけんがあります。
AzureやAWSを使ったつかったクラウド環境かんきょうの構築こうちくも行いおこない、VM、Blobストレージ、ネットワークねっとわーく設計せっけいを担当たんとうしました。

日本にほん語ご環境かんきょうで長くながく仕事しごとをしてきましたので、コミュニケーションこみゅにけーしょんにも問題もんだいありません。
これまでの経験けいけんを活かしていかして、今回こんかいの案件あんけんにしっかり貢献こうけんできると考えてかんがえています。
どうぞよろしくお願いねがいいたします。

想定そうてい質問しつもんと回答かいとう（日文にちもん）

Q1: FastAPIを使ったつかった経験けいけんは具体ぐたい的にてきにどんなものですか？
A1: AIアプリケーションあぷりけーしょんでFastAPIを使いつかい、REST APIを実装じっそうしました。SwaggerでAPI仕様しようをまとめ、pytestでテストてすとしました。

Q2: RAGを使ったつかった開発かいはつ経験けいけんを教えておしえてください。
A2: AWSとLangChainを利用りようして、RAG構成こうせいを作りつくりました。知識ちしきベースべーすと大だい規模きぼ言語げんごモデルもでるを統合とうごうし、検索けんさくと回答かいとうを自動じどう化かしました。

Q3: Azureの経験けいけんはありますか？
A3: はい。Azure VMやBlobストレージを構築こうちくしました。Azure Container Registryも利用りようして、AIサービスさーびすをデプロイしました。

逆ぎゃく質問しつもん（日文にちもん）

  1. 今回こんかいのプロジェクトぷろじぇくとでは、生成せいせいAIとRAGをどのようなユースケースで使うつかう予定よていですか？
  2. チームちーむの開発かいはつ体制たいせいや人数にんずうはどのくらいですか？
  3. 出社しゅっしゃとリモートの比率ひりつは週しゅうごとに固定こていされていますか？

② 英語えいご 自己じこ紹介しょうかい（2-3分ふん）

Hello, my name is Wei Sheng.
I studied system analysis at graduate school in China, and I have been working in Japan as an IT engineer since 2016.
My main language is Python, and I have experience from backend to cloud infrastructure.

In recent projects, I used FastAPI to build AI applications and wrote automated tests with pytest.
I worked with SQLAlchemy for ORM design and PostgreSQL for database implementation.
I also wrote shell scripts for automation and CI/CD pipelines.

I have hands-on experience with Generative AI and RAG.
I built an internal agent system and monitoring automation system using these technologies.
On the cloud side, I have worked with both AWS and Azure.
On Azure, I handled VM setup, Blob storage, network, and ACR deployment.

I have worked in Japanese-speaking environments for more than eight years, so communication is not a problem.
I believe I can contribute to this project with my skills and experience.
Thank you.

想定そうてい質問しつもんと回答かいとう（英語えいご）

Q1: What did you use FastAPI for?
A1: I built REST APIs for AI applications. I documented them with Swagger and tested them with pytest.

Q2: Can you explain your experience with RAG?
A2: I used LangChain and AWS Bedrock to build a RAG system. It connected a knowledge base with LLMs to provide accurate answers.

Q3: What Azure services have you worked with?
A3: I set up Azure VM and Blob storage. I also used Azure Container Registry to deploy AI services.

逆ぎゃく質問しつもん（英語えいご）

  1. How will Generative AI and RAG be used in this project?
  2. How large is the development team?
  3. Is the schedule of on-site and remote days fixed each week?

③ プロジェクトぷろじぇくと紹介しょうかい（案件あんけん要件ようけんに合うあうもの）

日本にほん語ご

私わたしが今回こんかいの案件あんけんに一番いちばん近いちかい経験けいけんは、**社しゃ内ないエージェントシステムしすてむ『Intelligent Agent Platform』** の開発かいはつです。
ここでは、PythonとFastAPIを使ってつかってサーバーレスのAIエージェントを実装じっそうしました。
SQLAlchemyでデータでーた管理かんりを行いおこない、pytestでテストてすとを自動じどう化かしました。
データベースでーたべーすはPostgreSQLを利用りようしました。
また、Shellスクリプトすくりぷとを使ってつかって、デプロイとTerraformレビューれびゅーを自動じどう化かしました。

AIの部分ぶぶんでは、RAG構成こうせいを使いつかい、LangChainとAWS Bedrock、Kendraを統合とうごうしました。
この経験けいけんは、生成せいせいAIやRAGを利用りようしたアプリあぷり開発かいはつに直接ちょくせつつながります。
さらに、Azure VMやBlobストレージを利用りようしたシステムしすてむ構築こうちく経験けいけんもあるため、今回こんかいの案件あんけん要件ようけんにマッチまっちしていると思いおもいます。

英語えいご

The most relevant project is the “Intelligent Agent Platform” I developed.
In this project, I used Python and FastAPI to build a serverless AI agent system.
I managed data with SQLAlchemy and wrote automated tests with pytest.
The database was PostgreSQL.
I also wrote shell scripts for deployment and Terraform reviews.

For the AI part, I implemented a RAG system using LangChain, AWS Bedrock, and Kendra.
This is directly related to Generative AI and RAG-based application development.
In addition, I have experience with Azure VM and Blob storage setup, so I believe my background fits well with the requirements of this project.

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2025-10-03
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