自己紹介
建設・公共分野のDX案件を担当するソフトウェアエンジニア。生成AIを実務に落とし込み、要件定義から運用保守まで一貫して従事しています。
- LangChainとLLMを用いたRAG基盤の設計・構築 (done)
- 検索基盤の最適化（チャンク設計・ハイブリッド検索・リランキング） (done)
- 建設・入札関連ドキュメントからの情報抽出 (done)
- 地理空間データを扱うアプリケーションと地図可視化 (done)
- Python・TypeScriptを中心とした開発 (done)
- 要件定義から設計・構築・テスト・開発・保守・運用まで一貫して担当 (done)
- システム全体の構造を捉えた設計・実装 (done)
- 技術領域を限定せず学習を重ねながら課題解決に取り組む (done)
- クライアントとの打ち合わせ（日本語） (done)
- 4〜6名規模のアジャイルチーム (done)
- 英語 — ネイティブ (done)
- ヒンディー語 — ネイティブ (done)
- 日本語 — ビジネスレベル（JLPT N2、2025年12月取得） (done)
- 日本語・英語での円滑な仕様調整 (done)
- 多文化チームでのプロジェクト推進経験 (done)
- 東京での自社開発エンジニア職（正社員） (done)
- フルスタック、応用AI、またはクラウド領域 (done)
- 2026年12月より就業可能 (done)
- 就労可能な在留資格を保有し、日本在住 (done)
職務経歴
約3年間で5つのロール。直近のものから順に、リモートでのインターンから日本の公共・建設分野の案件を常駐で担当するまで。
- 001
パシフィックコンサルタンツ株式会社 — ソフトウェアエンジニア
2025年6月〜現在[IN PROGRESS]- 建設・公共分野のDX案件を担当（東京・常駐） (done)
- 社内初となる本番運用のRAG AIアシスタントを構築 (done)
- 要件定義から設計・実装・テスト・運用保守まで一貫して従事 (done)
- クライアントとの打ち合わせ（日本語） (done)
- 002
株式会社サンテック — フロントエンドエンジニア
2025年2月〜5月[DONE]- ドライバーサービス管理システムの新規開発（名古屋・常駐） (done)
- フロントエンド開発（担当比率 100%） (done)
- Apache EChartsを用いたグラフ可視化機能の実装 (done)
- AWS Amplify・S3を用いたファイル連携機能の実装 (done)
- 003
日本語研修 → 来日
2024年1月〜2025年1月[DONE]- インターン業務と並行、インドよりリモートで受講 (done)
- 就労可能な在留資格を取得し来日 (done)
- 日本語能力試験（JLPT）N3取得（2025年12月） (done)
- 004
ヒューマンリソシア株式会社 — ソフトウェアエンジニアインターン
2024年1月〜6月[DONE]- Web帳票発行パッケージ（Xreport）の拡張機能開発 (done)
- フロントエンド開発（担当比率 約60%） (done)
- バックエンド開発（担当比率 約40%）— 帳票生成テンプレート (done)
- React、Django、Node.js、SQL (done)
- 005
ヘボニックAI株式会社 — ソフトウェア開発インターン
2023年7月〜2024年1月[DONE]- AIを活用した面接練習・履歴書生成Webアプリの新規開発 (done)
- フロントエンド開発（担当比率 約70%） (done)
- OpenAI APIを用いた質問生成・フィードバック機能の開発 (done)
- Next.js、MongoDB、Redis、AWS (done)
技術スキル
実務で使用した技術を用途別に整理しています。自己評価の割合は記載していません。根拠はプロジェクトにあります。
フロントエンド
ブラウザ側で動くもの
TypeScript · JavaScript · React · Next.js · Vue.js · Vite · Tailwind CSS · MapLibre · Apache ECharts
API・サービス
ブラウザとモデルをつなぐ層
Python · Java · C++ · FastAPI · Node.js · Express.js · Django · Flask · Spring Boot · REST API · 非同期・マルチスレッド処理
AI・検索
精度改善の大半はこの層
RAG（検索拡張生成） · 大規模言語モデル（LLM） · LangChain · OpenAI API · Hugging Face Transformers · PyTorch · プロンプト設計 · チャンク設計・リランキング · セマンティック検索・ベクトル検索 · embeddings · pgvector · Pinecone · FAISS · 検索基盤の最適化 · 検索精度の評価 · OCRパイプライン · ローカルLLMの運用
データ
回答の根拠になるもの
SQL · PostgreSQL · MySQL · MongoDB · Redis · PostGIS · QGIS · pandas · NumPy · Matplotlib · Jupyter Notebook · PyMuPDF
クラウド・デリバリー
本番環境への配信と運用
AWS · Microsoft Azure · Docker · GitHub Actions · CI/CD · DigitalOcean · Vercel · Cloudflare · Bash
- AWS認定クラウドプラクティショナー（2023年3月）
- 日本語能力試験（JLPT）N3（2025年12月）
- Ethnus MERNフルスタック認定（2023年7月）
- 時間 / 年
- 1,400時間 / 年検索精度の改善のみで削減した、手作業による資料確認の時間。
- か月
- 2か月約40万件の文書を対象に、検証環境から日常運用まで。
- 時間（従来は数日）
- <1時間（従来は数日）資料作成にかかる時間。生成機能の導入後。
- 体感レスポンス
- 40%体感レスポンスチャットアシスタントのストリーミング配信による短縮率。
主な実績
定量的な成果が出ているものから順に6件。多くは東京で常駐対応したクライアント案件です。
企業向けRAG AIアプリケーション
パシフィックコンサルタンツ株式会社
建設関連ドキュメント約40万件を対象に、LangChainとLLMを組み合わせた社内向けAIアシスタントを開発。ナレッジ検索と問い合わせ対応を自動化し、対応にかかる工数を年間1,400時間規模で圧縮しました。検証段階から実運用への移行を約2か月で完了させ、本番環境へリリース。バックエンドはPythonとNode.js（Express）、フロントエンドはReactとTypeScript、DockerでDigitalOceanへデプロイし、Cloudflare CDNで配信を最適化しています。
“精度改善の大半はプロンプトではなく検索側でした。チャンク設計、pgvectorによるハイブリッド検索、リランキング処理を、実際のユーザー質問から作成した評価セットで検証しています。”
- Python
- Express
- React
- TypeScript
- Docker
- DigitalOcean
- Cloudflare
- 002
生成AIを用いた文書自動起案システム
国土交通省 / 国総研
Azure Web Apps · Functions · Application Gateway · VNet
- 003
地理情報AIマップアプリケーション（MapAI）
小樽運河・柏市
MapLibre · PostGIS · QGIS · Azure · Neon
- 004
官公庁向け入札PDFデータ抽出・自動化システム
PyMuPDF · マルチスレッド · CSV / Excel
- 005
ManiKani
間隔反復学習SaaS
Next.js · FastAPI · PostgreSQL · pgvector · Redis · Stripe
- 006
AIチャットアシスタント
ストリーミング · プロンプトテンプレート · レート制限
お問い合わせ
2026年12月より、東京での自社開発エンジニア職（正社員）を希望しています。
- GitHub
- github.com/AayushDev-02
- 所在地
- 東京都
- 就業可能時期
- 2026年12月より
- 提出書類
履歴書・職務経歴書は、ご請求いただければお送りいたします。英文レジュメもご用意しています。