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立命館大学 / 情報理工学部情報理工学科
立命館大学の情報理工学部情報理工学科に在学している4回生です。機械学習に関する研究をしています。
長期: AIと時代の流れを捉え、優位なポジションを取り続ける 短期: 大学院に進学予定です。
研究: 活動情報工学研究室 / AIE Lab. 専門: 機械学習 研究テーマ: ウェアラブルセンサとEMAを用いた衣服がもたらす心身疲労の時系列予測 データサイエンスとDeep Learningについて研究を通して学んでいます。
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- データ名寄せ基盤の開発/運用 - データ連携フローの大規模リアーキ設計・実装 Ruby on Rails / Redis ElastiCache / Aurora MySQL / AWS / Terraform
TypeScript / NestJS / BigQuery / Dataform / Cloud Run / Terraform ・企業マスターデータ基盤の開発・運用 ・Dataformを用いたデータパイプラインの構築
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インターン求人プラットフォームの01開発
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Go / Next.js App Router / GraphQL / MySQL / Devbox ・LayerXのフルサイクル開発をバクラクlikeなSaaS実装を通して学ぶ ・ GoによるGraphQL DataLoaderパターンの実装
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社用ChatGPTの開発/システム改善 社用GPTからScrpaboxをRAG検索できるMCP機能の開発 Next.js App Router / Azure OpenAI
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自社MA SaaS KARTEのソリューション開発 FaaS (KARTE Craft) と連携するLINE診断コンテンツ配信機能の設計/実装により購買のユーザー離脱率を減少させるソリューションの提供など Node.js / Vue.js / Cloud Functions
DBパラメータチューニングにおけるLT会登壇資料 "パフォーマンス最適化"という言葉は曖昧で、何をどうすればいいか迷いがちです。本資料ではMySQLのInnoDBを題材に、メモリ構成の式 最大メモリ使用量 ≧ Global Buffer + Thread Buffer × コネクション数 を軸に解説。メモリを増やせばOOM、コネクションを絞れば枯渇、ディスクに逃がせばI/Oバウンドと、どこかを立てれば別が崩れるトレードオフの構造を整理し、限られたリソースの中でパラメータをどう調整するかの考え方を紹介します。 イベント名「関西エンジニア学生Meetup in 大阪 #1 〜LT会＆交流会〜」 https://connpass.com/event/387136/
