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朱 岩
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TempestAI株式会社 / AIエンジニア東京都
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朱 岩

TempestAI株式会社 / AIエンジニア

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People who can always learn new things will never fall behind.

バイリンガル・フルスタックエンジニア（日本語・中国語、英語の技術文書の読解・作成に対応）。Python／FastAPIによるバックエンド・API開発、Reactによるフロントエンド開発、PostgreSQL／Alembicを用いたDB設計・Migration、Docker、GitHubを活用した開発経験を有する。AI画像認識、RAG、データ解析、Excel／PDF処理、認識精度のQA・改善にも対応可能。

この先やってみたいこと

未来

AIやITなどの新しい分野に挑戦したいです。特に自社開発、以前の経験を活かして貢献できる仕事に取り組みたいです。 I want to take on new fields such as AI and IT. In particular, I have experience in the autonomous driving field, and I would like to work on jobs where I can leverage my previous experience to make a contribution.

TempestAI株式会社の会社情報

TempestAI株式会社5ヶ月

AIエンジニア現在

- 現在

Full-stack Engineer ReactによるWeb UI、FastAPIによるAPI開発、PostgreSQLのテーブル・ER設計、Alembic Migration設計にも対応。要件定義書や業務マニュアルを基に、課題の原因分析から汎用的な改善まで一貫して実施できます。 主要スキル： Python、FastAPI、React、PostgreSQL、Alembic、Docker、DXF解析、Excel／PDF処理、QA・データ分析、Git/GitHub。

株式会社プリモ1年間

技術職

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Microphone Product Development Engineer (Software Focus) - Mar 2025 – Present •Develop MCU firmware for microphone control, including LED indication, directivity control, and noise reduction on/off.

Toyota Motor Technical Research & Service1年間

総合技術職

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Autonomous Driving System Development Engineer - Nov 2022 – Mar 2024 •Conducted market research and competitor analysis for ADAS features (ACC, LCA). •Designed KPI routes tailored for Chinese road environments using Python, Video VBOX, and CAN.

立命館大学大学院(Ritsumeikan University)3年間

電子システム専攻

-

GNSS信号解析、処理。電波指紋識別技術

  • 特定電波識別技術

    私の研究分野は信号処理と解析であり、特定電波識別技術（SEI: Specific Emitter Identification） に取り組んでいます。 この技術は、電子機器ごとの回路実装や製造過程で生じる微小な誤差を特徴として捉え、発信される信号から個別に識別するものです。 私はPythonでアルゴリズムを実装し、主にアラン分散を用いた信号処理を行っています。 応用分野としては主に二つが挙げられます。 第一に、電子車両キーのセキュリティ強化です。車両キーの信号が不正に取得・再送信される「リレーアタック」のリスクに対処します。 第二に、GPSスプーフィング攻撃対策です。GPS信号は模擬生成が容易であるため、位置情報システムに深刻なリスクをもたらします。

    -

TOUA International Language School 東亜国際外語学院2年間

日本語

-

日本語

北京工業大学4年間

Measurement & Control Tech

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個人の実績

個人の実績

個人の実績

  • デモ：港湾映像×AI解析による投資シグナル生成PoCの開発

    港湾カメラ映像を活用し、船舶の動態を定量化するPoCシステムを開発しました。 YOLOv8による船舶検出とByteTrackを用いたトラッキングにより、入出港数・滞在時間・船舶数推移などの時系列特徴量を自動生成し、投資判断に活用可能な外部イベントシグナルの構築を検証しました。 昼夜判定・夜間画像強化の活用などを組み込み、実環境に近い条件下でも安定した検出精度を工夫し、結果はCSV/JSON形式で出力し、分析・可視化に対応しています。

  • デモ：OpenAI Embeddings + Chroma , RAG による質問応答を提供する

    文献処理：PDF 自動分割 + Embedding ベクトル化。 RAG 質問応答：FastAPI バックエンドによる REST API 提供。 フロントエンドデモ：静的 HTML ページでブラウザから直接質問可能。 参照追跡：回答に元ページ番号とテキスト抜粋を表示。 ローカル永続化：Chroma PersistentClient による embeddings 保存で OpenAI API の重複使用を防止。

    -
  • MS音声合成ソフトウェアの開発（Python）

    Pythonを用いて、MS（Mid-Side）方式による音声合成システムの開発を行いました。本プロジェクトでは、以下の技術と機能を実装しています： UI開発：PySide6を使用し、ユーザーフレンドリーなインターフェイスを作成。各種パラメータのリアルタイム変更が可能。 データ処理・計算： Pandasでデータの読み込み・書き出しを管理 NumPyを用いた理論計算、信号処理の実装 グラフ表示：Plotlyを用いて、計算結果を直感的に可視化（Polarプロット、周波数特性グラフ） 音響計算： 2つのマイク間距離および発声源までの距離による位相差・信号減衰を考慮 ゲイン調整を反映し、最終的なマイクロホンシステムの指向性を算出 これにより、理論データまたは実測データを用いたMS方式の音声合成をシミュレーションでき、UI上でパラメータを自由に変更しながら、結果を直感的に確認可能です。

  • SDXL WebUI：Kaggleクラウド環境とローカル環境での実装

スキルと特徴

  • Python

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  • JLPT N1 – Japanese Language Proficiency Test

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  • TOEIC Test, 670 points

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  • J.TEST Practical Japanese Proficiency Test – Pre-B, 712 points

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  • Embedded Systems Programming

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  • RAG、AI

実績

言語

  • 日本語 - ビジネス会話レベル
  • 英語 - 日常会話レベル
  • 中国語 - ネイティブレベル
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