職 務 経 歴 書

亀井 輝

バックエンドエンジニア

仕事依頼：不可（〜2026-07-01）

スキルサマリー

言語

HTML(5.5年)JavaScript(5年)Python(4.5年)CSS(4.5年)PHP(4.4年)Node.js(3.5年)TypeScript(3.1年)Java(2.4年)Go(2年)Perl(1.4年)ColdFusion(1.4年)VB.NET(1年)C++(1年)C#(1年)Squirrel(1年)VBA(1年)

フレームワーク

WordPress(3.3年)PyTorch(1.5年)FastAPI(1.5年)TensorFlow(1.4年)EC-CUBE(1.4年)React(1.3年)Angular(1.1年)Next.js(1年)Tailwind CSS(1年)Gin(0.7年)Django(0.7年)Echo(0.6年)Laravel(0.5年)NuxtJS(0.5年)socket.io(0.5年)Keras(0.5年)SCSS(0.5年)CodeIgniter(0.5年)Node.js(0.5年)AngularJS(0.3年)

データベース

MySQL(4.1年)PostgreSQL(3年)Amazon Aurora(1.5年)Redis(1.1年)Oracle(1年)DynamoDB(0.7年)MongoDB(0.5年)Cloud SQL(0.2年)

インフラ

Lambda(2.5年)S3(1.7年)EC2(1.5年)SSM(1.5年)ECR(1.5年)VPC(1.5年)CodeCommit(1.5年)GuardDuty(1.5年)Athena(1.5年)AWS(1.4年)ECS(0.8年)CloudFormation(0.8年)GCP(0.5年)Amazon MSK(0.5年)AWS Lambda(0.5年)Amazon EKS(0.5年)Docker(0.5年)Firebase(0.4年)Step Functions(0.3年)Cloud Run(0.2年)AWS Amplify(0.2年)

ツール

Docker(5.9年)Git(4.5年)FileZilla(3.3年)Eclipse(2.4年)gulp(1.5年)npm(1.5年)Fusion360(1年)VisualStudio(1年)Tera Term(1年)Nginx(0.9年)jQuery(0.9年)Celery(0.7年)Swagger(0.7年)VSCode(0.5年)gqlgen(0.5年)Drizzle ORM(0.5年)Playwright(0.5年)Kysely(0.5年)Vitest(0.5年)sqlboiler(0.4年)golang-migrate(0.4年)GitHub Actions(0.4年)Ory Kratos(0.2年)Ory Hydra(0.2年)

サービス/その他

クリーンアーキテクチャ(1.7年)Auth0(1.3年)gRPC(1年)Raspberry Pi(1年)Arduino(1年)Unity(1年)Codex(1年)GraphQL(0.7年)JIRA(0.6年)Copilot(0.5年)Event Sourcing(0.5年)Microservice(0.5年)マイクロサービス(0.5年)Stripe(0.5年)OpenAI API(0.5年)Resend(0.5年)ClaudeCode(0.5年)GitLab(0.3年)Claude Code(0.2年)

強み

🧠生成AIを使った効率的なプログラム構築のノウハウ
🏗️設計からインフラ構築まで一貫対応可能
🚀0→1のプロトタイプ開発・技術検証の豊富な経験
📋要件が曖昧な状況でも自走して仕様整理・提案が可能

自己PR

バックエンドエンジニアとして約10年、認証基盤・生成AI・AWSインフラ・SaaSの運用を含む広い領域を担当してきました。強みは「曖昧な要件の状態から技術検証・仕様整理を行い、0→1の立ち上げを一人で推進できる点」にあります。

フリーランスとしては金融・メディア・自動運転・航空・AI研究など異なる業界の案件に参画し、Auth0を用いた認証認可基盤、OCR/文書分類のAI API、PHP→TypeScript変換PoC、自動運転システムのパイプラインなど、多様な技術領域を扱ってきました。PoCフェーズの案件が多く、要件が固まっていない環境でも、利用者や運用要件を踏まえて仕様を整理し、技術選定から実装・AWS構築・CI/CD整備まで一貫して実装できる点を評価いただいています

個人開発においても、職務経歴書管理サービス「SkillHistory」および美容サロン向け経営支援SaaS「GrantSalon」を開発し、クローリングによるデータ収集、LLMによる構造化、SaaS課金、匿名化と公開制御、ドメインモデリング、Stripe課金、メール通知、監視まで含めて縦に通した設計を行っています。 単なるアプリ開発ではなく「運用されるサービス」としての体験やコスト構造を設計段階から考慮して構築しています。

技術的にはGo / Python / TypeScriptを中心に、生成AI周辺のAPI設計、Auth0による認証認可、AWS（EC2/EKS/ECS/Lambda/VPC/Aurora/S3等）のインフラ構築経験があり、GraphQLやEvent Sourcingを用いたマイクロサービス設計も経験しています

PMや非エンジニアとのコミュニケーションにおいては、技術的論点を言語化して意思決定を支援し、実装工数とリスクを調整しながらプロジェクトを前に進めることを重視しています。

GitHub:https://github.com/ascreit

職務経歴（略歴）

2026/04〜現在A社
2025/01〜2025/09B社
2024/08〜2024/12C社
2024/04〜2024/06D社
2022/11〜2024/03E社
2022/08〜2022/11F社
2022/02〜2022/04G社
2021/08〜2022/01H社
2021/05〜2021/06I社
2021/01〜2021/03J社
2020/08〜2020/12K社
2019/08〜2020/03L社
2018/11〜2019/03M社
2018/06〜2018/10N社
2017/06〜2018/04O社(正社員)
2015/10〜2017/01P社(正社員)
2014/04〜2015/03Q社(正社員)

職務経歴

担当業務

  • ログインフロー／認可導線／会員管理画面の仕様策定
  • 生成AI（Claude Code）を活用した設計・ドキュメント作成・PoC支援
  • 認証認可基盤の要件定義・論点整理

言語・ツール

Ory KratosOry HydraGCPClaude CodeGoEchoCloud RunCloud SQL
詳細：
大規模小売向けの認証認可基盤構築プロジェクトにおいて、要件未確定かつ関係者間の認識差分が大きい状況下で、認証認可基盤の要件整理、ログイン導線・会員管理画面の仕様策定、PoC作成を担当しました。 複雑な企業/組織/ユーザー/権限モデルを踏まえ、業務アプリ連携を含む認可フローを整理し、設計資料・仕様書の作成を通じて実装着手に必要な前提の可視化を支援しました。 また、Claude Codeを活用して設計論点の整理、仕様書作成、PoC検討を進め、短期間での意思決定とドキュメント整備を支援しました。
ログイン／認可フロー設計

【作業内容】

  • WebViewを含む業務アプリ連携フローの検討
  • phase1/phase2リリースを見据えたフロー整合性確認
  • ログイン画面出し分けと認可導線の整理

【実績】

  • 実装前に詰めるべき設計課題を明確化
  • 未整理だった認証導線の論点を可視化
会員管理画面の仕様策定

【作業内容】

  • 会員管理画面の画面仕様書作成
  • 組織・ユーザー・権限モデルの画面要件への落とし込み
  • 関係者レビューを通じた仕様整理

【実績】

  • 画面仕様のたたき台を作成
  • 関係者間の認識合わせを進める材料を整備
PoC・技術提案

【作業内容】

  • PoC作成による実装方針の検証
  • サーバー構成案の整理
  • ログインフローに関する推奨案の提示

【実績】

  • 実装着手に向けた判断材料を整備
  • 技術方針の比較検討材料を提供

個人プロジェクト

SkillHistory

2026/01〜現在

ITエンジニア向けの職務経歴書作成・管理サービス

詳細：
SkillHistoryは、強み・自己PR・職務経歴・個人プロジェクトを一元管理し、プレビューからPDF/Docx/JSONへ出力できるスキルシート機能に注力しています。 JSONインポートはサンプル形式とバリデーションに加え、既存データとのマージ結果を差分プレビューしてから反映できるようにし、ドラッグ&ドロップにも対応させました。 経験期間からスキルサマリを自動算出し、公開設定に応じて氏名・社名を匿名化するなど、共有時の見やすさと配慮を両立しています。 また、公開URLで外部共有しつつ、編集・閲覧の導線を分けて運用しやすくしています。

Grant for Salon

2025/12〜現在

美容サロン向けに補助金・経営支援をAIで行うSaaS

詳細：
美容サロン向けの補助金申請は、情報が散在しており要件の読み解きや書類準備の負担が大きいと感じたため、申請の論点整理と情報集約を支援するAIプロダクトとして開発しました。 公的サイトの補助金情報を定期的にクローリング/スクレイピングしてDBに蓄積し、LLMで要件・対象条件・期限などを構造化して分かりやすく提示できるようにしています。 ユーザーは登録/ログイン後、申請の流れに沿った入力ガイドで必要情報を整理でき、メール認証やパスワード再設定など運用面のフローも備えています。 工夫点は、収集→構造化→保存のパイプラインを分離して再実行しやすくし、データ品質を担保したこと、また運用面を見据えて認証・通知・監視を早期に組み込んだ点です。