職務経歴書

基本情報

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氏名	梶原大進
生年月日	1999/4/13
最終学歴	名古屋大学情報学部コンピュータ科学科

概要・アピールポイント

機械学習基盤や AI 審査システムの開発・運用を中心に、プラットフォームエンジニア、SRE、MLOps エンジニア、PdM/PM など多様な役割を経験。 Kubernetes やクラウド（GCP/AWS/Azure）、IaC（Terraform）、CI/CD、監視基盤構築などといった、インフラから機械学習システムまで幅広い技術領域で実績を持つ。チームリーダーとしての推進力や、横断的な運用体制の構築、業務効率化・品質向上にも貢献。

主な強み：

機械学習基盤や AI システムの設計・運用に関する豊富な経験
Kubernetes やクラウドサービス、IaC、監視・CI/CD などのインフラ技術に精通
チームリーダー・PdM/PM としてのプロジェクト推進・課題整理・ドキュメンテーション能力
SRE としてのサービス品質担保・パフォーマンス改善・コスト最適化の実践力
横断的な運用保守体制や共通基盤の構築による業務効率化

技術的成果：

機械学習基盤や AI システムの開発・運用において、設計から実装、運用まで一貫した技術的リードを実現
クラウドやコンテナ技術、IaC、監視・自動化など、先端的なインフラ技術を活用したシステムの構築・最適化
サービスのパフォーマンス改善や品質向上、運用効率化、コスト削減などを目的とした継続的な改善活動の推進
チームや組織全体の生産性向上に寄与する共通基盤や運用体制の整備
ドキュメンテーションやナレッジ共有を通じた技術力の底上げと開発文化の醸成

保有スキル

言語

フレームワーク・その他

専門分野

機械学習システム・AI 基盤の設計・開発・運用
クラウドネイティブアーキテクチャ（Kubernetes、GCP/AWS/Azure 等）を活用したインフラ構築
IaC、CI/CD、監視・運用体制の構築
SRE の実践によるサービス品質・運用効率の向上
プロジェクトマネジメント・チームリーディング・ドキュメンテーション推進

対外発信・登壇など

職務経歴

株式会社ディー・エヌ・エー

社内向け ML 推論基盤の開発・運用 | プラットフォームエンジニア

期間：2022 年 7 月 ~ 現在
チーム規模： 2 ~ 4 人
技術：Kubernetes, Go, Terraform, ArgoCD

目的

共通基盤による ML システムの開発や運用業務の改善・効率化
ML システムの開発における認知負荷の低減

担当業務

1〜2年目: メンバーとしてプラットフォームの設計から運用までを一貫して担当:

ArgoCD による CD 基盤の作成
横断的な監視環境の整備
業務効率化のためのドキュメンテーションやテンプレートの整備
プラットフォームのためのツールや共通モジュール、k8s コントローラなどの設計・実装

3年目〜現在: チームリーダーとしてプラットフォームの開発や推進をリード:

引き続き 1 ~ 2 年目までの業務を実施
開発ロードマップの策定
課題整理やドキュメンテーションなどの利用推進に向けた活動

ライブ配信サービスのAI審査効率化プロジェクト | MLエンジニア・SRE

期間：2022 年 7 月 ~ 現在
チーム規模： 2 ~ 4 人
技術：kubernetes, Google Cloud, Prometheus, Python, Terraform

※ 上記のプラットフォーム上で運用されており、その運用業務も担当していた形になります。

目的

ライブ配信サービスにおける、配信内容やプロフィール内容などの審査業務の効率化

担当業務

SREとしてサービスの品質担保・安定運用の実現:

負荷試験とそれに基づいたパフォーマンス改善
Google Cloud や Prometheus、Grafana 等を利用した監視環境の整備
性能改善・リソース最適化・コスト削減のためのリアークテクト
保守性や品質改善のためのリファクタリング
リリース改善、CI/CD 整備など

音声配信サービスのAI審査効率化プロジェクト | PdM・PM・MLエンジニア

期間：2024 年 3 月 ~ 現在
チーム規模： 4 人
技術：Python, Google Cloud, Terraform

目的

音声配信サービスにおける、プロフィール内容などの審査業務の効率化

担当業務

リードエンジニアとして設計から実装までを一貫して担当:

要件整理やプロジェクト全体の推進、そのほか調整など
審査用の画像検知モデルの学習と評価
推論システムの設計・実装

ワークフロー実行環境の運用保守 | SRE

期間：2023 年 3 月 ~ 現在
チーム規模： 3 人
技術：Digdag, Google Cloud, Terraform

目的

複数存在するワークフロー実行環境の横断管理体制の構築

担当業務

これまでの GKE の運用経験などを活かした横断的な運用保守体制の構築:

ワークフロー実行環境の横断的な監視の導入
- 死活監視やその他以上系の監視
- 共通ダッシュボードの整備
リソース割り当ての最適化

その他の実務経験

株式会社 Optimind | インフラエンジニア, データエンジニア（期間）

期間：2022 年 6 月 ~ 現在
チーム規模： 2 ~ 3 人
技術：Python,dbt, AWS, Google Cloud, Terraform

AWS IoT Event を用いた IoT デバイスの異常検知の仕組みの実装
GitHub Actions を利用した CI/CD やその他業務改善のための各種ワークフローの整備
データ集計基盤の不具合修正・機能追加
データ分析基盤のパイプラインの改善

学歴

名古屋大学情報学部コンピュータ科学科（2018 年 4 月 ~ 2022 年 3 月）

自己 PR

機械学習基盤や ML システムの開発・運用、クラウドインフラの構築・自動化、SRE としてのサービス品質向上など、幅広い分野で実務経験を積んできました。設計から実装、運用、改善まで一貫して携わり、チームリーダーやプロジェクトマネージャーとしてプロジェクト推進や課題解決にも注力してきました。

新しい技術のキャッチアップや現場への導入、ドキュメンテーションやナレッジ共有を通じた組織全体の生産性向上にも積極的に取り組んでいます。今後も、これまでの経験を生かして、技術とチームの両面から価値を提供し続けるエンジニアを目指しています。