[{"data":1,"prerenderedAt":171},["ShallowReactive",2],{"about-ja":3,"skills-ja":55},{"id":4,"direction":5,"education":8,"extension":26,"interests":27,"languages":34,"lead":46,"meta":47,"stem":48,"story":49,"__hash__":54},"about_ja\u002Fja\u002Fabout.yml",[6,7],"バックエンドを軸に、API・データ・クラウド基盤を設計し、AI\u002FMLをユーザーが実感できる機能につなげるソフトウェアエンジニアを目指しています。","今後は、大規模システムの品質と運用、チームでの設計判断、ユーザーや顧客との対話による要件理解を実務で身につけたいと考えています。大阪を拠点に、日本でキャリアを築く予定です。",[9,14,18,22],{"period":10,"school":11,"degree":12,"note":13},"2026年4月 – 2028年3月（修了見込み）","大阪大学大学院","情報科学研究科 情報ネットワーク学専攻 修士課程","山口研究室",{"period":15,"school":16,"degree":17},"2022年4月 – 2026年3月","大阪大学","基礎工学部 情報科学科",{"period":19,"school":20,"degree":21},"2020年4月 – 2022年3月","エール学園（大阪）","日本語教育学科 \u002F 応用日本語学科",{"period":23,"school":24,"degree":25},"2014年8月 – 2018年7月","国立台湾体育運動大学","運動教育学部 体育学科","yml",[28,29,30,31,32,33],"バックエンド・API設計","クラウド \u002F サーバーレス","シミュレーションのための機械学習","モバイルプロダクト開発","都市デジタルツイン","AIを活用した開発",[35,38,40,43],{"name":36,"level":37},"中国語（台湾華語）","ネイティブ",{"name":39,"level":37},"台湾語",{"name":41,"level":42},"日本語","JLPT N1",{"name":44,"level":45},"英語","TOEIC L&R 940点","大阪大学大学院で学ぶソフトウェアエンジニアです。曖昧な課題を測れる単位に分解し、動くものとして届けることを大切にしています。研究システム、バックエンド、Google Playのアプリまで、形は違っても同じ姿勢で取り組んでいます。",{},"ja\u002Fabout",[50,51,52,53],"台湾の国立台湾体育運動大学で体育を学び、卒業後は少年サッカーの指導員や審判員として働きました。","AlphaGoのドキュメンタリーやGPT-3の登場をきっかけに、ソフトウェアとAIがこれからの社会を形づくると考え、情報科学への転向を決意しました。2020年に来日して日本語学校で学び、2022年に大阪大学 基礎工学部 情報科学科に入学しました。","受験では、初めは目標が曖昧で成果が出ませんでした。実際に入試を受けて合格水準との差を把握し、科目ごとの優先順位と学習計画を見直して苦手分野に集中しました。「まず測り、結果を見て方法を変える」という姿勢は、今の開発や研究にもつながっています。","現在は山口研究室（モバイルコンピューティング・都市デジタルツイン）で、空飛ぶクルマによる光害の高速シミュレーションを研究しています。研究以外では、Forger Wiseの名前でAndroidアプリを開発・公開しています。","XVKD603Xk7pqY_xcGK36pzvzqskTNlySbrRWoo6ExdM",{"id":56,"categories":57,"extension":26,"lead":167,"meta":168,"stem":169,"__hash__":170},"skills_ja\u002Fja\u002Fskills.yml",[58,86,103,118,139,155],{"name":59,"items":60},"言語",[61,69,72,77,80,82,84],{"name":62,"used":63},"Python",[64,65,66,67,68],"research","pksha","stanby","hk","battlesnake",{"name":70,"used":71},"C++",[64],{"name":73,"used":74},"Dart",[75,76],"wiser-locker","foodlist",{"name":78,"used":79},"SQL",[75,66],{"name":81},"TypeScript \u002F JavaScript",{"name":83},"C・Java（授業）",{"name":85},"アルゴリズム・データ構造（LeetCode 約500問）",{"name":87,"items":88},"バックエンド",[89,92,94,97,100],{"name":90,"used":91},"Flask",[67],{"name":93},"FastAPI",{"name":95,"used":96},"外部API連携（Slack、HubSpot、fincode、Azure AI）",[65,67],{"name":98,"used":99},"SQLite・SQLCipher",[75,66],{"name":101,"used":102},"DynamoDB",[67],{"name":104,"items":105},"クラウド \u002F インフラ",[106,109,112,114,116],{"name":107,"used":108},"AWS Lambda",[65,67],{"name":110,"used":111},"Amazon EventBridge",[65],{"name":113},"AWS EC2・ECS・S3・API Gateway・CloudFront",{"name":115},"Docker",{"name":117},"Git・Linux",{"name":119,"items":120},"AI \u002F 機械学習",[121,124,127,130,133,136],{"name":122,"used":123},"PyTorch",[64,68],{"name":125,"used":126},"3D-CNN \u002F MLP サロゲートモデル",[64],{"name":128,"used":129},"強化学習（PPO \u002F A2C、自己対戦）",[68],{"name":131,"used":132},"NumPy・pandas",[64],{"name":134,"used":135},"Unreal Engine 5 によるシミュレーション",[64],{"name":137,"used":138},"LLM API連携",[65],{"name":140,"items":141},"モバイル \u002F フロントエンド",[142,145,148,151,153],{"name":143,"used":144},"Flutter",[75,76],{"name":146,"used":147},"Google PlayでのAndroidアプリ公開",[75,76],{"name":149,"used":150},"Nuxt（API連携）",[66],{"name":152},"React",{"name":154},"HTML \u002F CSS",{"name":156,"note":157,"items":158},"AI開発ツール","技術調査、設計検討、実装、デバッグ、コードレビュー、リファクタリングに活用しています。生成された変更は自分で読み、テストしてから採用します。",[159,161,163,165],{"name":160},"OpenAI Codex",{"name":162},"Claude",{"name":164},"ChatGPT",{"name":166},"Gemini","分野ごとにまとめ、各スキルを実際に使ったプロジェクト・経歴にリンクしています。",{},"ja\u002Fskills","3aDIOcIencFZEoOeGx_DppyJid1DyYCiRdwFUde4hqU",1789832903882]