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富士通株式会社 / インフラSE
学生時代は、無線通信と機械学習の融合領域を研究しました。大学院修了後は、技術の社会実装により世の中に変化をもたらすことに関心を持ち、エンジニアとしてキャリアを始めました。 現在は、AWSを中心にクラウド、IaCの実務・学習に取り組んでいます。 構造的思考に強みがあると自認しています。
AWS やGCPを中心としたクラウドネイティブ環境で、IaC・CI/CD・運用設計を通じて、システムの「構造そのもの」を改善するエンジニアとして働きたいです。 クラウド, IaC, コンテナ, DevOps, AI, MLに関心があります。
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インフラに特化した部署で、AWS基盤の設計・構築に携わっています。
担当業務： ・AWS 環境の方式設計・詳細設計の検討支援 ・方式設計書/詳細設計書の一部作成 ・詳細設計に基づく AWS インフラ構成の実装 ・検証環境での動作確認および設計内容の妥当性検証 ・運用を見据えた構成・設定内容の整理 実施内容・手法： ・設計方針および要件を踏まえた AWS サービス構成（ネットワーク／コンピュート／ストレージ）の整理 ・詳細設計書に基づく CloudFormation（IaC）によるインフラ構成のコード化および構築 ・構築後の検証環境における動作確認および設計と実装の差分確認、改善点の整理・共有 使用技術・サービス： ・AWS: EC2 / Lambda / API Gateway / CloudFront / S3 / Aurora/Backup / Systems Manager ・IaC: CloudFormation 成果・習得スキル： ・AWS 環境における方式設計・詳細設計から実装・検証までの一連のプロセスの理解 ・設計書をもとにインフラ構成をIaC として表現・実装するスキルの習得 ・再現性および運用性を考慮したインフラ設計・構築に関する知見の獲得
無線通信と機械学習の融合分野である「無線センシング」に取り組みました。センサから取得したCSI（Channel State Information）を、独自に設計したMLモデルで解析し、人物位置推定や物体形状推定などを行う研究をしました。
分散機械学習システムのデモンストレーション 「Split Computing-Based Privacy-Preserving Image Classification and Object Detection」 において、開発および研究支援を担当しました。
Terraformを活用して、API Gateway/Lambda/Dynamo DB/CloudFront/S3/ACM/Cognitoを用いたサーバレスアプリケーションを作成しました。 Cloudflareのドメインも含めてTerraformで一貫した管理を行なっています。
東京工業大学 / 工学院・情報通信系
K. Kodera and T. Nishio, “Estimating Deformation of Tubular Object From WiFi CSI Toward Tactile Sensing,” 2025 IEEE 22nd Consumer Communications & Networking Conference (CCNC), Las Vegas, NV, USA, 2025, pp. 671–676.
