Yuto Ogino
株式会社ドワンゴ / エンジニア
株式会社ドワンゴでエンジニアをしています。
未来
この先やってみたいこと
未来
バックエンドの開発や、開発体験（DX）を改善するための仕事に特に興味があります。
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現在
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サーバーサイド Kotlin での開発
営業部が利用するための社内ツールを設計・開発しました。 チーム内で検討され未だ利用されていなかったサーバーサイド Kotlin を、初めて導入しました。
2021年11月 - 2022年1月
Kubernetes の導入
Kubernetes とその関連技術・ツールを調査し、チームに導入するための支援をしました。 特に Argo CD, Kustomize, Sealed Secret などを使った GitOps パイプラインとマニフェスト管理の方法を提案しました。
2021年6月 - 2021年12月
ログ収集基盤の構築
チーム内で開発している多数のサービスのログを一箇所に集め、デバッグ作業などを容易にするために、Elasticsearch, Kibana, Fluentd を使ったログ収集パイプラインを構築しました。
2021年1月 - 2021年12月
TypeScript マイグレーション
約 10,000 行のレガシーな JavaScript コードを TypeScript に完全移行しました。 対象のコードは多数のサービスに跨って利用されており、不具合が生じた場合直接ユーザー体験に影響する恐れがありました。 そこで安全に移行を進めるために、テストコードを大幅に拡充したり、細かな単位で段階的にリリースしたりするなどの措置を講じました。
2020年8月 - 2020年10月
慶應義塾大学大学院修士課程
理工学研究科総合デザイン工学専攻
2020年3月
Web サービスの開発
Angular と Firebase を用いて、SPA + サーバーレスバックエンドの構成で Web サービスを開発しました。 YouTube Live の長時間アーカイブから、短いクリップを簡単に作成して Twitter で共有できるサービスです。 https://gitlab.com/P_N_D/splicer
2020年2月 - 2020年3月
Chrome 拡張機能の開発
YouTube Live のチャットメッセージをユーザー指定の NG ワードでフィルターするための Chrome 拡張機能を開発しました。 この機能は現在 3,000 人以上のユーザーに使用されています。 https://github.com/swen128/youtube-live-chat-filter
2019年9月
Python パッケージの開発
Twitter bot を開発していた際に、ツイートの文字数超過エラーが発生することがありました。 これを解決するためには、API リクエストの前に文字数を数える必要がありますが、ツイートの文字数カウントは独自の複雑な仕様になっていて、単純な方法では正しい値が得られません。 この辺りの事情を説明する記事を書くと同時に、Python でツイートの文字数をカウントできるパッケージを開発しました。 https://qiita.com/PND/items/17e87b8839c9099d2e70 https://github.com/swen128/twitter-text-python
2019年8月
Twitter bot の開発
AWS Lambda, S3, DynamoDB と Serverless Framework を用いてTwitter botを作成しました。VTuberの新着動画を監視し、複数人が参加するコラボだと判定した場合にツイートします。 https://qiita.com/PND/items/1f1c880d3d56d04de61f
2019年7月
研究室内のLinuxサーバー構築・管理
オンプレミスのCentOSサーバーを構築し、Dockerを用いてOSSのWikiとクラウドストレージを導入しました。 Wikiとクラウドストレージはインターネットを介してアクセス可能で、あらかじめ登録済みのユーザー（研究室メンバー）だけがログインできます。 SSHサーバーの公開鍵認証の設定や、リバースプロキシを介したHTTPS通信などによって、セキュリティを考慮した構成にしました。 また、サーバー構築の手順はできる限りコード化・ドキュメント化して再現可能性を高めました。
2018年5月 - 2018年6月
Spectral Clustering with Automatic Cluster-Number Identification via Finding Sparse Eigenvectors
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2019年7月
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LAPRAS株式会社
機械学習エンジニア(Intern)
2019年3月 - 2019年7月
LAPRASは、SNSをクロールして集めた情報をもとに、エンジニアのダイレクトリクルーティングを支援するサービスです。 私は主に機械学習アルゴリズムの調査や、クロールされたデータの整形を担当しました。 SNS から得られる情報（例えば居住地など）は表記揺れを多く含むため、自動的に名寄せを行うシステムを提案し、高い効果が得られることを検証しました。
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2019年3月
理化学研究所
革新知能統合研究センター 数理科学チーム パートタイマー(Intern)
2018年5月 - 2019年3月
下記2件の研究ワークショップでポスター発表を行いました。 * NUS SoC – RIKEN AIP Workshop on Artificial Intelligence (http://aip.riken.jp/news/nussoc_jointws/) * The First Japan-Israel Machine Learning Workshop (https://polarified.wixsite.com/jiml2018)
慶應義塾大学
理工学部電気電子工学科
2018年3月
スキルと特徴
TypeScript
Java
Kotlin
Docker
Kubernetes
Publications
Spectral Clustering with Automatic Cluster-Number Identification via Finding Sparse Eigenvectors
Accomplishments/Portfolio
サーバーサイド Kotlin での開発
2021年11月 - 2022年1月
Kubernetes の導入
2021年6月 - 2021年12月
ログ収集基盤の構築
2021年1月 - 2021年12月
TypeScript マイグレーション
2020年8月 - 2020年10月
Web サービスの開発
2020年2月 - 2020年3月
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Awards and Certifications
Professional Cloud Architect (Google Cloud)
2021年2月
TOEIC 895点
2019年1月
言語
英語 - ビジネス会話, 日本語 - ネイティブ
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