主なプロジェクト
最初の4件は、バックエンドの担当範囲と公開経験が最もよく分かるプロジェクトです。各カードから、実装した機能と担当範囲を詳しく確認できます。
OSS・プロダクト・開発ツール
紹介
Ajou Universityで産業工学とサイバーセキュリティをダブルメジャーとして学んでいます。最初のSpringプロジェクトでは画面を見ずにAPIを作り、正しく動くエンドポイントと、実際に使える機能は同じではないと気づきました。その後Flutterで画面状態を理解し、UmasoではGo API・PostgreSQL・管理画面・内部運用まで担当範囲を広げました。
現在は、SQLが実行できるかだけでなく、削除済みデータを除外したか、最新履歴を選んだか、失敗時に利用者が次の行動を取れるかまで確認します。LSwareのNL2SQL改善では業務規則を質問–SQLの回答例と別評価へ整理し、LingdingではWebRTCのイベント順序とネットワークごとの接続失敗まで確認しています。
Ajou University
産業工学・サイバーセキュリティのダブルメジャー
言語
日本語 JLPT N1/韓国語 ネイティブ/英語 技術文書読解
経験
2026.06.29 - 2026.08.31
ソフトウェア開発インターン
LSware
セキュリティソリューション企業LSwareで、自然言語の質問をSQLへ変換する社内NL2SQLサービスの品質改善を担当しました。まずOMNIGuardの製品領域を担当し、初期成果が評価されて別の製品領域へも担当範囲が広がりました。約600テーブルのPostgreSQLスキーマを、実際の画面、ログ、既存SQLと照合して読み解きました。
検証済みの質問–SQL回答例を約176件整備し、回答例に含めない80問を固定したホールドアウト評価では、すべて期待SQL基準を満たしました。
2025.10 - 現在
フルスタック開発 · コードレビュー · 勉強会運営
Blueberry Team
日本の大手企業で働くエンジニア、マーケター、デザイナーを含む約15名のチームで、FlutterとGoを用いたサービス開発に参加しています。
機能実装、コードレビュー、Goサーバーのオンボーディング文書作成、GitHub Issues・Notion・Asanaを使った進行管理を担当し、要求と設計理由が実装・運用までつながるようにしています。
チーム内ではFlutter、Go、コンピュータサイエンスの基礎、ソフトウェアアーキテクチャをテーマに、メンバーが交代で授業や勉強会を行い、発表とフィードバックを通じて技術理解を共有しています。
2022.06 - 2023.12
師団長運転兵 / 指揮官補佐
大韓民国陸軍 第52歩兵師団
指揮官の移動、予定、現場対応を支える役割を通じて、業務が個人の作業ではなく組織全体のプロセスとして動くことを学びました。
限られた情報、時間、関係者の優先順位を踏まえて準備する経験が、現在の開発でも仕様、運用、レビューを大きな流れで見る姿勢につながっています。
学外・学習活動
学内の日本研究会で基礎・上級スタディを運営し、学習を始めて約1年でJLPT N1に合格しました。
Java/Springを一学期間学び、社会問題解決ハッカソンでキャリア相談サービスのバックエンドを初めて担当しました。
チーム内の技術共有に加え、AI生成コードを理解して直せるようになりたい友人2名へ、Git協業からサービス開発まで教えています。
『過去を見つめる対話、未来を拓く青年の成長』セッションで、ITを通じた韓日協力を発表し、優秀賞を受賞しました。
2024年から大学入試の数学・英語を個別指導し、現在3年目を迎えています。学習者ごとに理解が止まった地点から説明を組み直しています。
技術
主な技術
Goバックエンド / chi / pgx / sqlc
HTTP境界を分け、明示的で型安全なデータアクセスを行うAPI実装
PostgreSQL / データベース設計
スキーマ設計・分析、マイグレーション、検索・集計、インデックス・トランザクション設計
JWT / 認証
ユーザー・管理者の認証境界、トークン更新、期限切れと失敗処理
Flutter / Riverpod
状態管理、多言語、API連携、読み込み中・成功・エラーの画面設計
活用経験
Next.js / TypeScript
管理画面、レスポンシブWeb、ロケール対応、SSR/SSG構成
Docker / Cloudflare
Compose、ヘルスチェック、Tunnel、ホームサーバー配布とログ確認
R2 / Firebase / Vercel
署名付きアップロード、Functions、認証、Web・モバイルサービス配布
LLM / MCPツール活用
構造化応答、プロンプト・回答例の評価、AIコーディングツール連携
学業・探索
PySpark / Word2Vec / LSH
授業・探索プロジェクトでの大規模データ前処理と類似度計算
Scikit-learn
授業での予測モデル、クラスタリング、評価
連絡
バックエンドエンジニアまたはソフトウェアエンジニアの採用機会について、ご連絡をお待ちしています。







