AIエンジニア。Pythonを中心に、LLM統合・機械学習・ コンピュータビジョンを活用したシステム開発に従事。

• Python 3.14+ (メイン)
• TypeScript (インフラ・フロントエンド)

• LLM: LangChain/LangGraph, Google Gemini, Azure OpenAI
• DL: PyTorch
• ML: LightGBM, scikit-learn, Optuna
• CV: YOLO, MMDetection

• Polars, Pydantic 2.x

• AWS (Lambda, CDK, S3)
• Azure Cognitive Services

• ツールチェーン管理: mise (Node.js / Python / uv / bun を固定)
• パッケージ管理: uv, Poetry
• 型チェック: Pyright (strict mode), Pyrefly, ty
• リント: Ruff (Python), markdownlint-cli2 (Markdown)
• フォーマット: Ruff (Python), Prettier (JSON / YAML / Markdown)
• テスト: pytest

LLMとMLを組み合わせた市場分析。特徴量エンジニアリング、 時系列予測、非同期処理による高速化を実装。

物体検出モデルを活用した画像診断支援。 学習パイプラインの構築と推論システムの実装。

DDDに基づく設計でAWS Lambda上に構築。 ストリーミング処理による大規模データ対応。

音声・動画・テキストを統合処理するシステム。 リアルタイム処理とバッチ処理の両対応。

• 型安全性: Pyright strict mode による厳格な型チェック
• パフォーマンス: asyncio.TaskGroup、キャッシング、ストリーミング
• セキュリティ: 静的解析による脆弱性検出
• 保守性: モジュール化とドメイン駆動設計

詳細な実装方針は、 python.md を参照してください。

開発ドキュメントの正本は docs/ 配下にあり、Claude Code と Codex の 両方が同じファイルを参照する。

# ツールチェーン (Node.js / Python / uv / bun) を用意
mise install

# 依存パッケージのインストール (Python)
uv sync

# 依存パッケージのインストール (Node.js / Prettier・markdownlint)
npm install

uv run pytest   # npm test でも可

日常的には統合スクリプトを使う。個別コマンドは必要に応じて。

# すべてのチェックを実行 (Prettier / markdownlint / Ruff / Pyright / Pyrefly / ty)
npm run check:all

# 範囲を絞って実行
npm run check:docs   # Prettier + markdownlint
npm run check:py     # Ruff + Pyright + Pyrefly + ty

# 自動修正を一括適用 (Prettier / markdownlint / Ruff)
npm run fix:all

# 依存関係の脆弱性チェック
npm run audit

個別コマンド:

# Python リント (自動修正あり) / フォーマット
uv run ruff check --fix .
uv run ruff format .

# 型チェック (Pyright + Pyrefly + ty)
uv run pyright
uv run pyrefly check .
uv run ty check .

# Markdown リント / JSON・YAML・Markdown フォーマット
npm run lint:md
npm run format

github.com/iwmaeda