池尻奈美

■大手金融会社のローンシュミレーションAPIシステムのバックエンドにあたるサーバー部分の構築・リファクタリングを担当 ・審査申込情報を、APIのリクエストとして受け入れnode.jsでMLに計算させるための成形処理の構築、ML Studio(機械学習)へ取り込み、 MLで自動計算された審査結果を承認の是非と貸し出し可能金額の数値で返すような仕組み。 ・RESTful API ・POSTリクエストのみ ・データの保持はしないのでDBなし ■医療機関研究システムのオンプレミスデータを、Azureでデータ分析ができるよう構築・技術支援 ・最小コストで安全にML Studioを利用できるように構築 ・認証認可AADや踏み台ホストBastions、RDP接続でエンドポイントやストレージを利用 ・お客様からの利用方法の質疑応答 ■研究機関の材料研究データを利用した、データ流通解析システムのデータをAzureに集約して 　データ分析にかけるための課題解決支援 ・毎日３時間に渡る長時間かけた要件のヒアリング ・要件定義や機能要件などのすり合わせ、仕様書の作成 ・本来であれば膨大なデータを扱う大規模なシステムで、半年はかかるような内容の要件を１ヶ月で纏める