私の強みや特徴（職務経歴書からの分析）

職務経歴書の内容を基に、私の強みや特徴を整理しました。また自分自身では見えない部分をAIを使って深堀りしてみました。

1. 強み

✅ クラウドインフラの設計・構築能力（AWS）

• AWSを活用したインフラ構築・運用経験が豊富。

• オンプレミスからAWSへの移行プロジェクトを多数経験。

• セキュリティ・スケーラビリティ・コスト最適化のバランスを取った設計が得意。

✅ プロジェクトマネジメント & リーダーシップ

• プロジェクト計画書の作成や要件定義・方式設計を担当。

• 外資系生命保険会社ではテックリードとしてプロジェクトの全工程を管理。

• スタートアップではTerraform & CloudFormationを導入し、インフラの自動化を推進。

✅ 問題解決能力

• クリティカルなインフラ障害への迅速対応（Amazon Linux 2のパッチ適用や運用トラブル対応）。

• オンプレからクラウド移行時のトラブルシューティング能力。

✅ 継続的な学習 & 技術発信

• 毎月10冊の読書（技術力アップのため）。

• noteでの技術発信（約5000ビュー/月、フォロワー602人）。

• 英会話の継続学習（週30分、1年半継続でした。）。

✅ 多様な業界経験

• 生命保険・金融・航空・小売業界向けのインフラ構築経験。

• セキュリティ要件の厳しい環境でのクラウド移行に強み。

2. 見落としがちな強み

🔹 技術とビジネスの両面を理解できる力

• クラウドアーキテクチャの設計だけでなく、顧客折衝や方式設計を担当。

• 技術的な意思決定だけでなく、ビジネス要件を踏まえたインフラ最適化ができる。

🔹 チームビルディングとナレッジシェア

• スタートアップやSES環境で、チームの技術力向上に貢献。

• チーム内の知識共有を推進し、組織全体のIT能力向上に寄与。

🔹 マルチタスク能力

• 複数のプロジェクトを並行して管理（航空会社のAWS移行 & 銀行向けの改修など）。

• SESの環境で多様なプロジェクトに短期間で適応。

🔹 英語力（発展途上だが武器になり得る）

• 英会話を継続していた（週30分の学習）。

• 外資系企業のプロジェクトに参画しており、今後の強みにできる。

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今後のキャリア & プロジェクトの可能性

私のスキルセットを活かし、機械学習の興味を取り入れたキャリア・プロジェクトの方向性を提案してくれています。　ちょっとどれをやるか考えている最中です。多分２かな？

1. クラウド × 機械学習

• MLOpsエンジニア（AWS上のMLワークフローを自動化）

• データエンジニア（機械学習のためのデータパイプライン構築）

具体的なプロジェクト案

• AWS SageMakerを使ったモデルデプロイ環境の構築

• 機械学習向けのデータレイク設計（AWS Glue, Athena, Redshift）

• クラウド上でのAIワークフロー自動化（Terraform + MLモデル）

2. DevOps & 自動化のスペシャリスト

• クラウドインフラ自動化（Terraform, Ansible, GitOps）

• セキュリティ自動化（AWS Security Hub, GuardDutyの導入）

具体的なプロジェクト案

• Kubernetesを使ったクラウドインフラの自動デプロイ

• CI/CDパイプラインの最適化（GitHub Actions, CodePipeline）

• ゼロトラストセキュリティの構築

3. クラウド × データプラットフォーム

• データ基盤エンジニア（AWS, GCP）

• 企業のデータインフラの設計・最適化

具体的なプロジェクト案

• リアルタイムデータ分析基盤の設計（Kinesis, Kafka）

• クラウドネイティブなBIツールの導入（Looker, QuickSight）

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3ヶ月後の目標設定（短期プロジェクト案）

興味を活かして「短期で達成できるプロジェクト」を考えました。

💡 プロジェクト案①：AWS上でMLOps環境を構築

• SageMaker + Lambda + Step Functions で機械学習モデルの自動デプロイを試す。

• ゴール：GitHub上で公開 & note記事にまとめる。

💡 プロジェクト案②：データパイプライン構築

• AWS Glue + Redshift + Athena でデータ分析基盤を作る。

• ゴール：ログデータを分析し、可視化するダッシュボードを作る。

💡 プロジェクト案③：TerraformでAWSの機械学習環境を自動構築

• AWS環境（VPC, S3, SageMaker）をTerraformで管理し、IaCの知識を深める。

• ゴール：GitHubリポジトリに公開 & 記事執筆。

💡 プロジェクト案④：技術記事を3本執筆

• AWS × MLOps、データパイプライン構築、セキュリティ最適化の内容で記事を書く。

• ゴール：noteで3記事公開。

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次のステップ

✅ 強みを活かすキャリア方針を決める

• MLOps、データ基盤、DevOps のどれをメインにするか？

✅ 3ヶ月のプロジェクトを選定

• 興味のあるテーマを1つ選んで短期で実行する。

✅ 成果を発信する

• GitHub & noteで技術記事を書き、ポートフォリオを強化する。

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まとめ

• あなたの強み：クラウドインフラ構築・運用、プロジェクト管理、技術発信、継続学習。

• 見落としがちな強み：ビジネス視点、ナレッジシェア、マルチタスク対応力。

• 今後の可能性：

  1. クラウド × 機械学習（MLOps, データエンジニア）

  2. DevOps & 自動化（Kubernetes, CI/CD）

  3. データ基盤エンジニア（リアルタイム分析基盤）

• 短期目標：

  • AWSでMLOps環境構築

  • データパイプライン構築

  • TerraformでML環境自動化

  • 技術記事を3本執筆

この中で一番ワクワクするテーマを選び、3ヶ月で達成するプロジェクトを決めます！