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スキル・技術スタック

ハードスキル

データエンジニアリング

技術 レベル 主な用途
Apache Airflow 上級 パイプラインオーケストレーション、DAG、リトライ、SLA
Apache Spark 上級 大規模データの分散処理
DBT 中級 階層変換、データテスト
Hadoop / HDFS 上級 分散ストレージ、ビッグデータエコシステム
Apache Hive 上級 分散データへのSQLクエリ
Apache HBase 中級 カラム指向NoSQLデータベース
Impala 中級 高性能分析クエリ
Apache Oozie 中級 Hadoopワークフローオーケストレーション
Docker / Compose 中級 サービスとパイプラインのコンテナ化
GitLab CI/CD 中級 テスト自動化、ビルド、デプロイ
GitHub Actions 中級 オープンソースプロジェクトのCI/CD

データサイエンス

技術 応用
教師あり分類 決定木、ナイーブベイズ、ランダムフォレスト
回帰 単純・重回帰線形、Ridge、Lasso
クラスタリング K-Means、シルエット分析
不正検出 財政リスク分析への機械学習応用
強化学習 基礎と実践的応用
グラフ分析 複雑なネットワーク、法人関係
技術 ツール
一変量・二変量分析 Pandas、Seaborn
記述統計 Statsmodels
外れ値処理 IQR、ウィンザライゼーション
相関と多重共線性 VIF、ヒートマップ
モデル評価 Scikit-learnメトリクス

Scikit-learn · TensorFlow · Pandas · NumPy · Matplotlib · Seaborn · Statsmodels · beartype

データベース

データベース タイプ 経験
PostgreSQL リレーショナル 上級
Oracle Database リレーショナル 上級
SQLAlchemy ORM / 抽象化 中級
Databricks レイクハウス 中級
Hive 分散SQL 上級
Impala 分散SQL 中級
HBase カラム型NoSQL 中級

言語・ツール

  • Python 3.13 — 主要開発言語
  • SQL / Impala — クエリ、DDL、リレーショナルモデリング
  • Shell Script — 自動化とパイプライン統合
  • Java 11+ — OOP、システム、階層アーキテクチャ
  • Git / GitHub / GitLab — バージョン管理とコラボレーション
  • uv / Poetry — モダンなPython依存関係管理
  • Ruff — 超高速Pythonリントとフォーマット
  • Pytest — モックとフィクスチャを使った自動テスト
  • Docker — コンテナ化
  • GitLab CI/CD / GitHub Actions — デプロイ自動化
  • Jupyter Notebook / Lab — 探索的分析と実験
  • VS Code — 一般的な開発
  • Databricks — クラウドビッグデータプロジェクト
  • Jira — アジャイル管理（Scrum/Kanban）

ソフトスキル

  • システム思考

    データを超えて問題を俯瞰する能力 — ビジネスルール、 技術アーキテクチャ、意思決定への実際の影響を結びつける。

  • 技術的コミュニケーション

    複雑な分析を非技術系ステークホルダーにも わかりやすい言葉で伝える能力。明確で客観的な文書化。

  • 自律性と主体性

    構想から本番デプロイまで、密なマネジメントなしに エンドツーエンドで成果を出してきた実績。

  • プロダクト志向の視点

    機能するコードだけでなく、本当のビジネス価値の提供に集中。 すべてのパイプラインを測定可能なインパクトを念頭に構築。

  • 適応力

    日本での6年間の国際経験により、文化的・技術的・組織的に まったく異なる環境でも自律的に活動できる レジリエンスと適応力を培った。

  • 複雑な問題解決

    財政詐欺検出、大規模データパイプライン、 レガシーと最新システムの統合など、 高複雑度の課題への対応経験。

  • 学際的なコラボレーション

    税務監査官、ビジネスアナリスト、開発者との協働経験 — 異なるプロフィール間でニーズを翻訳する。

  • ベストプラクティスへの注意

    テスト済み、文書化済み、バージョン管理済みのコードが標準。 自動テスト、リント、品質レビューなしには何も納品しない。

学歴

学歴

  • 🎓 システム分析・開発学士 — Unicesumar (2025 – 2026)
  • 📊 データサイエンス専門課程 — EBAC (2026年修了予定)
  • 💻 情報システム — UFRRJ (2013 – 2017、未修了)
  • 📐 経済学 — UFRRJ (2012 – 2013、未修了)

国際経験

日本での6年間

日本での経験は、言語面だけでなく、仕事の進め方においても 形成的でした：規律、細部への注意、プロセスの尊重、 そして高プレッシャー下での自律的な行動力。 これらのスキルを本番データワークに直接活かしています。