正因人少， 每个人都负责到底。

2006年进入索尼，从事面向移动设备与监控摄像头的嵌入式系统、设备驱动及应用开发。2016年转入埃森哲，面向制造业与政府机构，一贯负责云平台构建、系统开发项目的RFP编制、报价、开发启动直至交付管理。2022年6月独立创业，创立本公司。

公司整体经营与业务方向的把控。同时至今仍作为技术负责人参与项目。近期为大型电力企业设计开发了基于GCP的AI知识检索平台，为大型通信企业设计开发了与Slack联动的AI聊天机器人。两者均采用LangChain构建RAG架构，通过Chunk设计、向量检索与提示词设计打磨回答精度。

• Azure
• AWS
• GCP
• 架构设计
• CI/CD（Azure DevOps）
• Python
• TypeScript
• C#
• Java
• C/C++

• Microsoft Certified: Azure Solutions Architect Expert
• Azure AI Engineer Associate
• Azure Administrator Associate
• Azure Developer Associate
• DP-200 / DP-201
• DA-100（Power BI）
• 基本信息技术工程师（日本）

我从嵌入式开发起步，又在咨询公司见过大型项目的交付。在那里我觉得最可惜的，是在不了解现场的情况下敲定的需求，就那样被原封不动地做了出来。本公司之所以采用Forward Deployed这种工作方式，正是出于这份反思。坐在客户身边，亲眼确认什么才是真正的问题，然后再动手。AI作为工具已经足够强大了。剩下的，是有没有人能判断该把它用在哪里。

毕业于中国某信息类大学后，从事软件工程师工作。积累了大量基于Azure、AWS的PaaS构建Web／接口系统的开发经验，也参与过基于Azure的IoT系统构建与数据分析平台建设。主要领域为通信、金融与IT基础设施。在将丰田互联的后台API迁移至Azure的项目中担任PM。在政府外围团体的核心系统改造中，从需求定义阶段介入，带领在岸／离岸混合开发团队负责交付管理。

业务战略与项目战略的制定和执行。将项目的范围、进度、成本、质量与风险作为一个整体管理，直至交付满足客户需求的成果物。与客户、公司内部相关部门及外部合作伙伴的协调、团队管理、向经营层汇报也属于其职责范围。

• Azure
• AWS
• LangChain
• Python
• C#
• Java
• React
• Kubernetes
• Docker
• CI/CD（Azure Pipelines）

• Microsoft Certified: Azure Solutions Architect Expert
• Azure AI Engineer Associate
• Azure Data Scientist Associate
• Azure Data Engineer Associate
• Azure IoT Developer Specialty
• Azure Developer / Administrator Associate
• MCSD: App Builder
• MCSA: Web Applications
• ITIL Foundation

在大型系统改造中，需求定义阶段所决定的事情会一直影响到最后。正因如此，我不会在不理解客户业务的情况下进入设计。从带领包含离岸成员的团队的经验来看，好的成果物源于好的提问。AI项目也是一样：在选择模型之前，我会先确认这项业务是否真的具备了可以用AI解决的形态。

毕业于东京都市大学后，作为系统架构师主要活跃于金融与保险行业，参与大型项目的系统架构与云解决方案的设计与实现。在大型银行的网上银行系统重建中负责前端架构（Angular）的设计与开发；在保险公司系统的AWS重建中负责后端架构（Spring）的设计与开发。通过CI/CD流水线的设计与搭建，实现了从开发到部署的自动化，缩短了发布周期。2025年4月加入本公司。

各项目交付战略与执行计划的制定及推进。负责项目的质量管理与改进措施的实施，以及包含外包供应商在内的团队管理。在面向公司内部知识的RAG型AI聊天机器人构建中，负责基于Azure AI Search的检索平台设计，以及运行于Azure Functions上的FastAPI后端开发。

• Azure
• AWS
• PyTorch
• TensorFlow
• Kubernetes
• Docker
• CI/CD（Jenkins、GitLab）
• React
• Angular
• TypeScript
• FastAPI
• Python
• Spring
• Java
• Gin
• Go
• Prometheus
• Grafana

• Microsoft Certified: Azure Solutions Architect Expert
• Azure AI Engineer Associate
• Azure Administrator Associate
• Azure Fundamentals

我一直在处理金融与保险这类不允许停机的系统。从中养成的感觉是：只做出能跑的东西是不够的。换谁接手都能修好吗？出故障时能追查到根因吗？即使是嵌入了AI的系统，这一点也不会改变。反而正因为存在精度会波动的部分，才更需要从设计之初就把监控与改进的机制放进去。

毕业于华东理工大学后，作为软件工程师任职于汇丰银行与SAP SE，在IBM AS/400、SAP R/3、SAP HANA Cloud平台上参与了多个大型IBM与SAP产品的开发。在株式会社JERA的CX项目中，负责分析发电厂建设选址系统的前端与后端开发，运行于Azure AKS与Function App之上，并承担数据库schema设计、Azure DevOps任务管理、代码评审、测试与部署。

SAP解决方案与云应用平台的设计，以及生成式AI领域的开发。除使用大语言模型实现Agent外，还涉及基于Stable Diffusion的图像与视频生成、LoRA模型训练及推理API开发。

• Azure
• 阿里云
• AWS
• PyTorch
• CUDA
• 大语言模型Agent
• Stable Diffusion
• Python
• PHP
• ABAP
• JavaScript
• HTML5
• SAP Fiori
• Swift
• Java
• Scrum

• Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate（AI-102）
• Azure AI Fundamentals（AI-900）
• Project Management Professional（PMP）
• ITIL v3 Foundation
• SAP Certified（BC100 / BC400 / HA100 / HA400 / SM100）

我做过的工作跨度很大，从核心系统一直到生成式AI。像SAP这样厚重的体系，和Stable Diffusion这样变化极快的技术，乍看完全是两回事。但两者相同的地方在于，都要思考「放在业务的哪个位置才见效」。每有新技术出现我都会动手试一试，就是想保持住这份判断力。

毕业于京都信息大学院大学应用信息技术研究科后，作为系统工程师从事以Java为中心的Web应用开发，从前端（JSP／JavaScript）到服务端（Java）一贯负责。在面向人寿保险行业的理赔与申请受理系统中，负责给付金申请的线上闭环及各类合同手续的受理平台。在固定资产管理系统中，以记账分录定制为中心，承担批处理开发、数据迁移、故障调查与修复。作为副组长，还负责离岸开发的进度与课题管理及成果物评审。

从项目执行计划的制定到开发、质量管理及质量提升措施的实施。在面向公司内部的RAG系统构建中，负责基于Azure AI Search的检索平台与运行于Azure Functions上的FastAPI后端的设计与开发，并完成了运维设计与移交。

• AWS
• Azure
• Python
• Java
• JavaScript
• JSP
• HTML5
• Oracle
• MySQL
• PostgreSQL
• SQL Server
• R

• Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate
• Azure Developer Associate
• Azure Fundamentals
• DP-200
• TOEIC 760分
• 日商簿记3级

我做过保险与会计这类不容出错的业务系统。那时学到的是：如果不理解规格背后的业务规则，就做不出真正正确运行的东西。在我现在负责的RAG系统里，提升检索精度的工作，归根结底也是理解「使用者想知道什么」的工作。技术在变，但要做的事情的内核是一样的。