aijobs 🇯🇵
IT/Web開発業界中途

IT/Web開発業界 × 中途

Web開発業界にて5年間、B2B SaaSおよびC向けマッチングアプリのバックエンド開発・インフラ構築に従事。GoとAWSを活用したマイクロサービス移行により、APIレスポンス時間を40%短縮。スケーラブルなアーキテクチャ設計と、アジャイル開発におけるテックリード経験が強み。日企・外資を問わず、グローバルなプロダクト開発に貢献可能です。

📌 職歴要約

  • 2018年4月〜2021年3月:株式会社テックノベート(B2B SaaS企業)にて、Ruby on Railsを用いた勤怠管理システムのバックエンド開発に従事。機能追加からAPI設計までを担当。
  • 2021年4月〜現在:グローバルWebサービス株式会社(C向けマッチングアプリ)にて、Go言語へのリプレイスおよびマイクロサービス化を推進。テックリードとして3名のメンバーをマネジメント。

📌 実績・強み

  • マイクロサービス移行の推進:モノリシックなRailsアプリケーションをGoベースのマイクロサービスへ段階的に移行し、APIレスポンス時間を平均400msから240msへ40%短縮。
  • インフラコストの最適化:AWSのECS FargateおよびSpot Instanceを導入・チューニングし、月間のインフラコストを約120万円から85万円へ30%削減。
  • 開発生産性の向上:CI/CDパイプライン(GitHub Actions)の整備とテスト自動化により、デプロイ頻度を週1回から1日3回へ向上させ、リードタイムを60%短縮。

📌 技術・スキル

  • バックエンド:Go, Ruby on Rails, Python, SQL (PostgreSQL, MySQL)
  • フロントエンド:React, TypeScript, Next.js (API連携・簡易なUI改修が可能)
  • インフラ・DevOps:AWS (ECS, Lambda, RDS, S3), Docker, Kubernetes, Terraform, GitHub Actions
  • その他:マイクロサービスアーキテクチャ設計, アジャイル/スクラム開発, テックリード, 英語での技術ドキュメント読解・日常会話レベルのコミュニケーション (TOEIC 780)

📌 自己PR

  • 課題発見と技術選定によるプロダクト価値の向上:前職のマッチングアプリでは、ユーザー増加に伴うDBのロック競合が課題でした。私はCQRSパターンとRedisの導入を提案・実装し、ピーク時のタイムアウトエラーを99%削減。技術的な負債を返済しながら、DAU5万人のサービス安定稼働を支えました。常に「なぜその技術を使うのか」をビジネス視点で考え、チームを牽引できる点が私の強みです。

💡 作成のヒント

  • 💡日企と外資系では評価ポイントが異なるため、日企向けには「チーム連携・安定性・改善プロセス」を、外資系向けには「個人のアウトプット・スケーラビリティ・英語力」を強調できるように微調整しましょう。
  • 💡実績の数字(例:40%短縮、30%削減)は、面接で「どのように計測したか」「どのような代替案と比較したか」を深く掘り下げられるため、即答できるように準備してください。
  • 💡技術スタックの羅列だけでなく、その技術を選定した理由や、トレードオフをどう判断したかという「アーキテクチャ設計の思考プロセス」を面接で語れるようにしておきましょう。
  • 💡外資系IT企業を視野に入れている場合、レジュメ(CV)は別途英文で作成し、LinkedInのプロフィールも英語で充実させておくことを強く推奨します。

🔗 🔗 他のレベル

最終確認: 2026-09-06 · aijobs編集部