技術プロフィール
Sanva エンジニアリングプロフィールノート
このページは Sanva の技術経験を、プロジェクト背景、担当範囲、技術判断、成果、振り返りという観点で整理しています。
位置づけ
モバイル低レイヤーを土台にしたフルスタックプロダクトエンジニア
Sanva は 13 年のソフトウェアエンジニア経験があり、初期は iOS とクライアント低レイヤーに長く取り組みました。Objective-C、Swift、音声・動画コーデック、OpenGL ES と C++ レンダリング、高性能 SDK、決済関連モジュールを扱っています。
この経験から、まずレイヤーと契約を明確にし、そのうえで性能、状態、失敗パス、リリース検証を本番前に潰すという実践的な進め方が身につきました。
フルスタック
クライアントからバックエンドとクラウドデリバリーへ
その後は Go / Gin サービス、PostgreSQL、Redis、gRPC、リアルタイムメッセージング、WebSocket サブスクリプション、クロスプラットフォームクライアントまで領域を広げました。単一の API ではなく、API 契約、クライアント状態、デリバリーリスクをまとめて扱います。
クラウドデリバリーでは、コンテナ化、クラスタ運用、ingress、ヘルスチェック、ロールバック設計、メンテナンス時間の管理を経験し、移行計画、可観測性、リリースリスクの制御を重視します。
AI プロダクト
LLM、RAG、Agent 編成を出荷できる流れにする
近年は複数の AI アプリを、プロダクト定義、UI 設計、モバイル実装、バックエンド、モデル連携、サブスクリプション、リリース準備まで一貫して作っています。
主な領域はマルチモデル連携、RAG、長期記憶、対話型プロダクト体験、プロンプト設計、同意を前提にしたデータ処理、マルチ Agent 協調です。目的はデモではなく、検証・受け入れ・保守ができるプロダクトシステムにすることです。
デリバリー
リリース前後には根拠が必要
進め方は再現性を重視します。スキャフォールド、型チェック、ビルド、ページ検証、ストア素材、審査準備、リリース後チェックをできるだけ安定した手順にします。
Python は資料整理、自動化スクリプト、バッチ検査、ツールチェーンの接着に使うことが多く、TypeScript、Go、shell はそれぞれフロントエンド、バックエンド、Ops 自動化を担います。
作品
長期的に運用するプロダクトとアプリが中心
作品は生産性、クリエイティブ、健康、教育、生活領域にまたがり、キャリア表現、会議メモ、スピーチ練習、語学練習、ピクセル素材、ペットケア、ギフト提案などを含みます。
これらは背景、担当、技術判断、成果、振り返りで話しやすいプロジェクトです。ユーザー課題からプロダクト設計、AI 機能、モバイル体験、サブスクリプション、保守までの流れを示せるためです。
協業
経験が活きる相談領域
複雑なモバイル体験、iOS 内部、バックエンド契約、AI プロダクト化、RAG、Agent 編成、アプリ公開、CI/CD、クラウドデリバリーでは、アーキテクチャと実装の両面から話せます。
短期的に機能を積むだけの案件では、まず境界、受け入れ基準、保守コストを明確にし、ネイティブ、クロスプラットフォーム、マネージドサービス、自前基盤のどれを使うかを決めます。