公開経歴
Sanva
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。
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。
This lens focuses on realtime systems, data boundaries, and service design.
概要
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。
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。
Backend work trained me in concrete habits: define contracts first, keep the data layer understandable, and make realtime paths debuggable. In AI products, I use the same habit to keep the model, client, and server replaceable and maintainable.
経験
モバイル基盤からフルスタック AI プロダクトと平台エンジニアリングへ
約13年 · インターネット / フィンテック
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。
- iOS 低レイヤー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。
- 音動画と描画この経験から、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。
- 決済 / クロスプラットフォームその後は 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。
- 方法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。
スタートアップ · フルスタックとアーキテクチャ
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。
- Backend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。
- リアルタイム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。
- クライアント作品は生産性、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。
- 規律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。
- スタックGo / Gin · PostgreSQL · Redis · gRPC · realtime gateway · Flutter / Dart · Docker · クラウドインフラ
現在 · 独立
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。
- パイプライン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。
- プロンプト設計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。
- オーケストレーション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。
- AIインフラストラクチャ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。
- スタック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。
Stack
納品経路ごとのスタック
モバイル
- ネイティブ iOS（Objective-C / Swift / SwiftUI）
- React Native · Expo · TypeScript strict
- Flutter / Dart クロスプラットフォーム
- 公開フロー、オンボーディング、ネイティブプラグイン、性能改善
バックエンド / アーキテクチャ
- Go / Gin (high-concurrency · layered)
- PostgreSQL · Redis · raw SQL · gRPC · WebSocket
- Realtime communication / wallet transaction / AI chat backend modules
- Modular system design · frontend-backend contracts · replaceable infrastructure
AI / LLM
- マルチモデル LLM ゲートウェイ · ルーティング · フォールバック
- RAG · 長期記憶 · 知識分離
- 対話型プロダクト体験 · AI 同意 · ストア準拠
- プロンプト設計 · 出力検査 · 負例制約
Agent 編成 / 自動化
- Agent 編成とレビューの流れ
- 分離ブランチと明確な ownership
- ブラウザベースの受け入れ確認
- ドキュメント、スクリプト、長期記憶への反映
DevOps / クラウドネイティブ
- AWS EKS · Kubernetes · Helm · ALB Ingress
- Docker / Compose · Nginx · PM2 · Cloudflare Pages
- CI/CD (validate / OTA / build / submit) · three-layer health checks
- Certificates / domains / alerts / ops checks / production cutover runbooks
課金 / ストア公開
- アプリ内課金 · サブスクリプション · StoreKit 2
- App Store Connect API · build / submit
- ストア素材 · ASO · ローカライズ
- AI 準拠文言 · プライバシー · アカウント削除
公開作品
公開済みアプリ
選定したアプリをカテゴリ別にApp Storeで公開中 — タップすると公開ダウンロードページが開きます。
創作
生産性
健康
教育
暮らし
AI 履歴 Q&A
プロジェクト経験、技術領域、履歴の詳細を質問できます。
Sanva のモバイル、バックエンド、AI プロダクト、クラウド展開、CI/CD、App Store 公開経験を短時間で把握できます。
進め方
仕事の進め方
まず納品の流れを分ける
目的、クライアント、バックエンド、AI、リリース、運用を分け、それぞれの入力、出力、確認方法を決めます。
複雑さを境界の中に入れる
低レイヤー性能、決済、リアルタイム、EKS 移行では、状態、契約、ロールバック、可観測性から始めます。
AI は実行を助けるが、判断は持たない
プロンプト、RAG、Agent 編成、スクリプトは人の判断を支えるものです。並列作業には事前の範囲と事後レビューが必要です。
リリース後も責任を持つ
CI/CD、ヘルスチェック、アラート、証明書、ドメインまで納品の一部です。公開は終点ではありません。