職務経験

チャーター・コミュニケーションズ ― システムエンジニア III
2025年8月 - 現在
出社

ビデオ配信チームのエルドアン・シムセクの下で、堅牢で安全かつスケーラブルなストリーミングインフラを設計・構築しています。

ビルドAI ― 機械学習エンジニア（契約）
2025年5月 - 2025年6月
リモート

実世界の建築PDFに対する継続的なベンチマークと改良を通じて、Bild AIの内部テーブル抽出パイプラインを改善し、ヘッダー精度を**約15%向上、セルレベル精度を約12%向上、テーブル検出精度を約10%**向上させました。
複数のテーブル抽出APIソリューションとBildの社内パイプラインを横断してテーブル抽出をベンチマークする、モジュラーなPythonフレームワークを設計・構築し、再現可能な評価と迅速な反復を可能にしました。
単独でテーブルマッチング、ヘッダー精度（ファジー文字列マッチ）、およびセルレベル精度（シーケンスアラインメント）のコアロジックを実装し、エッジケースを顕在化させてアルゴリズム設計を導きました。
クラウドからのPDF取り込み、正解データとの比較、メトリクスのログ、およびレポート生成（CSV、JSON、Google Sheets）を含む評価パイプライン全体を自動化し、スケーラブルなベンチマーキングを実現しました。
プロバイダー間で抽出を実行・比較するCLIツールを提供し、回帰テストを加速し、手動QAの時間を削減しました。
160件以上のコミットを行い、52万行以上のコード変更に貢献し、評価とツール群のエンドツーエンドの責任を示しました。

イーベイ ― ソフトウェアエンジニア
2021年5月 - 2024年12月
リモート

Storage Management System (STMS) プロジェクトを強化し、毎分150万件以上のメトリクスを取り込めるようにしました。70以上のアレイ、60以上のスイッチ、1100以上のホスト、900以上のディスクグループ、200以上のクラスターを、イーベイの3つのデータセンターで管理しています。
イーベイのTess.IOクラウドプラットフォーム上で3リージョンにわたり45以上のサービスを管理・デプロイし、STMSの高可用性とフェイルオーバーを確保しました。
ハードウェアメトリクスを処理するマイクロサービスを開発・保守し、CRUD操作を容易にし、他の社内サービスへリアルタイムデータアクセスを提供しました。効率的なRESTful APIを構築するために、JavaScript、Node.js、Express.js、Python、Flask、Mongoose、Postgres、Sequelizeを使用しました。
STMSのすべてのマイクロサービスに対してMongoDBからPostgresへの移行を主導し、36のコレクションを74のテーブルに変換し、Sequelize ORMとカスタムミドルウェアを統合してシームレスな移行を実現しました。
HitachiのアレイやBrocadeのスイッチ向けのログ監視サービスに取り組み、PythonおよびRsyslogを用いて、メール、Slack、PagerDuty経由でストレージチームへ迅速にアラートが届くよう改善しました。
Docker、イーベイのコンテナレジストリ、Kubernetesを活用して、マイクロサービスのコンテナ化、デプロイ、管理を合理化し、STMSのスケーラビリティと高可用性を確保しました。
イーベイのSoftware Defined Storage (SDS) プラットフォーム向けの重要なバックエンドサービスを構築し、3.5万以上のボリュームのデータを集中化してボリューム管理の主要なデータソースとなり、780人以上のプラットフォーム利用者をサポートしました。
STMS、SSI、EOSチーム間のクロスファンクショナルな取り組みを主導し、ストレージ運用とデータ可視化を合理化する堅牢でスケーラブルなバックエンドソリューションを提供するための技術的改善を推進しました。
RestifyというExpress.jsベースのバックエンドフレームワークを開発し、Mongoose/MongoDBからSequelize/Postgresへの移行を支援しました。Express-Restify-Mongooseに触発され、GETリクエストに特化し、ソート、選択、リミット、差分、包含などの高度なクエリ機能を提供します。さらに、JSONからSequelizeクエリへの変換機能も含んでいます。
Postgres向けに特化したfindOneAndUpdate()というJavaScript関数を作成し、Mongooseの同等機能に触発されてSequelizeを使用しました。この関数はリレーショナルデータベース向けに最適化され、カラム、1対1カラム、1対多カラムの更新を効率的に処理し、必要なフィールドのみを更新することでデータベースリクエストを最小化しました。
単純なものから複雑なネストされたキー・バリューオブジェクトまで、オブジェクトプロパティの深い比較を行う効率的かつ正確なネイティブJavaScriptパッケージを構築しました。

日立ヴァンタラ ― テクニカルコンサルタント
2021年5月 - 2024年12月
リモート

イーベイで契約ソフトウェアエンジニアとしてフルタイムで勤務しました。
会社設立以来何十年にもわたって構築・進化してきた、第三者クラウドプロバイダ（AWSやAzureなど）を介さずにコアビジネスを支えるイーベイの専有クラウドインフラをプログラム的にプロビジョニング、構成、管理する抽象化レイヤーとして機能するインフラ自動化ツールを開発・保守しました。
イーベイが使用する日立製品に関する問題をサポート・解決し、円滑な運用と最小限のダウンタイムを確保しました。

オスギル・ディフェンス ― 創業者
2024年5月 - 2024年10月
リモート

フォーラム・ベンチャーズアクセラレータを通じて、$145,000のプレシード資金を獲得し、評価額は$1.93Mでした。
オープンソースのAI駆動サイバーセキュリティツールであるTARSを構築・ローンチし、GitHubで300以上のスターと40以上のフォークを獲得しました。
AIベースの信頼性スコアリングのためのPythonフレームワークであるPAXを開発し、自己反省、確率的予測、および観測された一貫性を活用することで幻覚（hallucinations）を低減しました。
初期段階の技術開発を主導し、チームを管理してマイルストーン達成、コア技術の構築、およびアウトリーチと成長のための企業の初期ウェブプレゼンスを確立しました。

アナーキー (YC W23) ― エンジニアリングインターン（パートタイム）
2023年11月 - 2024年1月
リモート

GPT-4とPineconeを統合したReddit向けマーケティングツールであるInsightRedで、Anarchyの2023年10月のハッカソンで1位を獲得し、その結果採用されました。
AnarchyのChat.devプロジェクト向けに、将来の統合に備えた強化されたAPIキー認証システムを開発しました。一方向ハッシュ、アカウントごとの複数キー対応、チェックサムとキャッシュによる効率的な検証を備え、データベースクエリを最小化します。
オープンソースLLMモデルの性能を評価するベンチマークツールllm-speed-benchmarkを構築し、トークン毎秒、GPU、CPU、メモリ使用量、ランタイムを計測し、17以上のスターと4以上のフォークを獲得しました。

コロラド鉱山大学 ― 研究助手
2021年2月 - 2021年9月
ゴールデン（コロラド州）

Human-Centered Robotics Labの学部研究フェローとして、Dr. Hao Zhangの指導を受けました。
PythonとROSを用いてTritonsと呼ばれる三角形オムニホイール地上ロボットの機能を強化し、精密で効率的な移動、正確な回転、同時制御を可能にし、全体の移動速度を4倍にしました。
OptitrackカメラとROSを使用した比例フィードバックシステムを実装し、Tritonロボットが2m×2mの領域内で指定された実世界の座標に±0.05mの許容誤差で正確に到達できるようにしました。
Google DriveおよびMicrosoft 365からすべてのドキュメントをGitLabへ移行し、ファイルをMarkdown形式に変換してHCR Lab内でのアクセスと共同作業を効率化しました。
高校生にプログラミングとロボティクスの基礎を指導し、TritonロボットのLED色を制御するROSノードの開発を指導しました。

ナマステ・ソーラー ― インターン
2017年9月 - 2018年5月
デンバー（コロラド州）

VBAを使って会社のキャッシュフローと従業員パフォーマンスを分析するExcelツールを作成しました。
AutoCADを使って住宅図面上の最適な太陽光パネル配置を設計する作業に携わりました。

米国海洋大気局（NOAA） ― インターン
2017年6月 - 2017年7月
デンバー（コロラド州）

NOAAのScience on a Sphere（SOSx）チームで活動しました。
NOAAのTour Builderソフトを使ってSOSx向けにアポロ11号ミッションに関するインタラクティブな教育用コンテンツを開発しました。

エロルズ・テイラリング ― 接客
2008年9月 - 2018年5月
デンバー（コロラド州）

家族経営の一員として優れた接客を提供し、顧客の迎え入れ、サポート、支払いの受領を行いました。
清潔で整理された作業スペースを維持し、顧客の仕立て服を管理し、店舗の見た目を整えました。
電話での顧客からの問い合わせや注文に迅速に対応し、正確かつ有益な情報を提供しました。
学校の後の空き時間や週末の一部、休日にビジネスの成功に貢献しました。

デンバー・カントリークラブ ― テニスコートの整備
2015年6月 - 2015年8月
デンバー（コロラド州）

ハード、合成、砂利の表面で構成される屋内外のテニスコートを清掃しました。
作業で使用した道具：ゴルフカート、ブロワー（落ち葉吹き飛ばし機）、テニスコート用スクイージー、砂利用レーキ。

受賞歴・実績

8090 トップコーダーチャレンジ ― 7位
2025年6月

レガシーのブラックボックスシステムのリバースエンジニアリングに焦点を当てた8時間のチャレンジで、425人のエンジニア中7位に入賞しました。
60年以上稼働している旅費精算システムを再現するために、古典的な機械学習手法とヒューリスティックを組み合わせたソリューションを開発しました。
過去のデータと社員への聴取のみを用いて、システムの挙動を高精度で再現することに成功しました。

National Security Hackathon ― 特別賞受賞者
2025年4月

サンフランシスコで開催された Cerebral Valley の第2回国家安全ハッカソンで、$5,000 の特別賞を受賞しました。
災害時の安全なルート調整のためのスマートシティ緊急避難ツールであるガーディアン・グリッド（Guardian Grid）の開発を主導しました。
Code Metal 向けの特別なサイバーセキュリティチャレンジを成功裡に完了し、高度なシステム侵入能力を実証しました。

Anarchy Hackathon ― 1位
2023年10月

GPT-4 と Pinecone を統合した Reddit 向けマーケティングツール InsightRed で優勝しました。
Reddit のコメント分析を通じて潜在顧客を特定するシステムを構築しました。
この勝利により Anarchy でのパートタイムのエンジニアリングインターン職を獲得しました。

技術スキル

言語: Python, JavaScript, Bash Script, Rust, Go, Java, C++, & C
データベース: Postgres, MySQL, SQLite, Pgvector, Pinecone, MongoDB, & Amazon RDS
開発: Node.js, Express.js, Flask, FastAPI, Sequelize, Streamlit, Mongoose, Langchain, BeautifulSoup4, Selenium, Axios, yt-dlp, ffmpeg, ffprobe, Next.js, Three.js, pdf.js, Playwright, Hugo, Framer, Tailwind, & Mermaid
クラウド: Docker, Podman, Kubernetes, Tess.IO (eBay のクラウドプラットフォーム), Supabase, Vercel, Nginx, Ansible, AWS EC2, AWS S3, AWS Lambda, Amazon Kinesis Data Streams, Google Cloud, Google Workspaces, & RunPod
ツール: Git, GitHub, GitLab, VSCode, Helix Editor, Vim, ChatGPT, Claude, Perplexity, V0, Cha, Ch, Apollo, Postman, Jira, Slack, Discord, Ollama, tmux, DocuSign, Google Analytics, PostHog, Apollo.io, Hunter.io, & LinkedIn Navigator
API: OpenAI, Anthropic, Cohere, Groq, Travily, Brave, Google Gemini, xAI, DeepSeek, Mistral, AWS Bedrock, Together AI, Twilio, Mapbox Geocoding, & Textbelt
モデル: gpt-5, gpt-5-mini, gpt-4o, gpt-4o-mini, gpt-4.1-mini, gpt-4.1, o3, gpt-4o-search-preview, gpt-oss-120b, gpt-oss-20b, claude opus 4.5, claude sonnet 4.5, claude haiku 4.5, claude opus 4.1, claude opus 4, claude sonnet 4, claude 3.5 sonnet, gemini-3-pro, gemini 2.5 pro, gemini 2.5 flash, grok-4-fast-reasoning, grok-4-fast-non-reasoning, grok-3, grok-4-0709, deepseek r1, qwen3, llama2, llama3, whisper, dall-e-3, dall-e-2, gemma3, & Banana Nano
AI とエージェント: Cursor IDE, Windsurf IDE, Claude Code CLI, Gemini CLI, Kiro CLI, Exa Websets AI, & MCP Servers

学歴

コロラド・スクール・オブ・マインズ
コンピュータサイエンスの理学士
ロボティクスおよびインテリジェンスシステムを専攻
2018年8月 - 2022年5月
ゴールデン, コロラド州

デンバー・イースト高等学校
高等学校卒業資格（High School Diploma）
2014年8月 - 2018年5月
デンバー, コロラド州

サイドプロジェクト

ガーディアン・グリッド

大規模災害時にコミュニティが迅速かつ安全に対応するのを支援するスマートシティ緊急避難ツールを構築しました。
市の管理者がインタラクティブな地図上で危険区域をマークし、安全区域を定義できるシステムを開発しました。
住民に最も安全な避難ルートを生成・伝達するための高度な経路探索アルゴリズムを実装しました。
現在位置を利用して危険を考慮した避難ルートを Google Maps と統合して表示するウェブポータルを作成しました。
2025年の国家安全ハッカソンでこのソリューションを設計・実装し、革新的なアプローチで特別賞を受賞しました。

PAX（模範的信頼性のためのプロアクティブエージェント）

LLM の応答信頼性を測定し改善するための研究エージェントとフレームワークを開発しました。
強制的な帰属（attribution）、確率的信頼度スコアリング、および観測された一貫性のための体系的アプローチを実装しました。
複数の LLM を使用して応答をレビュー・検証する自己評価システムを作成しました。
TARS からのピボットとして構築し、AI の信頼性と堅牢性に関する根本的な問題に対処しました。

Cha

ターミナルから強力な言語モデルと効率よくやり取りできるようにする、オープンソースのコマンドラインツールを開発しました。
OpenAI 互換の API を用いたマルチプラットフォーム AI サポートを実装し、ユーザーが異なる AI プロバイダ間をシームレスに切り替えられるようにしました。
ウェブスクレイピング（YouTube、PDF、一般的なウェブコンテンツ）、Perplexity AI に似た回答検索エンジン、検証付きの対話型コード生成、チャット履歴管理などの総合的な機能を構築しました。
トークン見積もり、ファイルタイプサポート（PDF、DOCX、XLSX、OCR対応の画像）、統合シェルアクセス、ローカル構成オプションなどの高度な機能を追加し、ワークフロー効率を向上させました。
GitHub 上で64以上のスターと6以上のフォークを獲得し、開発者コミュニティでの価値を示しました。

先行プロジェクト Cha と比較して起動が10倍速い、軽量な Go 言語ベースの CLI ツールを開発しましたが、コア機能は維持しました。
OpenAI, Groq, DeepSeek, Anthropic, XAI, Together, Google Gemini, Mistral AI, Amazon Bedrock, Ollama などのマルチプラットフォームサポートを構築し、シームレスな切替を可能にしました。
対話型と直接モード、Unix パイピング、スマートなファイル処理（PDF、Word 文書、スプレッドシート、OCR対応画像）、セッション継続などの高度な機能を実装しました。
Brave Search API を用いたウェブ検索統合、ウェブスクレイピング、macOS、Linux、Android/Termux、Windows 全般でのクリップボードサポートなどを実装しました。
GitHub 上で10以上のスターと1以上のフォークを獲得し、開発者コミュニティでの急速な採用を示しました。

DocuInsight

契約の「合意罠（Agreement Trap）」に対処するため、署名者と送信者の双方が契約内容を完全に理解できるようにし、透明性を高め法的紛争を減らすことを目的としました。
重要条項をハイライトし平易な英語に翻訳することで法的契約を簡素化する AI 駆動プラットフォームを開発し、DocuSign とシームレスに連携して電子署名を実現しました。
OpenAI の最先端モデル（効率的な JSON 抽出のための gpt-4o-mini と包括的な文書解析のための o1-preview）を活用してインサイトと要約を生成しました。
バックエンドは Python と Supabase 上の PostgreSQL、フロントエンドは Next.js で構築し、Linode インスタンスにデプロイして堅牢でスケーラブルなパフォーマンスを実現しました。
Resend の API を統合して効率的なメール通知を実装し、ユーザーインタラクションと契約管理ワークフローを強化しました。
DocuSign Hackathon: Unlocked に向けて作成・参加し、契約管理の非効率性に AI で対処することに焦点を当てた詳細な Devpost 提出を行いました。

Notify Cyber

最新のサイバーセキュリティニュースを集約するプラットフォーム Notify Cyber を開発・公開し、17K+ の訪問者と43K+ のページビューを達成しました。
無料のマーケティングキャンペーンで Reddit 上で65K以上の閲覧と96%の賛成率を獲得し、新機能のウェイトリストを160+ 人以上増加させました。
Supabase 上に Postgres データベースを構築し、ウェブスクレイピングと OpenAI の gpt-4o-mini モデルを用いた要約でコンテンツキュレーションを自動化しました。
月額コストをデータベース、API、ホスティング費用を含めわずか $1.85 に最適化しました。
Python 製のウェブスクレイパーを設計・実装して記事を抽出・処理し、要約には OpenAI の ChatGPT API を活用して効率的にデータベースを更新しました。
プロジェクトの Postgres データベースを Supabase クラウドサービス上にデプロイして設計・管理しました。
サイトは公式に 2023年6月1日にローンチされましたが、2025年10月5日に完全にオープンソース化され、リポジトリは GitHub に、サイトの静的バージョンは同ドメイン上にホストされています（https://notifycyber.com/）。

Threat Assessment & Response System (TARS)

Python と Shell スクリプトで、サイバーセキュリティの侵入テストを自動化する AI 駆動ツールを開発しました。
Osgil Defense のプレシード投資獲得に貢献し、GitHub 上で340+ のスターと49+ のフォークを獲得しました。
CrewAI、LangChain、OpenAI の GPT-4 モデル、Docker を活用し、Nettacker、Rustscan、Zed Attack Proxy (ZAP)、Nmap などのツールを統合して包括的な脅威分析を行い、Streamlit を用いてユーザーインターフェースを構築しました。

Moving Pose

3人チームの授業プロジェクトで、Dr. Zanfir、Dr. Leordeanu、Dr. Sminchisescu による論文「The Moving Pose: An Efficient 3D Kinematics Descriptor for Low-Latency Action Recognition and Detection」を実装しました。
Xbox 360 Kinect センサーをセットアップし、C++ と Kinect v1.8 SDK を使用してリアルタイムのスケルトンデータ取得を行いました。
Python、Tkinter、C++ を用いて UI を開発し、Kinect V1.8 ToolKit のサンプルソースコードを適用して実装しました。

SVM On Skeleton Data

Python を使用して人間の行動を予測する大学プロジェクトを開発し、MSR Daily Activity 3D データセットを RAD および HJPD 形式に再フォーマットし、pandas、matplotlib、scipy、numpy、libsvm などのライブラリを活用しました。
特定の人間の活動/動作を分類するサポートベクターマシンを実装し、62.5%から70.83%の精度範囲を達成しました。
プロジェクトの実行を成功させ、指定された精度範囲内で人間の行動を正確に予測する成果を示しました。

活動

マインズ・ロボティクス・クラブ - AgBot チーム
2018年9月 - 2020年1月
ゴールデン、コロラド州

2019年の AgBot 自律型農業ロボットのコードに携わり、Python、C++、および ROS Kinetic Kame を使用しました。
ロボットが作物フィールドの境界に到達したことを検知するための ROS パブリッシャーを開発しました。コードは Python で開発され、ロボットの Lidar を利用しました。