Full StackAI Engineer.
フルスタックAIエンジニア ／ データサイエンティスト
Profile
プロフィールBritish Full-Stack AI Engineer building production-ready AI products end-to-end. From RAG pipelines and LLM grounding to scalable Next.js + Cloud Run deployments — I take research all the way to revenue. ~10 years across enterprise (THG, Gifftid), independent contracting and research roles; deployed AI serving 7M+ monthly users. Now based in Tokyo and committed to building my career here, seeking a full-time role with visa sponsorship (approx. 1–2 months to issue).
研究から運用まで一貫して手がける、フルスタックAIエンジニアです。RAGパイプラインやLLMのグラウンディングから、Next.js × Cloud Run のスケーラブルなデプロイまで——研究を、ちゃんと収益につながるプロダクトへ。事業会社（THG・Gifftid）での勤務、フリーランスでの業務委託、研究職を合わせて約10年、月間700万人以上が使うAIを本番リリースしてきました。現在は東京在住で、今後も東京を拠点にキャリアを築いていきたく、就労ビザのサポートをいただける正社員ポジションを希望しています（取得目安1〜2か月）。
“I don't just build models — I build the entire infrastructure required to make them work in production.”
モデルをつくるだけではありません。それを本番できちんと動かすために必要な基盤まで、まるごとつくります。
Working Principle 仕事の原則
Availability & Documents
就業条件・応募書類- 所在地Location
- Tokyo, Japan (JST)日本・東京（JST）
- 就業可能日Status
- On visa issue (approx. 1–2 months)ビザ取得後すぐ（目安1〜2か月）
- 希望雇用形態Seeking
- Full-time · Permanent正社員（無期雇用）
- 希望職種Roles
- AI / ML Engineer · MLOps · Data Engineer · BackendAI・機械学習エンジニア／MLOps／データエンジニア／バックエンド
- 勤務形態Work style
- On-site · Hybrid · Remote出社・ハイブリッド・リモート いずれも可
- ビザVisa
- Open to sponsorship (British national)就労ビザのサポート希望（英国籍）
- 成果物Output
- Production, not POCsPoCではなく、本番稼働するもの
PDF ・ 英語版と日本語版の職務経歴書（いずれもATS対応）、およびJIS準拠の履歴書。
Experience
職務経歴Contract Full-Stack AI Engineer & Data Scientist
フルスタックAIエンジニア／データサイエンティスト（業務委託）
Independent — Multiple Clients
個人事業（フリーランス）— 複数クライアント
Loredana — AI coaching SaaS: architected a full-stack Next.js + Firebase platform; built 'Sage Journal' with Gemini for sentiment-aware coaching feedback, real-time Recharts dashboards (six-pillar resilience radar, somatic body mapping) and role-based Firestore auth.
Loredana（AIコーチングSaaS）：Next.js + Firebase のフルスタック基盤を設計。Gemini を使った『Sage Journal』で感情を汲み取るコーチングフィードバックを実装し、Recharts によるリアルタイム・ダッシュボード（6軸のレジリエンス・レーダー、ソマティック・ボディマッピング）と Firestore のロールベースアクセス制御を構築。
Telleosis / MyJamb — EdTech AI tutor: engineered a FastAPI backend on Cloud Run with a RAG pipeline over BigQuery Vector Search (cosine distance) to retrieve lesson contexts; designed SQL gamification for leaderboards and randomised exam generation.
Telleosis / MyJamb（教育系AIチューター）：Cloud Run 上の FastAPI バックエンドを構築し、BigQuery Vector Search（コサイン距離）を使った RAG で教材コンテキストを検索。リーダーボードなどのゲーミフィケーションとランダム生成型の模擬試験を SQL で実装。
Kotchakorn — language-learning AI: interactive Thai-learning app in Python Shiny + BigQuery with Gemini 2.5 Flash streaming proficiency-tuned lessons; automated PDF and flashcard generation.
Kotchakorn（語学学習AI）：Python Shiny + BigQuery のタイ語学習アプリ。Gemini 2.5 Flash が習熟度に合わせたレッスンをストリーミング配信し、PDF と単語カードを自動生成。
GoChurch — community AI agent: Next.js app with a custom domain-specific agent grounded in theological texts (KJV) and blog content for accurate, context-aware answers.
GoChurch（コミュニティAIエージェント）：Next.js アプリに、神学テキスト（KJV）とブログ記事に根拠づけた専用エージェントを実装し、文脈に沿った正確な回答を実現。
Lead Data Scientist
リードデータサイエンティスト
Gifftid Ltd.
Gifftid Ltd.
Architected and shipped the complete GenAI platform — GCP infrastructure, CI/CD for ML, containerised Docker / Kubernetes deployments, monitoring, access controls, chatbots, vector databases and analytics dashboards.
GenAIプラットフォームをゼロから設計・リリース。GCP基盤、ML向けCI/CD、Docker / Kubernetes のコンテナデプロイ、監視、アクセス制御、チャットボット、ベクトルDB、分析ダッシュボードまで一貫して担当。
Partnered with the CEO on strategic AI direction; identified market gaps and shipped SME-focused tooling that positioned Gifftid as a leading AI-driven SME platform.
CEOと共にAI戦略の方向性を策定。市場の空白領域を見極めて中小企業向けのツール群をリリースし、Gifftid をAI主導の中小企業向けプラットフォームとして確立。
Built in a small core team alongside a former Google Ads engineering lead and an MIT PhD product lead, driving development through close technical debate as an equal contributor.
元 Google 広告部門のエンジニアリング責任者や MIT 博士課程のプロダクト開発リードとともに、少人数の中核チームで議論を重ねながら開発を推進。
Data Scientist & Software Engineer
データサイエンティスト／ソフトウェアエンジニア
The Hut Group (THG)
The Hut Group（THG）
Built production GPT chatbots grounded to company data with hallucination prevention, moderation guardrails, RAG and chain / tree-of-thought prompting (LangChain, NVIDIA NeMo Guardrails).
自社データに根拠づけた本番用GPTチャットボットを構築。ハルシネーション対策、モデレーション・ガードレール、RAG、chain / tree-of-thought プロンプティングを実装（LangChain、NVIDIA NeMo Guardrails）。
Shipped multi-modal vision-language outfit recommendation chatbots using InstructBLIP and GPT models on Azure; deployed AI serving 7M+ monthly users.
InstructBLIP と GPT を用いたマルチモーダル（画像×言語）のコーディネート提案チャットボットを Azure 上でリリース。月間700万人以上が利用するAIを運用。
Built topic detection and sentiment-analysis pipelines using guided LDA, RoBERTa, BERT and DistilBERT, integrated into production APIs.
guided LDA、RoBERTa、BERT、DistilBERT を用いたトピック検出・感情分析パイプラインを構築し、本番APIに統合。
Featured at the THG Ingenuity Future of Commerce 2023 Industry Innovators Conference; trained and project-led other data scientists.
THG Ingenuity『Future of Commerce 2023』Industry Innovators Conference に登壇。他のデータサイエンティストの育成とプロジェクトリードも担当。
Research Internships & Final-Year Project
研究インターンシップ・卒業研究
St Andrews · Trinity College Dublin · Maynooth · Augary (US) · DFKI (Germany)
セント・アンドルーズ大学 ・ トリニティ・カレッジ・ダブリン ・ メイヌース大学 ・ Augary（米）・ DFKI（独）
ML on 2,500 Full-HD videos across a 12-node cluster for video-encoding optimisation.
12ノードのクラスタ上で2,500本のフルHD動画を対象に機械学習を行い、動画エンコードを最適化。
ROS / TurtleBot 3D room-change detection extending MIT's Kintinuous SLAM.
MITの Kintinuous SLAM を拡張し、ROS / TurtleBot による3次元の室内変化検出を実装。
Real-time on-device lane detection — patent-pending and IEEE-published; spatial 5.1 audio research with Google & SFI Ireland.
端末上でのリアルタイム車線検出（特許出願中・IEEE論文）。Google と SFI Ireland による空間5.1chオーディオの研究にも参加。
Core Stack
技術スタックAI Products & Client Builds
AIプロダクト・クライアント開発Also shipped: GoChurch, Hayaat (E2E-encrypted AI journal), Kura (macOS Finder replacement), Sakurako, NotAlone, LinkVibe, Underscore, Vibelink and For Social Life — the full archive is below.
その他のリリース実績：GoChurch、Hayaat（エンドツーエンド暗号化のAI日記）、Kura（macOS向けFinder代替アプリ）、Sakurako、NotAlone、LinkVibe、Underscore、Vibelink、For Social Life — 一覧はページ下部のアーカイブに掲載。
Published Apps
公開済みアプリSigned, notarised desktop software, built and shipped solo — Rust + Tauri.
署名・公証済みのデスクトップアプリ。すべて個人で開発・リリース（Rust + Tauri）。
Education
学歴・研究MSc Dependable Software Systems (DESEM) — Distinction
修士（Dependable Software Systems / DESEM）修了 — Distinction（優等）
University of St Andrews (UK) & Maynooth University (Ireland)
セント・アンドルーズ大学（英）＆ メイヌース大学（愛）
SEP 2016 — JUN 2018
Erasmus Mundus Scholarship. Thesis: 3D room-change detection on a TurtleBot with an RGBD sensor, extending MIT & Maynooth's Kintinuous visual SLAM — 83% (2D) / 100% (3D) accuracy.
Erasmus Mundus 奨学生。修士論文：RGBDセンサーを搭載した TurtleBot による3次元の室内変化検出。MIT とメイヌースの Kintinuous ビジュアルSLAM を拡張し、2Dで83%・3Dで100%の精度を達成。
BSc Computer Science
学士（コンピュータサイエンス）卒業
NUST — School of Electrical Engineering & Computer Science (SEECS), Islamabad
国立科学技術大学（NUST）電気工学・コンピュータ科学部（SEECS）・パキスタン イスラマバード
SEP 2012 — JUN 2016
Final-year project: computer vision built with Augary (US). Earlier, an internship at DFKI on underwater video surveillance with OpenCV.
卒業研究：米国 Augary 社との共同によるコンピュータビジョン開発。以前には DFKI のインターンシップにて、OpenCV を用いた水中映像監視の研究に従事。
Certifications
資格・認定Awards
受賞・評価Languages
語学Patents & Publications
特許・論文Real-Time Lane Departure Warning System on a Lower-Resource Platform
低リソース環境におけるリアルタイム車線逸脱警報システム
US PATENT PENDING · IEEE PUBLICATION ／ 米国特許出願中 ・ IEEE論文
Real-time lane detection and tracking on commodity Android hardware. Computer-vision pipeline in Python with CPU-intensive routines in C++ via ctypes, ported to Java for Android deployment. Extensively validated against the Caltech-Lanes dataset.
市販のAndroid端末上でのリアルタイム車線検出・追跡。Python によるコンピュータビジョン・パイプラインを構築し、CPU負荷の高い処理は ctypes 経由の C++ で実装、Android 向けに Java へ移植。Caltech-Lanes データセットで入念に検証。
Project Archive.
プロジェクト・アーカイブ
