Work
Agentic AI engineer and data scientist. I've shipped AI to 7M+ monthly users at The Hut Group, led a GenAI platform at Gifftid, and now build AI products for clients and my own apps.
エージェント型AIエンジニア/データサイエンティスト。THGで月間700万人以上が使うAIを運用し、GifftidでGenAI基盤をリード。現在はクライアント向けのAI製品と自社アプリを開発しています。
Toolkit
Experience
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
Case studies
Client builds, AI products and my own apps, each written up in detail.
クライアント案件、AI製品、自社アプリ。それぞれの詳細をまとめています。








Research & education
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。
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.
Final-year project: computer vision built with Augary (US). Earlier, an internship at DFKI on underwater video surveillance with OpenCV.
- Erasmus Mundus Joint Masters Scholarship — €49,000 (European Union)Erasmus Mundus 共同修士奨学金 — €49,000(欧州連合)
- Gold Medal — Best Adjudged Industry Project (Undergraduate)金メダル — 最優秀産学プロジェクト(学部)
- MSc DESEM — Distinction修士 DESEM — 優等(Distinction)
- Featured — THG Ingenuity Future of Commerce 2023 Industry Innovators ConferenceTHG Ingenuity『Future of Commerce 2023』Industry Innovators Conference 登壇
- Google Cloud Platform Fundamentals: Core Infrastructure (Coursera)Google Cloud Platform Fundamentals: コアインフラストラクチャ(Coursera・修了)
- NVIDIA — Fundamentals of Deep Learning for Multi-GPUsNVIDIA — マルチGPUによるディープラーニング基礎(修了)
- Advanced SQL for Data Scientists · Data Science: Time Series (LinkedIn)上級SQL(データサイエンティスト向け)・時系列分析(LinkedIn・修了)
- English 英語Native
- Urdu ウルドゥー語Professional
- Japanese 日本語Beginner — studying
- Thai タイ語Limited
- Chinese 中国語Elementary














