Hi,
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はじめまして,
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Backend Developer | Fullstack Developer
バックエンド開発者 | フルスタック開発者
Machine Learning Enthusiast
機械学習愛好家
About
概要
"A curious learner and excellent team player searching for a challenging position as a Software Engineer to utilize my technical competencies,working knowledge of software development and excellent communication skills to grow as a Software Engineer."
"好奇心旺盛な学習者であり、優れたチームプレーヤーとして、ソフトウェアエンジニアとしての挑戦的な ポジションを探しています。技術的な能力、ソフトウェア開発の実務知識、そして優れたコミュニケーション スキルを活かして、ソフトウェアエンジニアとして成長したいと考えています。"
Name : Ali Ahammed Rohid
名前 : アリ・アハメド・ロヒド
D.O.B : July, 1997
生年月日 : 1997年7月
From : Gaibandha, Bangladesh
出身 : バングラデシュ、ガイバンダ
Current Location : Tokyo, Japan
現在地 : 日本、東京
Languages : Bangla (Native), English, Japanese
言語 : ベンガル語（母国語）、英語、日本語
Hobbies : Reading, Traveling, Badminton, Football, FPS Games
趣味 : 読書、旅行、バドミントン、サッカー、FPSゲーム
Education
学歴
Bachelor of Science in Computer Science and Engineeringコンピュータサイエンス・エンジニアリング理学士
Dhaka, Bangladeshバングラデシュ、ダッカ
2017 - 20222017年 - 2022年
Higher Secondary School Certificate高等学校修了証書
Dhaka, Bangladeshバングラデシュ、ダッカ
2014 - 20162014年 - 2016年
Secondary School Certificate中等学校修了証書
Ahammed Uddin Shah Shishu Niketon
Gaibandha, Bangladeshバングラデシュ、ガイバンダ
2012 - 20142012年 - 2014年
Employment & Trainings
職歴 & 研修
MASS Holdings Co., Ltd.
(株式会社 MASSホールディングス)
Position : Software Engineer (Level 2)役職 : ソフトウェアエンジニア（レベル2）
Location : Ebisu, Tokyo, Japan勤務地 : 日本、東京、恵比寿
Year : 2022 - Present期間 : 2022年 - 現在
B-JET
(Bangladesh-Japan ICT Engineers' Training Program)（バングラデシュ-日本ICTエンジニア育成プログラム）
Training : Japanese Language and Business Culture, IT研修内容 : 日本語、ビジネス文化、IT
Duration : 6 months (Feb - Aug, 2022)期間 : 6ヶ月（2022年2月 - 8月）
Skills
スキル
Frontend:フロントエンド:
React, TypeScript, TanStack (React Query, React Table, React Form,
etc.),
Storybook, Jest, React Testing Library,
JavaScript,
HTML,
CSS,
Tailwind CSS
Backend:バックエンド:
Spring Boot
RESTful API, Microservices
Spring Security, JWT, OAuth2
Java,
Node.js, Express
Database:データベース:
PostgreSQL, MariaDB, Oracle, MongoDB, MySQL
AWS:
EC2, ECS, Route53, Cognito, Lambda, VPC, Secrets Manager, CloudWatch, CodeDeploy, S3, CloudFront, SES, CDK, CLI
AI & ML:AI & 機械学習:
Python, TensorFlow, Keras, PyTorch
Operating Systems:オペレーティングシステム:
Windows, Linux
Version Control:バージョン管理:
Git, GitHub, GitLab
Other:その他:
Docker, GitHub Actions, CI/CD
Projects
プロジェクト
Leading the design and implementation of a centralized authentication service to unify user access management across multiple enterprise systems. Architecting and developing a robust Single Sign-On (SSO) solution using Spring Boot microservices architecture with PostgreSQL for data persistence.
複数の企業システム間でユーザーアクセス管理を統一する集中認証サービスの設計と実装を主導しております。 Spring Boot マイクロサービスアーキテクチャと PostgreSQL を使用した堅牢な Single Sign-On (SSO) ソリューションを設計・開発しております。
Spearheaded the development of a comprehensive inventory management solution for realtime shipment tracking and managing stocks. Leveraging Spring Boot 3.1, Spring Security, and Amazon Cognito for authentication, integrated Oracle, MariaDB, and PostgreSQL databases.
リアルタイム出荷追跡と在庫管理のための包括的な在庫管理ソリューションであるDschubbaの開発を主導いたしました。 Spring Boot 3.1、Spring Security、および認証のためのAmazon Cognitoを活用し、Oracle、MariaDB、およびPostgreSQLデータベースを統合いたしました。
Working on an EC Site poised to transform the way businesses source and manage their orders efficiently. Specializing in API development using Java Spring Boot and working with both MariaDB and Oracle databases to create high-performance backend systems.
企業が効率的に注文をソースし管理する方法を変革するECサイトに取り組んでおります。 Java Spring Bootを使用したAPI開発を専門とし、MariaDBとOracleの両方のデータベースを活用して、高性能なバックエンドシステムを構築しております。
Contributed to a cutting-edge warehouse management system with both frontend and backend development. Developed features such as picking, packing, single order picking, total order picking, admin, and staff services.
最先端の倉庫管理システムのフロントエンドとバックエンドの両方の開発に貢献いたしました。 ピッキング、梱包、シングルオーダーピッキング、トータルオーダーピッキング、管理者機能、スタッフ機能などを開発いたしました。
AVCL: Audio Video Clustering
Developed a pioneering model for efficient access to audiovisual data. The system extracts features, transcribes conversations, and identifies key phrases using advanced ML techniques.
視聴覚データに効率的にアクセスするための先駆的なモデルを開発しました。このシステムは、高度な機械学習技術を使用して特徴を抽出し、会話を文字起こしし、重要なフレーズを識別します。