鄧雅琪

AI 研究開発リード / RAG・Agent エンジニアリング / バックエンドシステム

鄧雅琪です。現在は AI 研究開発の方向設計、技術選定、プロジェクト推進を担当しています。NLP、知識グラフ、本体融合から始まり、Android、Java バックエンド、リスク管理基盤、分散システムを経て、現在は企業向け AI プラットフォーム、RAG、Agent Workflow、業務システムへの実装に取り組んでいます。

冒険の記録

仕事以外では、より遠い場所へ歩き、雪山や湖、都市の境界を見ることが好きです。その探索感をエンジニアリングの判断にも持ち帰っています。

雪山、湖、旅する人の後ろ姿

職務経験

AI 研究開発リード

杭州格耐马ネットワークテクノロジー / 中国・杭州

2026.04 - 現在

AI 研究開発の方向設計、技術選定、プロジェクト推進を担当し、企業向け AI プラットフォーム、Agent/RAG/Workflow、データガバナンス、業務 Copilot を 0 から 1 へ立ち上げ。

シニアソフトウェア開発エンジニア

iSoftStone Technology Service Shanghai / 中国・上海

2025.05 - 2026.04

RAG システム、ベクトル知識ベース、智能問答エンジン、AI 自動コーディング基盤を開発し、AI ツールを検証段階から納品可能なアプリケーションへ推進。

シニア Java 開発エンジニア

北京漢克時代科技 / Ant Group MYbank リスク管理

2023.06 - 2024.10

Ant Group MYbank リスク管理チームに常駐し、戦略開発、業界リスク管理、リスク戦略基盤のバックエンド開発を担当。

Android ソフトウェアエンジニア

浙江清華柔性電子技術研究院 / 中国・杭州

2021.11 - 2022.12

医療向け Android ソフトウェアを設計、実装、デバッグ、デバイス連携、クラウド通信、リリース後サポートまで一貫して担当。

フリーランス

フランス・パリ

2019.10 - 2021.08

NLP アルゴリズム、Java Web アプリ、Android ソフトウェアなど、プロジェクト単位で技術ソリューションを提供。

自然言語処理エンジニア

Yseop / フランス・パリ

2019.04 - 2019.09

知識グラフプロジェクトを研究し、本体融合アルゴリズムの開発・検証と Lexicon サイトのフルスタック開発を担当。

話せるテーマ

AI / RAG / Agent エンジニアリング

LangChain LangGraph Agent Workflow MCP RAG Embedding Prompt Engineering 複数 LLM 接続

バックエンドと分散システム

Java Python FastAPI Django REST Framework SpringBoot SpringCloud SofaBoot RESTful API

データ、検索、知識グラフ

PostgreSQL PgVector ClickHouse Neo4j Redis Elasticsearch MySQL HBase

知識グラフとオントロジー

Knowledge Graph Ontology オントロジー融合 情報抽出 NER データ注釈

フロントエンドとブラウザ拡張

Vue 3 TypeScript Vite Element Plus Pinia Chrome Extension MV3 SSE

モバイルとクライアント

Android Kotlin Jetpack MVVM Bluetooth IoT Electron

DevOps とインフラ

Docker Kubernetes Nginx Jenkins GitLab CI GitHub Actions PyInstaller

ツールと協業

VSCode Cursor Codex Claude Code Power BI Postman Figma

資格と言語

取得済み

AI トレーナー 3 級

職業技能等級証書

取得済み

AI トレーナー 4 級

職業技能等級証書

ビジネスフランス語基礎

DELF B2

フランス語能力証明

取得済み

C2 運転免許

中国自動車運転免許

母語

中国語

普通話 / 広東語 / 客家語

ビジネス / 流暢

外国語

フランス語 / 英語 / 日本語

生活と関心

旅と山

雪山、湖、都市の境界を歩き、その観察をエンジニアリング判断に持ち帰ることが好きです。

言語と異文化

フランス語、英語、日本語、異文化での仕事を通じて、言語と知識表現に関心を持っています。

執筆と記録

プロジェクトの振り返り、技術判断、AI ツール実践を再利用できる公開ノートにしています。

プロダクト探索

AI 能力を検証から実際に使える業務システムへ移すことに関心があります。

現在の方向性

構築: 企業向け RAG、文書解析品質、PgVector 知識ベース、複数 LLM 接続、Agent ワークフロー、AI 自動コーディングシステム。

学習: コンテキストエンジニアリング、評価体系、trace、コスト制御、本番環境におけるモデル能力の安定境界。

執筆: 実務上の判断を、明確で検証可能かつ再利用できる公開ノートに整理すること。