私の著作

Hike Limitedの機械学習チームのリーダーとして、私は革新的なAI駆動の方言ステッカーキーボードの開発を主導しました。このプロジェクトは、ヒングリッシュ、タミル英語、その他さまざまな言語の組み合わせを含む多言語入力に基づいてステッカーを知的に提案することで、ユーザーの表現を革新することを目指しました。 プロジェクト概要 #私たちの目標は、多様な言語入力を理解し応答できる賢いステッカー提案システムを作成し、同時に個々のユーザーの好みや相互作用に基づいて提案をパーソナライズすることでした。 技術的アプローチ #コア技術 # バックエンド開発とモデルトレーニングのためのPython モデル開発とデバイス上の推論のためのTensorFlowとTensorFlow Lite 言語理解のための自然言語処理（NLP）技術 データ保存と分析のためのBigQuery ワークフローオーケストレーションのためのAirflow 主要機能 # 多言語入力処理：混合言語入力を理解し解釈できるNLPモデルを開発。 コンテキストに基づくステッカー提案：入力テキストとコンテキストに基づいて関連するステッカーを提案するAIモデルを作成。 デバイス上のパーソナライゼーション：デバイス上の学習とパーソナライゼーションのためにTensorFlow Liteモデルを実装。 連合学習：ユーザーのプライバシーを維持しながらグローバルモデルを更新するシステムを開発。 実装の課題と解決策 # 課題：多様な言語の組み合わせを正確に処理すること。 解決策：大規模な多言語データコーパスでモデルをトレーニングし、高度なトークン化技術を実装。 課題：モバイルデバイスでのリアルタイムパフォーマンスを確保すること。 解決策：TensorFlow Liteを使用してモバイル向けにモデルを最適化し、効率的なキャッシュメカニズムを実装。 課題：パーソナライゼーションとユーザーのプライバシーのバランスを取ること。 解決策：連合学習技術を実装し、中央集中型のデータ収集なしでモデルの改善を可能に。 開発プロセス # データ収集と分析：BigQueryを使用してユーザーの相互作用データを収集・分析し、ステッカーの使用パターンを理解。

インドの主要なEコマースプラットフォームの主任エンジニアリングコンサルタントとして、私はインフラストラクチャの2つの重要なコンポーネントの設計と実装をリードしました：高度にスケーラブルなカートサービスと堅牢なAPIゲートウェイです。これらのプロジェクトは、大規模なトラフィックを処理し、シームレスなショッピング体験を提供するためのプラットフォームの能力を向上させる上で重要でした。 課題 #私たちのEコマースプラットフォームは急速な成長を経験し、いくつかの技術的課題に直面していました： 高トラフィック期間中の応答時間の遅さによるカート放棄 増加するマイクロサービスの管理とスケーリングの困難さ APIレベルでのより良いトラフィック管理とセキュリティの必要性 ソリューション概要 #これらの課題に対処するため、2つの主要なコンポーネントを開発しました： インメモリSQLベースのカートサービス：ユーザーのショッピングカートを管理するための高性能でスケーラブルなソリューション。 KongベースのAPIゲートウェイ：APIトラフィックを管理、保護、最適化するための中央集権型ゲートウェイ。 インメモリSQLベースのカートサービス #設計原則 # 速度：超高速の読み書き操作のためにインメモリ処理を利用。 スケーラビリティ：トラフィックスパイクを処理するための水平スケーラビリティを設計。 信頼性：データの永続性と回復メカニズムを実装。 実装詳細 # 技術スタック： 主要なインメモリデータストアとしてRedis データ永続化のためのSQLite サービスロジックのためのPython 主要機能： リアルタイムのカート更新と同期 ゲストユーザーとログインユーザーのセッション管理 製品情報のインテリジェントなキャッシング スケーラビリティ対策： ユーザーIDに基づくシャーディングを実装 容易なレプリケーションとクラスター管理のための設計 データ一貫性：

2010年代初頭、インドのEコマース業界がまさに形成され始めた頃、私はトラダスで変革的なプロジェクトを率いる機会を得ました。シニアエンジニアリングマネージャーとして、インド初の真のEコマースマーケットプレイスの開発を任されました。これは、当時のインドの新興オンライン小売空間で可能なことの境界線を押し広げる挑戦でした。 トラダスのビジョン #トラダス（http://tradus.com）は、複数の販売者が商品を出品し、価格とサービス品質で競争できるプラットフォームを作ることで、インドのオンラインショッピングに革命を起こすことを目指しました。これは当時のインドでは斬新な概念で、ほとんどのEコマースサイトが在庫ベースのモデルで運営されていました。 チームリーダーシップとプロジェクトの範囲 #15人のエンジニアチームを管理し、私たちのミッションは明確でしたが、挑戦的でした： 既存のトラダスプラットフォームを本格的なマーケットプレイスに変革する インド初のクローラーとアグリゲーター向け公開Eコマース APIを開発する 洗練されたウィジェットとJavaScriptライブラリでユーザーインターフェースを強化する 増加するトラフィックと取引に対応するためにプラットフォームのパフォーマンスを最適化する マーケットプレイスの構築 #マーケットプレイスのアーキテクチャ #複数の販売者をサポートするために、コアアーキテクチャの再設計から始めました： スケーラブルな販売者オンボーディングシステム 販売者向けの在庫管理ツール 堅牢な注文ルーティングと履行システム 公平で透明性のある販売者評価メカニズム Eコマース APIの先駆け #最も重要な成果の1つは、インド初の公開Eコマース APIの設計と実装でした。これには以下が含まれます： 商品リスト、価格、在庫状況のためのRESTful APIの作成 セキュアなAPIアクセスのためのOAuthの実装 包括的なAPIドキュメントの開発 APIユーザー向けの開発者ポータルの構築 これらのAPIはゲームチェンジャーとなり、クローラーとアグリゲーターがトラダスのデータにアクセスできるようになり、ウェブ全体で商品の可視性が大幅に向上しました。 ユーザーインターフェースの刷新 #ユーザーエクスペリエンスを向上させるために、以下を実施しました： HTML5とCSS3を使用した新しいレスポンシブデザインの実装 動的コンテンツ読み込みのためのカスタムJavaScriptウィジェットの開発 高度な検索とフィルタリング機能の統合 直感的なカテゴリナビゲーションシステムの作成 パフォーマンスの最適化 #トラフィックが増加するにつれ、パフォーマンスの維持が重要になりました。以下に焦点を当てました：

Hike Limitedの機械学習コンサルタントとして、ユーザーの自撮り写真から直接クールなアバターを生成するHikemojiプロジェクトのための最先端のコンピュータビジョンモデルの開発に取り組みました。この革新的な機能は、Hikeプラットフォーム内でのユーザーエンゲージメントとパーソナライゼーションを大幅に向上させました。 プロジェクト概要 #Hikemojiの目標は、ユーザーの顔の特徴とスタイルの好みを正確に反映した、高度にパーソナライズされた視覚的に魅力的なアバターを作成することでした。私の役割は、特定の顔の特徴にアバターのコンポーネントを一致させる洗練されたコンピュータビジョンモデルの開発に焦点を当てていました。 技術的アプローチ #コア技術 # モデル開発とデータ処理のためのPython ニューラルネットワークの構築とトレーニングのためのTensorFlowとPyTorch 画像処理タスクのためのOpenCV 大規模データストレージと分析のためのBigQuery ワークフロー管理とスケジューリングのためのAirflow 主要コンポーネント # 顔の特徴抽出：自撮り写真から主要な顔の特徴を正確に識別しマッピングするモデルを開発。 コンポーネントマッチングアルゴリズム：顔の特徴を適切なアバターコンポーネントと一致させるAI駆動のシステムを作成。 スタイル転送技術：ユーザーの好みに合わせてアバターの美学を適応させるスタイル転送アルゴリズムを実装。 リアルタイム処理：素早いオンデバイスでのアバター生成のためにモデルを最適化。 課題と解決策 # 課題：多様なユーザー層全体で正確な顔の特徴検出を確保すること。 解決策：多様なデータセットでモデルをトレーニングし、データ拡張技術を実装してモデルの堅牢性を向上させました。 課題：アバターの正確さと芸術的魅力のバランスを取ること。 解決策：デザイナーと密接に協力して、顔の類似性と美的魅力のバランスを取るスコアリングシステムを開発しました。 課題：モバイルデバイス向けにモデルのパフォーマンスを最適化すること。 解決策：モデル圧縮技術とTensorFlow Liteを活用して、効率的でモバイルフレンドリーなモデルを作成しました。 実装プロセス # データ収集と準備：多様な自撮り写真のデータセットと対応する手動で作成されたアバターを収集。

インドの主要なEコマース企業の主任エンジニアリングコンサルタントとして、私はMagentoからカスタム構築のPythonベースのソリューションへのプラットフォーム移行を主導する変革的なプロジェクトを指揮しました。この野心的な取り組みは、技術スタックを近代化しただけでなく、前例のないスケーラビリティとイノベーションの舞台を整えました。 課題 #急速に成長するEコマースプラットフォームは、Magentoベースのアーキテクチャに以下の制限に直面していました： 高トラフィックイベント時のスケーラビリティの問題 カスタム機能実装の柔軟性の制限 ユーザー体験に影響を与えるパフォーマンスのボトルネック ライセンスとホスティング要件による高い運用コスト ソリューション：カスタムPythonベースのプラットフォーム #私たちは包括的な移行計画に着手し、新しいプラットフォームのコア言語としてPythonを選択しました。アプローチの主要な側面は以下の通りです： 段階的な移行：段階的なアプローチを採用し、MagentoからPythonベースの新システムへコンポーネントを徐々に移行しました。 マイクロサービスアーキテクチャ：Magentoのモノリシック構造をマイクロサービスに分解し、モジュール性とスケーラビリティを向上させました。 Pythonエコシステム：Pythonの豊富なエコシステムを活用し、DjangoやFlaskなどのフレームワークをシステムの異なるコンポーネントに使用しました。 APIファーストデザイン：APIファーストアプローチを実装し、モバイルアプリやサードパーティサービスとの統合を容易にしました。 クラウドネイティブアーキテクチャ：新しいプラットフォームはクラウドネイティブとして設計され、スケーラブルなクラウドサービスを最大限に活用しました。 実装のハイライト # **PythonによるコアサービスPythonとJavaで製品カタログやユーザー認証などの重要なサービスを書き直しました。 データ移行：MagentoからPythonの新しいデータベース構造へデータを移行するための堅牢なETLプロセスを開発しました。 パフォーマンス最適化：キャッシング戦略を実装し、データベースクエリを最適化して、全体的なシステムパフォーマンスを向上させました。 DevOps統合：Pythonベースのサービスの自動テストとデプロイメントのためのCI/CDパイプラインを設定しました。 モニタリングとロギング：システムの観測性を向上させるための包括的なモニタリングとロギングソリューションを実装しました。 課題と解決策 # 課題：移行中のビジネス継続性の確保。 解決策：ストラングラーパターンを実装し、シームレスな運用を維持しながらMagentoコンポーネントを徐々に置き換えました。 課題：MagentoからPythonエコシステムへの知識移行。 解決策：開発チームのスキルアップのため、集中的なトレーニングセッションとペアプログラミングを実施しました。 課題：移行中のデータ整合性の維持。 解決策：データの正確性を確保するための厳密なデータ検証と照合プロセスを開発しました。 結果と影響 # スケーラビリティの向上：新しいプラットフォームは、ピーク時の販売イベントで500%のトラフィック増加を容易に処理しました。 パフォーマンスの向上：ページ読み込み時間が60%改善され、ユーザー体験が大幅に向上しました。 コスト削減：最適化されたクラウドリソース利用により、運用コストが40%削減されました。 開発速度の向上：カスタムプラットフォームの柔軟性により、新機能の開発時間が50%短縮されました。 分析の改善：データ収集と分析機能が向上し、ユーザー行動とビジネスパフォーマンスに関するより深い洞察が得られるようになりました。 結論 #MagentoからカスタムPythonベースのプラットフォームへの移行は、当社の技術的進化における重要な転換点となりました。これは即時のスケーラビリティとパフォーマンスの問題を解決しただけでなく、将来の成長とイノベーションに向けた態勢を整えました。このプロジェクトの成功は、急速に変化するEコマースの世界で独自のビジネスニーズに対応するカスタムソリューションの力を示しました。

2010年代初頭、インドでデジタル広告が勢いを増していた頃、当時インド最大のアドテック企業であるTyrooで働く機会がありました。ソフトウェアエンジニアとして、私の役割は、その地域のデータ駆動型広告の未来を形作る分析システムの開発において重要でした。 Tyrooのビジョン #Tyrooは、広告主と出版社にキャンペーンのパフォーマンス、ユーザー行動、ROIに関する深い洞察を提供することを目指していました。私たちの目標は、膨大な量の広告データをリアルタイムで処理できる堅牢でスケーラブルな分析システムを構築することでした。 技術的課題と解決策 #ビッグデータの処理 #広告データの膨大な量が私たちの主な課題でした。毎日数十億の広告インプレッション、クリック、コンバージョンを処理する必要がありました。 解決策：コアJavaの効率性を活用して、分散処理システムを構築しました。Apache Hadoopなどの技術を使用して分散ストレージと処理を行い、テラバイト規模のデータを処理できるスケーラブルなインフラストラクチャを作成しました。 リアルタイム分析 #広告主は、キャンペーンを効果的に最適化するために、最新の洞察を必要としていました。 解決策：Java NIO（New I/O）を使用してノンブロッキングI/O操作を行うリアルタイム分析エンジンを開発しました。これにより、入力データストリームを効率的に処理し、分析ダッシュボードにほぼリアルタイムの更新を提供することができました。 複雑なクエリ処理 #広告主は、しばしば膨大なデータセットにわたる複雑な多次元クエリを実行する必要がありました。 解決策：Javaを使用して、広告データの特定の構造に最適化されたカスタムクエリエンジンを実装しました。このエンジンは、高度なインデックス技術とインメモリキャッシングを利用して、迅速なクエリ結果を提供しました。 スケーラビリティとパフォーマンス #Tyrooの顧客基盤が成長するにつれて、システムはシームレスにスケールする必要がありました。 解決策：水平方向のスケーラビリティを念頭に置いてアプリケーションを設計しました。Javaの並行処理ユーティリティを使用して、マルチコアプロセッサを効率的に利用し、複数のサーバーに簡単に展開できるシステムを構築しました。 開発された主要機能 # リアルタイムダッシュボード：広告キャンペーンのパフォーマンスをリアルタイムで監視するためのJava Swingベースのデスクトップアプリケーション。 予測分析：キャンペーンのパフォーマンスを予測し、最適化を提案するためのJavaでの機械学習アルゴリズムの実装。 不正検出システム：統計分析を使用して、潜在的な不正広告活動を特定し、フラグを立てる洗練されたシステム。 カスタムレポートエンジン：広告主がドラッグアンドドロップの簡単さでカスタムレポートを生成できる柔軟なレポートシステム。 克服した課題 #課題：データの正確性 #数百万のトランザクションにわたるデータの正確性を確保することは、クライアントの信頼を維持するために重要でした。 解決策：Javaの強力な型付けとカスタム検証アルゴリズムを使用して、処理パイプラインのあらゆる段階でデータの整合性を確保する多層検証システムを実装しました。

2009年、モバイル通信の景色が急速に進化する中、私はインドのニューデリーにあるKirusaで画期的なプロジェクトに取り組む機会を得ました。ソフトウェアエンジニアとして、私はKirusa音声SMSの開発と実装を担当するチームの一員でした。これは音声とSMSメッセージングを組み合わせた革新的なアプリケーションで、最終的に2億5000万人以上のユーザーに到達しました。 Kirusaのビジョン #Kirusaは、音声とテキスト通信の間のギャップを埋めることを目指し、タイピングが難しいユーザーや音声通信を好むユーザーを含む幅広いユーザーにアクセス可能なソリューションを作成しようとしました。目標は、通信事業者が既存のシステムに簡単に統合できる製品を開発することでした。 技術概要 #コア技術 # J2EE（Java 2 Enterprise Edition）：アプリケーションのバックボーンとして、堅牢でスケーラブルなサーバーサイドプラットフォームを提供。 MySQL：データベース管理の選択肢として、何百万ものユーザーレコードとメッセージを処理するための信頼性とパフォーマンスを提供。 開発された主要機能 # 音声録音と圧縮：データ使用量を最小限に抑えるための効率的な音声メッセージのキャプチャと圧縮アルゴリズムを実装。 SMS統合：音声メッセージをSMS通知に変換するシステムを開発し、非音声SMSユーザーとの互換性を確保。 通信事業者統合レイヤー：異なる通信事業者のシステムに簡単に展開できる柔軟な統合レイヤーを作成。 ユーザー管理システム：複数の通信ネットワークにわたって何百万ものユーザーを処理できるスケーラブルなユーザー管理システムを構築。 メッセージキューイングと配信：高負荷下でも信頼性を確保するための堅牢なキューイングシステムを実装。 技術的課題と解決策 #課題：スケーラビリティ #2億5000万人以上の潜在的ユーザーベースを持つため、スケーラビリティが最重要でした。 解決策：J2EEのクラスタリング機能を活用し、水平方向にスケーラブルなアーキテクチャを実装しました。音声メッセージの非同期処理にJMS（Java Message Service）を使用し、システムが使用量のスパイクを効率的に処理できるようにしました。 課題：クロスプラットフォーム互換性 #アプリケーションは様々なモバイルデバイスとオペレーティングシステムで動作する必要がありました。 解決策：J2ME（Java 2 Micro Edition）を使用して薄いクライアントアプリケーションを開発し、当時普及していた幅広いモバイルデバイスとの互換性を確保しました。新しいスマートフォン向けには、J2EEバックエンドとインターフェースするプラットフォーム固有のアプリを作成しました。

2007-2008年、大学を卒業したばかりの私は、SlideShareの最初の5人のソフトウェアエンジニアの1人として参加する素晴らしい機会を得ました。この経験は、プロフェッショナルなコンテンツのオンライン共有方法を革新することになるスタートアップの中心に私を投じました。 SlideShareのビジョン #SlideShareは、スライドプレゼンテーションのYouTubeになることを目指し、プロフェッショナルが簡単にあらゆるトピックのプレゼンテーションをアップロード、共有、発見できるプラットフォームを作ることを目標としていました。私たちの目標は、様々な種類のコンテンツを扱い、何百万人ものユーザーに対応できる堅牢で使いやすいプラットフォームを構築することでした。 技術概要 #初期のエンジニアの1人として、私はプラットフォーム開発の様々な側面に関わりました： コア技術 # Ruby on Rails: 主要なウェブフレームワークで、迅速な開発能力のために選択されました MySQL: 堅牢なデータベース管理のため FreeBSD: サーバーオペレーティングシステムとして NginxとApache: ウェブサービングとプロキシのため その他のサポート技術: Python、PHPなどを含む 開発した主要機能 # URLアップロードシステム: ユーザーがURLから直接プレゼンテーションをアップロードできる機能を実装しました。 サーバー管理: 増加するトラフィックに対応するためのサーバーインフラの管理とスケーリングに関与しました。 変換エンジン: 様々なファイル形式をウェブフレンドリーなプレゼンテーションに変換するシステムの開発に重要な役割を果たしました。 技術的課題と解決策 #課題：多様なファイル形式の処理 #ユーザーは様々な形式でプレゼンテーションをアップロードする必要があり、それらをウェブ閲覧用に変換する必要がありました。

2008年から2009年にかけて、モバイル技術がさまざまな産業を変革し始めていた時期に、インドのニューデリーにあるMPower Moneyで画期的なプロジェクトに参加する機会がありました。ソフトウェアエンジニアとして、私はPHIRE（世界初のモバイルデビットネットワーク）の開発に重要な役割を果たしました。これにより、ユーザーはSMSを通じて銀行取引を行うことができ、Pythonとメタプログラミングのパワーを活用しました。 MPowerのビジョン #MPower Moneyは、インドの金融アクセスを革新することを目指していました。当時、人口の大部分が銀行口座を持っていないか、十分なサービスを受けていませんでした。目標は、基本的な携帯電話を持つ誰もが銀行取引を行えるシステムを作ることで、SMSを金融ツールに変えることでした。 PHIRE：モバイルバンキングのブレークスルー #PHIRE（Phone Initiated Remittance Engine）は、モバイルバンキングの世界で画期的なプラットフォームとなるよう設計されました。ユーザーは以下のことができました： 口座残高の確認 他のユーザーへの送金 請求書の支払い モバイルクレジットのチャージ 取引の通知受信 これらの機能はすべて、簡単なSMSコマンドを使用して実行でき、インターネット接続やスマートフォンの所有に関係なく、携帯電話を持つ誰もが銀行サービスにアクセスできるようになりました。 技術概要 #コア技術 # Python: プラットフォーム開発全体の主要プログラミング言語 メタプログラミング: 柔軟で動的なコード構造を作成するために広範囲に使用 SQLite: 軽量でサーバーレスのデータベース管理用 SMSゲートウェイ統合: 受信および送信SMSメッセージを処理するため 開発された主要機能 # 動的SMSコマンド解析: メタプログラミングを活用して、SMSコマンドを解釈および実行する柔軟なシステムを作成。

2009年、私はインドのグルガオンにあるClickableでソフトウェアエンジニアとして働く機会を得ました。TechCrunchトップ50企業に選ばれたClickableは、主要ネットワーク全体でのペイパークリック（PPC）広告管理を簡素化する最前線にいました。私の役割は、彼らの主力製品のセキュリティとスケーラビリティを強化し、その堅牢なパフォーマンスと将来の準備に貢献することに焦点を当てていました。 Clickableのビジョン #Clickableは、広告主とエージェンシーのためにPPC管理を合理化し、複数の広告ネットワーク全体でキャンペーンを管理するための統一されたプラットフォームを提供することを目指していました。目標は、あらゆる規模の企業にとってPPC広告の複雑な世界をよりアクセスしやすく効率的にすることでした。 技術概要 #コア技術 # .NETプラットフォーム: アプリケーション開発の基盤 C#: バックエンドロジックの主要プログラミング言語 ASP.NET: 動的なWebページとWebアプリケーションの構築に使用 MS SQL: 膨大な量の広告データの保存と取得のためのデータベース管理システム 重点分野 # セキュリティ強化: 機密性の高い広告データとユーザー情報を保護するための堅牢なセキュリティ対策の実装。 スケーラビリティの改善: 増加するユーザー数と増大するデータ量を処理するシステムの能力の向上。 パフォーマンス最適化: データ処理とレポーティングの速度と効率の改善。 内部製品エンジニアリング: コア製品をサポートするための内部ツールの開発と改良。 技術的課題とソリューション #課題：データセキュリティ #機密性の高い広告データとユーザー情報の保護が最重要でした。 ソリューション: 多層的なセキュリティアプローチを実装しました：