谷脇 大輔

株式会社JMDC その他ソフトウェアエンジニア

自己紹介

JMDCで専門役員Principal Software Engineerとして、ヘルスケア領域のデータ／AI基盤を担当 しています。セキュリティソフト、大規模MLプラットフォームのエンジニアリングを 経て、現在はデータ基盤づくりに取り組んでいます（エンジニア歴 約18年）。 JMDCでは、属人的だったデータ基盤をAWS・Terraform・dbtによるモダンな構成へ 再構築し、スタースキーマの標準化とセマンティックレイヤーを設計の軸に据えました。 - データ提供のリードタイムを7日から5分へ短縮 - 基盤全体でロジック／コードの再利用率 約70%を実現。これにより中核である 医療データ事業を約2ヶ月で移植・立ち上げ - 整備したセマンティックレイヤー上にヘルスケア特化の生成AI分析エージェントを 構築し、分析の量と幅を約5倍に拡大 以前は、Preferred NetworksでオンプレGPUクラスタ向けMLジョブスケジューラを 開発（Argo Workflowsのmaintainer）、SaaSのTech Lead／EM、C/C++での セキュリティソフト開発などに携わりました。 大事にしているのは、シンプルでモデリングの行き届いたシステムです。複雑さを 積み上げるより、整ったデータモデルとセマンティクスに仕事をさせることを重視して います。 関心領域: データ基盤アーキテクチャ、dbt／セマンティックレイヤー、ヘルスケアの データガバナンス（APPI／匿名加工情報）、実務で使えるLLM・エージェント統合。

職歴・学歴

株式会社JMDC

Executive Innovator

専門役員

その他ソフトウェアエンジニア

ヘルスケアのデータ事業を支えるデータ／AI基盤をリード。 基盤モダナイゼーション（AWS / Terraform / dbt） - 属人的だったデータ基盤を、IaCとステージング環境を導入したモダンな自動化 スタックへ再構築 - データ提供のリードタイムを7日から5分へ短縮し、分析上のボトルネックを解消 データモデリング／セマンティックレイヤー（再利用率 約70%） - dbtモデル・スタースキーマ・共通セマンティックレイヤーを基盤の中核として標準化 - 約70%のロジック／コード再利用により、中核の医療データ事業を約2ヶ月で 移植・立ち上げ ヘルスケアAIエージェント（分析5倍）

スキル・経験

  • AWS
  • Go
  • Python
  • gRPC
  • OpenTelemetry
  • Prometheus
  • Kubernetes
  • Argo
  • GCP
  • Ruby on Rails

言語

  • 日本語
  • 英語
  • 中国語