Dang Gia Lam
ABOUT

要件整理から運用まで、
一人で完結できるエンジニア。

2019年6月にフリーランスとして独立して以来、約7年間にわたり日本企業向けの受託システム開発に一貫して従事しています。

ĐL
PROFILE

ダン・ザー・ラム（Đặng Gia Lâm）

Freelance Engineer / AI & Backend

ベトナム・ハノイを拠点とするフリーランスエンジニアです。GAS・Pythonによる業務自動化ツール開発を起点に、Django／FastAPIを用いたバックエンド設計・実装、AWSインフラ構築、Next.js／Reactによるフロントエンド実装へと担当領域を広げ、現在は生成AI（LLM）を業務システムへ組み込む開発を主軸としています。直近では、自然言語から社内データベースを操作・分析し、一連の手順をタスク化して自動実行できるエンタープライズ向けAIエージェント基盤の新規開発（ゼロイチ）を、実装全般にわたり単独で担当しました。

生年月日
1996年3月21日（満30歳）
拠点
Cầu Giấy, Hà Nội, Vietnam（フルリモート）
学歴
ハノイ工科大学 情報技術分野 卒業
専門領域
生成AI × 業務システム / バックエンド・インフラ
Profile & Articles
CAREER

キャリアの歩み

  1. 01
    2014.9 – 2019.6

    ハノイ工科大学で情報技術を学ぶ

    Hanoi University of Science and Technology の情報技術・情報通信関連分野に入学。ソフトウェア開発・情報システム・ネットワーク・データベースなど、エンジニアとして必要となる基礎を身につけ、2019年6月に卒業しました。在学中に日本のIT技術と開発文化へ強い関心を持ち、卒業後はベトナム国内企業ではなく日本のIT業界を選びました。

  2. 02
    2019.6 – 2024.3

    フリーランスとして開業、業務自動化から受託を開始

    2019年6月にフリーランスとして開業。中小企業・EC事業者向けに、GAS・Pythonによる業務効率化・データ収集・自動化ツールを複数開発しました。Amazon検索順位トラッキング、遊技台データ自動収集、Instagramストーリー投稿自動化、楽天市場の発注管理自動化、ゴルフ施設データ収集など、要件整理から実装・運用サポートまでを個人で一貫して担当しています。

  3. 03
    2022.8 – 2023.7

    大規模SaaSのバックエンドとAWSインフラを一貫担当

    再生医療ラボ向けの細胞培養管理SaaS（約90画面・110データモデル・モデルクラス約120）にて、バックエンド設計・実装、マルチテナント基盤設計、ラボ機器連携、AWS構築、CI/CDまでを一貫して担当。Django／MySQL／AWS（EC2・RDS・S3）を用い、大規模なデータモデルを破綻なく設計する経験を積みました。

  4. 04
    2024.6 – 現在

    生成AI（LLM）の業務システム実装を主軸に

    AIチューター搭載の学習支援システム、人材派遣会社向けAI業務自動化SaaSを経て、直近では自然言語で社内DBを分析・自動化するエンタープライズ向けAIエージェント基盤の新規開発（ゼロイチ）を、デザインとコードレビューを除く実装全般にわたり単独で担当しました（期間約1年・体制3名）。

STRENGTHS

強みとしていること

01

要件整理から運用まで、一人で完結できること

フリーランスとして小規模体制の案件を中心に担当してきたため、担当領域を限定せず、要件の仕様化・アーキテクチャ設計・DB設計・バックエンド／フロントエンド実装・インフラ構築・リリースまでを一貫して進めてきました。直近のAIエージェント基盤では、デザインとコードレビューを除く実装全般を単独で担当し、約1年でゼロから本番稼働まで到達させています。技術選定においても、独自のベクトル検索基盤を作らずAssistants APIを利用するなど、「作らない」選択肢を含めて判断することを重視しています。

02

「想定どおりに動かない前提」で設計すること

生成AIを扱ううえで最大の課題は出力の非決定性でした。条件評価や反復処理をAI任せにせずホスト側の決定論的処理へ移すことで、同一入力から同一手順を再実行できる設計に作り替え、再実行時の結果を安定させています。また、AI出力とデータベースへの書き戻しの前には人による確認（Human-in-the-loop）を挟み、精度100%を前提としない設計としました。非同期処理においても、キューだけに頼らずDB側で生存確認を行う仕組みを自前で実装し、ワーカー障害時にもジョブが自動で再実行される回復力のある基盤を構築しています。

03

規模が大きくても破綻させない設計力

再生医療ラボ向けSaaSでは、約90画面・110データモデル・モデルクラス約120という規模の中で、マルチテナント・凍結在庫の階層構造・監査ログのスナップショット記録という3要素が絡み合うデータモデルを破綻なく設計しました。手作りのマルチテナント構成は指定漏れが誤テナント参照に直結するため、DBアクセスを共通ヘルパー経由に寄せ、レビューで必ず対象DBの指定を確認する運用を定めることで一貫性を担保しています。

SKILLS

担当可能な工程と技術

レベル A：独力で遂行し、課題発見・改善まで対応可能 ／ B：独力で遂行可能

言語
  • Python（3.9 / 3.11 / 3.12）
    2019年〜現在（約7年）
    A
  • SQL
    2019年〜現在（約7年）
    A
  • JavaScript（ES2022 / ES6 / GAS V8）
    2019年〜2025年（約6年）
    A
  • HTML5 / CSS3
    2022年〜2026年（約4年）
    A
  • TypeScript（5.6 / 5.8）
    2023年〜2026年（約3年）
    A
フレームワーク・ライブラリ
  • Google Apps Script
    2019年〜2024年（約5年）
    A
  • Next.js / React
    2024年〜2026年（約2年）
    A
  • Node.js / Express
    2024年〜2026年（約2年）
    A
  • FastAPI
    2024年〜2026年（約2年）
    A
  • Django
    2022年〜2023年（約1年）
    A
クラウド・基盤
  • Git / GitHub
    2019年〜現在（約7年）
    A
  • 生成AI・LLM（OpenAI / Gemini / Claude）
    2024年〜2026年（約2年）
    A
  • AWS（EC2 / RDS / S3 ほか）
    2022年〜2023年、2025年〜2026年（約2年）
    A
  • Redis
    2024年〜2026年（約2年）
    A
  • Linux
    2022年〜2023年、2025年〜2026年（約2年）
    A
  • Firebase
    2024年（約5ヶ月）
    A
  • Docker
    —
    B
データベース
  • MySQL
    2019年〜現在（約7年）
    A
  • PostgreSQL
    2025年〜2026年（約1年）
    A
  • Cloud Firestore
    2024年（約5ヶ月）
    A
  • Oracle
    2025年〜2026年（約1年）
    B
  • SQLite
    2025年〜2026年（約1年）
    B
CREDENTIALS

保有資格・語学力

保有資格
  • 2021年8月ITPEC 基本情報技術者試験（FE）合格
  • 2021年8月ITPEC 応用情報技術者試験（AP）合格
  • 2022年3月日本語能力試験（JLPT）N3 合格
語学力
  • 日本語JLPT N3

    仕様書の読解およびチャットベースでの業務コミュニケーションに対応

  • 英語CEFR B2

    技術ドキュメントの読解および英語での開発コミュニケーションが可能

  • ベトナム語母語
AVAILABILITY

稼働条件

業務委託でのご参画、受託開発でのご依頼のいずれにも対応しています。

契約形態
業務委託（フリーランス）
希望単価
5,000円／時（税別）
稼働時間
月180時間以内
勤務地
フルリモート（ベトナム・ハノイ在住）
参画可能日
即日（2026年9月1日からの参画も可能）
休日作業 / 出張
休日作業は相談可 / 出張は不可
HOW I WORK

日本のお客様との働き方

ハノイからのフルリモートでも、日本時間に合わせて安定して稼働できる体制を整えています。

日本時間に合わせたフルリモート稼働

ベトナム・ハノイを拠点に、日本企業向けの開発をフルリモートで継続してきました。日本との時差は2時間のため、日本時間に合わせた稼働が可能です。

仕様書の読解と、図による認識合わせ

日本語はJLPT N3で、仕様書の読解とチャットベースでの業務コミュニケーションに対応しています。認識のズレを防ぐため、業務フローや連携イメージを図や資料に落とし込み、双方で確認しながら進めます。

担当領域を限定しない一貫対応

小規模体制の案件を中心に担当してきたため、要件の仕様化・アーキテクチャ設計・DB設計・バックエンド／フロントエンド実装・インフラ構築・リリースまでを一貫して進められます。

SPECIALTY

生成AIを、実務に耐える形で業務へ組み込む

OpenAI／Gemini／Claudeの3プロバイダを切替可能に抽象化したLLM基盤、Text to SQLによるDB分析、PDF・帳票データの構造化、条件分岐やパイプラインを含むタスク自動実行、MCPによる外部サービス連携までを実装してきました。あわせて、arq＋Redis／BullMQ＋Redisによる非同期処理基盤、DB側ハートビートとreaperによるジョブの自動再実行、AWS（EC2／RDS／S3）とCodeBuild／CodeDeployによるCI/CD、JWT／RBAC／監査ログといったセキュリティ・内部統制まで、実運用に必要な周辺基盤を含めて設計・構築しています。

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