Competition & Community HMIF
HMIF競技・コミュニティ部門のWebプラットフォーム。Next.jsで構築され、協会メンバーが成果を追跡し、モチベーションを維持できるようにする。競技会とコミュニティイベントへのメンバー参加を増やすための取り組み。
学生主導成果追跡コミュニティプラットフォーム
Next.js · React · TypeScript · Tailwind CSS
人がシステムとどう関わるかに目を向けている。
使う機能ではなく。 ためらいが生まれる瞬間に。
動きは共有された言語。
群衆はソフトウェアのように動く。 多くの意図。 ひとつの共有空間。
つくる前に、観ることから始めた。
コードから始めたわけではない。
明確さへの問いから始めた。
環境が変わらなければ、パターンは繰り返す。
コードは配慮のための手段になった。 会うことのない利用者へ。 顔も知らない仲間へ。
演出のない共感。
整ったシステムは説明を減らす。
沈黙は時に、最も礼儀正しいインターフェース。
明確であればあるほど、 人は安心して使える。
摩擦は少なく。 質問も少なく。 前に進める。
インターフェースが障害になってはいけない。
私は連続で考える。
入力。 遷移。 結果。 そして、その間の余白。
良い仕事は、遷移の丁寧な管理であることが多い。
私にとって工学は、 解決というよりも 遷移の設計だ。
私の仕事は観察から形づくられる。
存在を主張しないシステムが好きだ。
注意を求めない。 それでも時間の中で信頼を得るもの。
静かなインターフェースは敬意のかたち。
これが私のやり方。
慎重に。 意図をもって。 下にある仕組みを意識させずに、人が動けるように。
結論ではなく、継続。
学歴
Institut Teknologi Bandung
コンピューターサイエンス学士
2023年 - 2027年 · インドネシア
最近の受賞
【国際】データ分析コンペ2025 2位
HIMASTA ITS · 2025
【国内】BRIN AIDeaNation 2025 ファイナリスト
BRIN · 2025
【国内】GEMASTIK XVIII データマイニング部門 ファイナリスト
Kemdiktisaintek · 2025
【国際】最優秀学生賞
東京大学 松尾・岩澤研究室 · 2025
【国内】Bakti BCA奨学金 受賞
PT Bank Central Asia Tbk. · 2025
【国内】COMPFEST 16 Data Analytics Dash 優秀賞
COMPFEST 16 · 2024
【国内】Objective Quest Airnology 3.0 5位
BEM FTMM Universitas Airlangga · 2024
【国内】FIND IT! 2024 Data Analytics 4位
DTETI Universitas Gadjah Mada · 2024
【国内】DATA SLAYER 1.0 機械学習コンペ 3位
HMSD IT Telkom Purwokerto · 2024
【国内】DINAMIK 17 競技プログラミング 1位
FPMIPA Universitas Pendidikan Indonesia · 2022
制作物
プロジェクトは構築できることを証明する。アイデアを動くシステムに変える。それぞれが問題を解決し、疑問に答えた。
教育に対するソーシャルメディアの影響
インドネシアの教育に対するソーシャルメディアの影響を分析するインタラクティブなTableauダッシュボード。カスタムWebスクレイピングパイプラインを構築し、全国の参加者の中でCOMPFEST 16の決勝ラウンドに到達しました。
全国大会決勝ラウンドWebスクレイピング
Tableau · Python · Selenium · BeautifulSoup
Klu：手話学習プラットフォーム
リアルタイムハンドジェスチャー認識を備えたフルスタック手話学習プラットフォーム。前処理とモデル訓練にコンピュータービジョンと機械学習を使用し、Reactフロントエンドを構築しました。
リアルタイム認識コンピュータービジョンフルスタック
React · Python · OpenCV · MediaPipe
腐食速度予測モデル
硫化/ナフテン酸条件下での9つの材料の腐食速度を予測するONNXランタイム用の機械学習モデル。高い予測精度でRMSE 0.3を達成しました。
RMSE 0.3産業応用ONNXランタイム
Python · ONNX · Machine Learning · Scikit-learn
Oshi-no-Ko: 32-bit Kernel
メモリページングとラウンドロビンスケジューリング、キーボード・VGA 13h・ディスクの各ドライバ、EXT2ファイルシステムを備えた32-bit OSカーネルを構築しました。システムコール設計とユーザー空間シェルを実装しました。
VGA 13h DriverEXT2 FilesystemShell Utilities
Operating Systems · C · Paging · Scheduling
Silberschatz: Mini DBMS
A mini DBMS to learn core internals. Includes a storage engine, buffer/page management, query execution, a simple optimizer, indexing, transactions, and a client-server interface.
Query ExecutionBuffer ManagementClient-Server
Database Systems · Storage Engine · Query Optimization · Indexing
論文
論文は理論的側面に近づける。記事は明確さを強いる。コードは実行を示す。
Agent-Based SQL Question Answering System Using Small Language Model
Aug 2025Developed an agent-based Text-to-SQL system using Qwen-2.5-Coder-32B-Instruct with a multi-area architecture, MCP tool binding, and iterative validation loops. Evaluated on a Spider subset with hybrid similarity and SLM semantic equivalence metrics, and analyzed ambiguity/schema challenges with query reformulation strategies.
Text-to-SQLQwen-2.5-CoderAgentic SystemsMCPSpider DatasetSQL
執筆
執筆はプログラミングに対する考えを表す手段。趣味、観察、技術的見解。
深さ優先探索と幅優先探索
DFSとBFSのアルゴリズムは基本的なアルゴリズムであり、すべてのプログラマーは少なくともこれら2つのアルゴリズムについて知っておくべきです。
アルゴリズムコンピューターサイエンスプログラミングデータ構造
職歴
経験は技術を応用した場所を示す。各役割は、実際の制約のもとで具体的な成果を出すことだった。
May 2025 - Feb 2026
Part-time AI and Software Engineer
Fata Organa
Jakarta, Indonesia
Fata Organa is an Indonesia-based AI software company specializing in speech AI and applied machine learning solutions, and serves as an exclusive partner of Empath, a CAC Corporation division from Japan, to develop technologies such as emotional speech analysis, LLM systems, and AI-powered enterprise applications.
- Built an agentic SQL question-answering system for a Japanese project management platform, enabling natural-language access to internal databases and reducing engineering information lookup time by ~60%; implemented with Python, LangChain, and LLM-based query planning.
- Automated the generation of Functional and Technical Specification documents using LLM pipelines, cutting manual documentation effort by ~70% and standardizing specification output across 10+ engineering modules.
- Developed a developer-task recommendation engine leveraging agentic SQL-QA and structured project metadata, improving task allocation accuracy by ~35% and reducing manual task assignment time for project managers by ~50%.
- Optimized small language model inference using Ollama, vLLM, and model quantization, achieving 2x faster response time and enabling reliable deployment in CPU-only environments (24GB RAM) with <5% accuracy degradation.
Python · LangChain · LLMs · SQL · Ollama · vLLM
Sep 2025 - Oct 2025
AIエンジニア
Legali AI
Remote, US
Legali AI is a San Francisco-based legal technology startup building AI-powered tools that help individuals navigate legal processes by organizing evidence, drafting legal documents, and preparing cases through an all-in-one litigation support platform.
- Architected a multi-agent legal AI workflow that converts natural-language case descriptions into structured legal actions, enabling end-to-end self-service legal assistance for pro se users and reducing manual legal triage time by ~40%.
- Built a jurisdiction-aware Retrieval-Augmented Generation (RAG) pipeline integrating document ingestion, OCR, hierarchical parsing, PII anonymization, embeddings, and region-filtered semantic retrieval, improving legal citation relevance by ~30% across multiple U.S. jurisdictions.
- Developed an AI-driven legal document generation system that allows users to draft, revise, and export court-ready filings, reducing document preparation time from hours to minutes through template-guided prompting and legal clause retrieval.
- Engineered scalable AI orchestration services with asynchronous processing, conversational memory, and source-traceable outputs, supporting 1,000+ document queries/day while maintaining reliable and explainable legal reasoning pipelines.
Multi-Agent Systems · RAG · OCR · Embeddings · Async Processing
無償活動
無償の仕事で技術を磨き、還元する。これらの役割は問題設計と検証の能力を試した。
2024年11月 - 現在
問題作成者
ARKAVIDIA 9.0
Datavidiaのためのデータサイエンスと機械学習の課題を開発・構築し、多様な問題の難易度と実世界のアプリケーションを確保しました。また、問題に対する広範囲なデータ収集と実行可能性テストを実施しました。
Impact: 競技タスクのための高品質で関連性の高いデータセットを確保し、問題の公平性を検証しました。
2024年5月 - 7月
問題作成者
IMPACT ITB 4.0
競技のための高品質なアルゴリズムと数学の問題を設計・作成しました。複数の領域にわたる問題セットを作成し、参加者の深い問題解決スキルをテストするための高次思考スキル（HOTS）問題を開発しました。
Impact: 公平で正確な問題を提供することで、参加者にとってスムーズで挑戦的な体験を確保しました。
図版
やってきたことを覚えておく方法。どこにいて、何が起きたかの視覚的記憶。
A pause within a shared moment.
Paths taken between obligations.
Tools arranged for quiet work.
Routine measured in steady stride.
Motion without intent to be seen.
Time held before moving on.
A moment passing without notice.
Scale felt through distance.
Presence caught in transit.
A frame that remains.