Alexandre Ginistyスキル
各技術について、実際に使った場面（アルタナンス、学校、チームプロジェクト、個人プロジェクト）と、該当する場合はEfreiで履修したモジュールを記載。授業が基礎を作り、アルタナンスとプロジェクトで実践しています。
AIを効果的に使いこなし、その仕組みを理解すること。
依頼の組み立て（文脈・例・手順）と、期待する結果が出るまでの反復。業務でも個人プロジェクトでも実践しています。
市場にあるほとんどのアシスタントを日常的に使い、コード・文章作成・調査・分析など、作業に応じて道具を選んでいます。
AIでコードの作成・レビュー・テストを加速し、結果は必ず検証しています。
SGPでのAIに関する打ち合わせや会議への参加、BUTでの学習：モデルの仕組み、限界、誤りのリスク。
高速でアクセシブルな、丁寧に作り込んだWebインターフェース。
SGPでのS-Print v4のページとコンポーネント、その後のPlanesViewと学校のプロジェクト。
SGPでのS-Print v4のページ、Vigipolとグラフ・プロジェクトのインターフェース。
CyberTwinのフロントエンド全体：Pinia、Chart.js、自作のデザインシステム。
PlanesViewのインターフェース全体：HUD、パネル、コックピットビュー。
Wheeltripのウェブクライアントと以前のポートフォリオ。
CyberTwin、Wheeltrip、以前のポートフォリオのインターフェース。
PlanesViewの3D地球儀、地形、航空機。
Vigipolのデータ可視化とCyberTwinのダッシュボード。
BUTとEfreiで身につけた基礎を、県庁の予約サイトのインターフェース刷新に応用。
構造が整い、テスト済みで、ドキュメント化されたAPI。
S-Print v4のサービスとエンドポイントの改修、およびAPIテスト。
県庁の予約サイトやその他の内部ツールのバックエンドを全面刷新。
CyberTwinのAPI（2人で開発）。このスタックはBUTでも経験。
BUTとEfreiで身につけた基礎を、パリのメトロの経路計算ツールに応用（ダイクストラ法、ベルマン–フォード法）。
チームプロジェクトWheeltripのDataMedia API。
BUTとEfreiで学んだオブジェクト指向プログラミングを、自作RPG「Ryuukon Palace」に応用。
エンジニア課程での、言語と.NETプラットフォームの入門。
ネイティブAndroidとクロスプラットフォーム。
チームプロジェクトWheeltripの、移動困難者を支援するアプリ。
県庁向けに開発した、入退去時の状態確認アプリ（Room、XML）。
データのモデリング、クエリ、可視化。
S-Print v4のデータベース：データモデルの理解と、担当チケットのためのクエリの読み書き。
県庁の予約サイト、CyberTwin、Wheeltripのデータモデリング。
BUT Informatiqueのデータベース。
Wheeltripの経路と交通手段の保存。
データモデルと情報システムの設計。
コンテナ、オーケストレーション、自動化、ネットワーク。
SGPでの日常の開発環境、Wheeltripプロジェクトのインフラ。
k3sクラスタへのWheeltripのデプロイ（ConfigMaps、Secrets）。
プレイブックによるWheeltripのサービスの起動と停止。
SGPでのGitLabのマージリクエストとコードレビュー、WheeltripのGitHub Actionsパイプライン。
SGPでのWSL上の開発。テストのメモリクラッシュの報告まで行いました。
ネットワークのプロトコルと仕組み。
エンジニア課程2年目のモジュール。
ING2年次のモジュール、履修中。
ING2年次のモジュール、履修中。
ING2年次のモジュール、履修中。
他のすべてを支える基礎。
低レベルプログラミング。Cで作った小さなデータ表計算（CDataframe）。
BFS、DFS、ダイクストラ、ベルマン–フォード、フロイド–ワーシャル、プリム、クラスカルを実装し、可視化。
PlanesViewで、1 Hzの位置情報を毎秒60フレームの滑らかな動きに変換。WGS84投影のテストも実施。
関数型プログラミング（ING2で履修）。
AI人工知能
推論の代わりにはなりません。使いこなし、出力を検証できれば、推論を加速してくれます。
文脈を整え、例を示し、依頼をステップに分け、反復する：答えの質は質問の質で決まります。
市販のAIのほとんどを使いこなし、タスク（コード、文章、調査、分析）に応じて選びます。それぞれの強みと限界も把握しています。
裏側で何が起きているかに関心があります：モデルはどう答えを出すのか、なぜ間違うのか、どう検証するのか。出力は必ず読み直し、テストします。
SGPではAI文化が進んでいます：定期的な勉強会や会議、同僚との経験共有。個人での実践と学業に加わることで、日々の仕事が確実に速くなっています。
情報科学BUTの能力基準
BUTは能力を軸に構成され、職業的状況（SP）、重要な学習内容（AC）、関連リソースがあります。それぞれについて、実際に何をしたかを示します。
顧客のニーズ、人間工学、優れたプログラミング慣行を尊重しながら、完全なアプリケーションを設計・開発・テスト・統合する。
私の経歴の中で · S-Print v4（SGP）：React/TypeScriptのページとコンポーネント、Symfonyのエンドポイント、テスト。県庁：予約サイトの再構築と本番稼働。
制約（時間、メモリ、消費量）と環境への影響を考慮しながら、プログラムの性能を分析・改善する。
私の経歴の中で · RATP地下鉄でのダイクストラ法とベルマン–フォード法、PlanesViewのカルマンフィルターとタイルキャッシュ、WSL上のテストのメモリクラッシュをチームに報告。
明確なコミュニケーション、アジャイル手法、共同での運営により、プロジェクトチームの中で効果的に協働する。
私の経歴の中で · S-Printでの2週間スプリント、10時のデイリー、持ち回りのスクラムマスター、相互コードレビュー。Vigipolは5人、Wheeltripはアジャイルツールを使ったチーム開発。
