配当投資家向けのAI搭載リサーチアシスタント。金融データパイプライン、マルチエージェントリスク分析、SEC提出書類のRAG、コンプライアンスガードレール付きの説明可能なポートフォリオリサーチシミュレーションを組み合わせています。
教育研究ツール — 投資助言ではありません。
技術スタック
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アーキテクチャフロー
こんにちは、 Joaquin Mellado
プロダクトを前進させるソフトウェアを構築しています。
React、TypeScript、Python、クラウドインフラを使って、信頼性の高いAI対応プロダクトを構築するシニアフルスタックソフトウェアエンジニア。
プロダクト志向のソフトウェアエンジニア
ソフトウェアエンジニアリング、プロダクト判断、フロントエンドクラフト、実践的なAIワークフローをつなぎ、人々が理解し、信頼し、使えるものを構築しています。
厳選した実績
ケーススタディ準備中。
私が構築してきたプロダクトのアーキテクチャ、判断、トレードオフ、結果を文書化しています。各ケーススタディは、実際の問題、実際のコード、実際の成果を示します。
なぜ今なのか
プロダクト志向のエンジニアリングが今重要な理由。
AIによってインターフェース、機能、コードの生成が容易になりました。それにより、判断力の価値は下がるどころか上がっています。本当の優位性は、何が存在すべきか、何を削除すべきか、何を測定すべきか、そしてプロダクトが実際にどこで失敗しているかを知ることです。
アウトプットが増えても価値が増えるわけではない
AIは生産を加速できますが、弱いアイデア、不明瞭なフロー、印象に残らないインターフェースを増やす可能性もあります。
品質は瞬時に感じられる
スピード、明確さ、アクセシビリティ、信頼性は、ロードマップや機能リストよりも先に信頼を形成します。
アーキテクチャはプロダクトのスピードに影響する
技術的な決定は、チームが目に見えない負荷を生み出さずに、どれだけ安全に変更、学習、出荷できるかを左右します。
シグナルは意見に勝る
強いチームは、行動、摩擦、定着率、フィードバックを使って次に何を構築するかを導きます。
実際に学んだこと
役立つものはたいてい、乱雑なシグナルの中に現れる。
銀行業務、大規模フロントエンドプラットフォーム、社内リスクワークフロー、そして私が創業したスタートアップのMVPに携わってきました。異なるコンテキストでも同じ教訓：ソフトウェアの品質は、人々の前進を助けるときに重要です。
心地悪い数字を探しに行く。
エラー率、LCP、離脱、遅いフロー、サポートシグナル、オブザーバビリティデータは、磨き上げられたデモよりも多くのことを語ることがよくあります。
オブザーバビリティは、うまく使えばプロダクトの仕事になる。
Adobe、Datadog、プラットフォームメトリクスはエンジニアリングダッシュボードだけではありません。プロダクトが実際に人々のために機能しているかどうかを示すことができます。
アーキテクチャはたいてい、図ではなくチームに関するものだ。
マイクロフロントエンド、共有パッケージ、モジュール境界は、所有権と変更パターンが明確な場合にのみ役立ちます。
私はいつも実験に立ち返る。
プロダクトを開始し、テストし、そこから学ぶ機会を常に探しています。それをやるにはおそらく今が最高の瞬間です。
私が大切にしていること
職人の技の背後にある関心事。
良いソフトウェアは基本です。より難しい質問は、プロダクトが価値を生み出し、行動を変え、信頼を得て、速く動きながらも保守可能であり続けるかどうかです。
記憶に残るか
人々はこの体験を覚えているでしょうか、それともただの別のインターフェースでしょうか？
本当の価値
痛みを伴う問題を解決しているのか、それとも目に見えるアクティビティをただ出荷しているだけか？
ユーザー行動
人々は実際に何をし、何を繰り返し、何を避け、何を放棄しているのか？
AIの活用
AIは判断力とスピードを向上させているのか、それとも単にアウトプット量を増やしているだけか？
フロントエンドの品質
プロダクトは速く、明確で、アクセスしやすく、信頼できると感じられるか？
持続可能なスピード
チームに目に見えない負荷をかけずに速く動けているか？
私が探すシグナル
プロダクトマーケットフィット（PMF）
人々は、プロダクトが重要な何かを解決してくれるから戻ってくる。
定着率
最初の訪問後も体験が価値を生み出し続けている。
UX摩擦
混乱、ためらい、繰り返しのステップ、離脱がデザインインプットになる。
パフォーマンス
スピードは信頼、コンバージョン、知覚品質の一部になる。
ノーススター
チームがバニティダッシュボードではなく価値に沿って調整される。
技術負債
トレードオフは、負荷になる前に明示的、意図的に、可視化されている。
私が避ける落とし穴
スコープクリープ
機能が増えるとプロダクトの印象が薄れることがある。
バニティメトリクス
見栄えの良い数字でも、弱いプロダクト学習を隠している可能性がある。
隠れた複雑さ
きれいなUIの裏に高コストな決断や将来のメンテナンスコストが隠れていることがある。
遅いフィードバック
長いフィードバックループはプロダクト判断と提供品質を弱める。
1 本当の問題を発見する
2 最小限の有用なバージョンを形にする
3 丁寧に構築する
4 シグナルを測定する
5 意図を持って反復する
フィールドノート
真のプロダクトエンジニアリング判断力。
最も強力なフロントエンドの決定は、めったに技術的なものだけではありません。それらはチームの自律性、提供スピード、プロダクトリスク、将来の変更コストを形作ります。
アーキテクチャのトレードオフ
アーキテクチャの選択はプロダクトの決定です。
大規模なフロントエンドシステムにおいて、アーキテクチャの選択がチームの安全な出荷、独立した作業、プロダクト変更のコストにどう影響するかを見てきました。マイクロフロントエンド、モジュールフェデレーション、共有ライブラリ、モジュラーモノリスは成熟度レベルではありません。それらはトレードオフです。
マイクロフロントエンド
チームの自律性は高まるが、運用と統合の複雑さが増す。
モジュールフェデレーション
柔軟なランタイム合成が可能だが、デバッグ、バージョン管理、所有権が難しくなる。
共有ライブラリ
一貫性と再利用性が向上するが、リリースのボトルネックと結合の可能性がある。
モジュラーモノリス
シンプルな提供だが、緩やかなエントロピーを避けるために強固な境界が必要。
最適なアーキテクチャとは、プロダクトの変化率、チーム構造、リスクプロファイル、学習ニーズに合ったものです。
高リスクの銀行フロー
送金、オンボーディング、アカウント管理から、信頼性、明確さ、パフォーマンスは技術的な詳細ではなくプロダクト機能であることを学びました。
ファウンダーからMVPへ
BinnAppをアイデアからMVPまで構築したことで、スコープを削減し、プロダクトディスカバリーを調整し、不確実性の下で技術的な決定を下すことを学びました。
クラフトの証明
このランディングページもプロダクトの一部です。
Signalゲームは飾りではありません。それは私の構築方法の小さなメタファーです：価値あるシグナルを特定し、高コストな落とし穴を避け、意図を持って進み、より良い決断を可能にすること。
これがポートフォリオのインタラクションのデザインなら、実際のプロダクトフローにどう取り組むか想像してみてください。
私が支援できるとき
プロダクトに明確な思考と実践的な実行が必要なときは、私を呼んでください。
何を構築するか、何を簡略化するか、何が壊れているか、将来のコストを隠さずに出荷する方法など、解決すべき現実の問題があるときに最も力を発揮します。
アイデアはあるけれど、プロダクト体験がまだ曖昧に感じられる。
曖昧さをフロー、決断、そして出荷された行動に変えるお手伝いができます。
フロントエンドがプロダクトの意思決定を遅らせている。
アーキテクチャ、パフォーマンス、UXの明確さ、保守性を同じ問題の一部として見ています。
チームには構築し、かつスコープを問える人が必要だ。
出荷することも大事ですが、人々の前進を助けない仕事を取り除くことも大事にしています。
一緒に働きましょう
プロダクト思考の技術パートナーが必要ですか？
あなたのプロダクトにより鋭い判断、より強力なフロントエンド品質、またはAIを意識した実行が必要なら、話しましょう。