ID:74855さん

# プロジェクト概要 ## 内容 ゲームアプリ以外のwebサイトにて発生した課金情報を、アプリ側に反映するためのシステム開発。 お客様からインフラ周りの構築を依頼されたため、プロジェクトに参画。 ## 規模感、チーム構成、役割 ### 規模感 プロジェクト全体で10人ほど ### チーム構成 - アプリチーム - インフラチーム - AWS SA ### 役割 リーダー1名と私でインフラチームに所属し、インフラの設計、構築を担当 ### 使用技術や開発環境など #### AWS - API Gateway - Lambda - Dynamo DB - S3 - Data Firehose - WAF - CloudWatch - Chalice - Codeシリーズ - CDK # 取り組んだ課題 ## 課題 1. アプリ外で課金アイテムを購入できる仕組みを導入したいが、課金情報を連携するシステムがなかったため、新規構築する必要があった アプリ外のwebサイトで課金アイテムが購入できるため、APIで課金情報をアプリ側から閲覧できるようにDBに登録するシステムを構築した。 2. お客様がAWSにとても詳しい訳ではなかった お客様がAWSの支援が得られる環境だったため、AWSのSAの方と協力しながらインフラをAWSで構築した。 ## 技術的なアプローチや工夫した点 1. 開発の進め方 最初から要件が固まっていたわけではなかったので、インフラを構築した後にアプリを実装していただき、適宜アプリチームから降りてくる要求に合わせて、インフラ側の構成変更を行った。 2. AWS回りの設計支援 お客様で用意されたAWSの構成図があったが、不備がある点もあったためそこを修正したり、アプリ開発時に浮き上がってきた課題に対して、AWS側で解決できないか提案したりした。 3. IaC、CI/CD、Chaliceの利用 CDKを利用することで、インフラの構成変更の依頼に対してのレスポンス速度の向上を実現。 また、CodeシリーズでCI/CDを実装することで、アプリチームの開発の手間を削減し、開発をより効率的に進めることが出来た。 Chaliceを利用することで、AWSでのAPI開発を簡素化し、AWSに詳しくなくてもAPI開発を進められる環境を提供した。 # 取り組みの成果 1. AWSのサービスを多岐にわたって活用し、アプリチームの開発負荷を軽減できた 2. AWSを利用したことにより、サーバレスでスケーラビリティの確保出来たシステムが構築できた

# プロジェクト概要 ・ 保険会社の営業が利用する営業支援生成 AI アプリ構築プロジェクトの AWS インフラ担当として参画。 ・ インフラチームの PM を担当し、インフラの設計構築、セキュリティ設計、運用監視設計、 アプリベンダーとの調整、ドキュメント作成、費用見積もりなどを実施。 # 担当業務 ・ インフラチームの PM を担当し、メンバー2 名を管理 ・ AWS インフラ設計・構築 ・ 顧客のセキュリティ要件に則したセキュリティ設計 ・ インフラ運用監視設計 ・ 顧客やアプリベンダーとの調整業務 ・ 各種ドキュメント作成 ・ 費用見積もり # 課題 ・ プロジェクト全体のスケジュール感に無理があった。 ・ 当初予定になかったセキュリティ対応が複数発生した。 ・ メンバーのスキルレベルにばらつきがあった。 # 工夫したこと ・ スケジュールと予定外の対応については、その都度スケジュールの引き直しと顧客 との認識合わせ、対応可能範囲の線引きを適宜行い、なるべく全体スケジュールに影 響が出ないように努めた。 ・ メンバー管理においては、各メンバーのスキルレベルやタスクのスケジュール感を 考慮し、タスクの細分化や簡略化を行い、対応してもらうようにした。 # 実績・取り組み ・ インフラ構築においてはCDK を採用し、Cursor でコーディングすることにより構 築時間を大幅に削減（2 ヶ月→1 ヶ月）。 ・ 顧客やアプリベンダーとの調整だけでなく、担当営業とも密に連絡を取り、顧客か らの今後の案件獲得にも成功した。 # 振り返り ・突発的なタスクに対しても臨機応変な対応力、決断力を身に着けることができた。 ・ メンバー管理においては、タスクの切り分けや割り振りにまだ課題があると感じた ため、今後も注力していきたい。 # 利用技術 AWS（Amplify、WAF、ALB、ECS、Aurora、VPC、ECR、CDK） / TypeScript / New Relic / Cursor / Windsurf

# プロジェクト概要 ・ 自治体向けの将来の病気リスクを予測する AI アプリ構築プロジェクトの AWS イ ンフラ担当として参画。 ・ 全体として 3 つのシステムが存在していて、そのうちのメインとなる AI での病気 予測システムの構築を担当。 # 担当業務 ・ AWS のインフラ設計・構築 ・ セキュリティ設計 # 課題 ・ 業務委託に依頼する予定だったが、発注遅れにより依頼が遅れた。 ・ 要件や業務フローが整理されていなかった。 # 工夫したこと ・ Cursor を用いて PoC 環境の構築を 2 週間で完了。 ・ 対応業務外だったが、要件や業務フローの不備を対応することでプロジェクトスケ ジュールの調整を行った。 ・ インフラは ALB + S3 の構成で、CDK を用いて検証しながら進めた。 # 実績・取り組み ・全工程を 2 週間で完了。 ・業務要件に基づいた構築を 3 日で実施。 # 振り返り ・ AI を活用して不測の事態にも適切に対処することができた。 ・ 対応業務外ではあったが、プロジェクトを進めるために必要だと考え、率先して対 応することができた。 # 利用技術 AWS（ALB、S3、VPC、Client VPN、RDS、EC2、Lambda、CDK） / TypeScript / React / Chalice / Cursor

# プロジェクト概要 ・ 勤怠管理 SaaS システムのオンプレからの移行案件の AWS インフラに関するアド バイザリーとして参画。 ・ 顧客が AWS への移行を達成できるように、インフラ設計のサポートや検証環境の 構築、AWS に関する質疑応答などを対応。 # 担当業務 ・ AWS のインフラ設計のサポート ・ 検証環境の構築 ・ AWS に関する質疑応答 # 実績・取り組み ・EC2 の選定基準や複数 VPC のメリット・デメリットを具体的なシナリオで説明。 ・ CDK を用いて 4 回の構成変更にそれぞれ 3 日程度で対応した。 ・ チケットにてAWS に関する質疑応答を行い、顧客の疑問を解決（2 件/月程度）。 ・ 3 ヶ月毎の契約だが、顧客から好評で継続受注につながっている。 # 利用技術 AWS（EC2（オートスケーリング）、RDS、VPC、VPC Peering、ALB、IAM、 CodeCommit、CodePipeline、CodeBuild、CodeDeploy、CDK） / TypeScript / Cursor

# プロジェクト概要 ・ 社員のエンジニア力を高めるための勉強会の企画・運営。 # 担当業務 ・ 勉強会の企画・運営 ・ 開催内容 ・ Cursor 勉強会 ・ AWS の担当者と実施した社内向け AWS イベント ・ 外部講師を招いてのキャリア戦略の考え方 ・ アーキテクチャ提案会 ・ 自作ハンズオンの実施 # 実績・取り組み ・ 実施後のアンケートでは 5 段階中 4.5 の評価を獲得し、大変好評だった。 #利用技術 AWS / Cursor

# プロジェクト概要 ・ 顧客が保有するデータを様々な会社に提供するために、データを利用したい会社が 独自に API を構築してデータを利用することができるようにする仕組みを構築するプ ロジェクト。 # 担当業務 ・ インフラ構築 # 実績・取り組み ・ 4 つのリポジトリを用いて、各会社用のAPI をデプロイするための仕組みを構築。 ・ユーザーフレンドリーだと考え実装した内容が、リーダーと顧客から好評を得た。 ・ 各会社は自社の管理するリソース以外にアクセスできないように設計した。 # 利用技術 AWS（CodeCommit、CodePipeline、CodeBuild、VPC、RDS、Lambda、IAM、 ECR、CDK） / TypeScript / Python / Chalice / Cursor

# プロジェクト概要 ・ 弊社で運用している累計ダウンロード数 3100 万以上のゲームの AWS インフラの 追加機能の実装や改修、運用の対応。 # 担当業務 ・ AWS 上で動いているアプリログを BigQuery に格納する仕組みの構築 ・ 障害時のトラブル対応 ・ 既存スクリプトの改修 # 工夫したこと ・ エラー時に手動でログ転送を行う仕組みを作成し、運用手順書を作成。 # 実績・取り組み ・ アプリログを BigQuery に格納する仕組みを構築。 ・ CloudWatch Logs、Kinesis Data Firehose、S3、Lambda を組み合わせ、ログ 出力後 10 分以内に格納する実装を担当。 ・ 運用チームが基本的に運用するが、スクリプトの異常時には私が対応。 # 利用技術 AWS（CloudWatch Logs、Kinesis Data Firehose、S3、Lambda） / GoogleCloud （BigQuery） / TypeScript / Python / Cursor

# プロジェクト概要 ・ 社内、SES での常駐先において、社内利用の生成 AI アプリの構築や運用対応。 # 担当業務 ・ 社内生成 AI アプリの構築、改修、運用対応 # 実績・取り組み ・ 社内向け生成 AI アプリとして、Bedrock を利用したアプリを構築。 ・ アクティブユーザー数は 100 人を超え、様々な部門で活用されている。 ・ 常駐先にて、OSS 版の Dify を構築し提供。 # 利用技術 AWS（CDK、Bedrock） / TypeScript / Dify / Cursor / Lang Smith

# プロジェクト概要 ・ 顧客に Dify をメインとした生成 AI 研修を実施。 # 担当業務 ・ AWS 上に Dify の OSS 版を構築 # 実績・取り組み ・ 顧客に Dify の研修を提供するため、AWS 上に Dify の OSS 版を構築した。 ・ 顧客の要望に沿って、平日業務時間帯のみ Dify を利用できるように構築。 ・ CDK で実施することにより、2 日で構築を完了した。 # 利用技術 AWS（CDK、EventBridge Scheduler、Lambda） / TypeScript / Python / Dify

# プロジェクト概要 ・ 顧客の新卒エンジニア 350 名を対象に AWS のハンズオン研修を提供。 # 担当業務 ・ AWS のハンズオン研修の講義の準備 ・ AWS のハンズオン研修の講義時のテクニカルサポート ・ チーム開発研修で利用する AWS 環境の構築 # 実績・取り組み ・ 顧客の新卒エンジニア 350 名を対象に AWS のハンズオン研修を提供。 ・研修中に寄せられた 110 件の質問のうち 35 件に対応。 ・ 53 アカウントに対する AWS 環境の構築をパイプラインにより自動化。 # 利用技術 AWS（CDK、CodeCommit、CodePipeline、CodeBuild、VPC、RDS、ECS、IAM、 ECR） / TypeScript / Cursor