ささき

### パブリッククラウド プロダクト開発では、パブリッククラウドが課題の解決手段として有効な場面が多く、技術選定でトレードオフを比較検討するためには、各サービスの特性を理解していることが欠かせないと考えています。 現職でもEC2・ECS・Lambda・DynamoDBなどのAWSサービスを利用した経験がありますが、今後も扱えるサービスの幅を広げていきたいです。 ### RDBMS 現職でもRDBMSを使う機会はありますが、スキーマ設計やクエリチューニングといった設計・運用の判断を自ら行った経験はまだ十分ではありません。 RDBMSは多くのプロダクトでデータ管理の中心にある技術であり、その設計・運用の質はプロダクトの性能や開発のしやすさに直結します。 RDBMSの内部構造、例えばPostgreSQLならMVCCやインデックス、実行計画、VACUUMといったものを理解したうえで、実際にスキーマ設計やクエリチューニング、運用上の判断に活かせる実践的な経験を積みたいと考えています。 ### OpenTelemetry・サービスメッシュ 現職の広告配信プラットフォームには、高トラフィックなリクエストを低レイテンシで処理し続けるという制約がありました。そのため、新しい処理を追加する際には既存の配信への影響を最小限に抑える設計をするなど、信頼性に関わる課題に個別に向き合ってきました。しかし、それらは都度の判断であり、信頼性を体系的に設計する力はまだ身についていないと感じています。 具体的には、分散トレーシング（OpenTelemetry）によるサービス横断の可観測性や、サービスメッシュによるサービス間通信の制御と耐障害性の設計に取り組みたいと考えています。現職で得た「個別の課題への対処」という経験を、「信頼性を設計する」という体系的な枠組みに昇華させたいです。 ### langfuse・Bedrock AIはプロダクトの課題に対する新しい解決手段として急速に広がっており、どのプロダクトにも組み込める余地があると考えています。現時点では、開発でClaude Codeを活用したり、Slackのアラートチャンネル向けのAI botを作ったりといった小さな実践にとどまっているため、プロダクトに組み込むレベルでAIを扱えるようになりたいです。 具体的には、AWS Bedrockを活用したLLMアプリケーションの開発と、langfuseによるLLMアプリケーションの品質の可視化・改善に興味があります。プロダクトの課題に対してAIという選択肢を検討・実装できるエンジニアになりたいです。