ID:82871さん

# 今後身につけたい技術・スキル 現在はバックエンド開発（FastAPI / Python）およびフロントエンド（React / Next.js / TypeScript）を中心に経験を積んでいます。今後は以下の領域を重点的に深めていきたいと考えています。 --- ## 1. クラウドインフラ・DevOps（AWS / GCP） 現在の開発はDockerによるローカル環境構築が中心ですが、実際のプロダクション環境ではクラウド上でのインフラ設計・運用が不可欠です。特にAWSのECS / Lambda / RDS / S3といったサービスを用いたサーバーレス・コンテナ構成の設計や、GitHub ActionsやTerraformを用いたCI/CDパイプラインの構築を習得したいと考えています。インフラをコードで管理できるエンジニアを目指します。 --- ## 2. LLM・RAGアプリケーション開発 RAGチャットボットの評価基盤構築を通じてLLMの評価手法に触れたことで、LLMを活用したプロダクト開発への関心が高まっています。LangChain / LlamaIndex を用いたRAGパイプラインの設計・実装や、プロンプトエンジニアリング、Fine-tuningの手法を体系的に習得し、実用的なAIアプリケーションを自ら設計・開発できるエンジニアになりたいと考えています。 --- ## 3. システム設計・アーキテクチャ FastAPIテンプレート開発でレイヤードアーキテクチャ・Repositoryパターンを経験しましたが、より大規模なシステムを設計できるよう、マイクロサービスアーキテクチャやDDD（ドメイン駆動設計）の考え方を深めたいと考えています。また、パフォーマンスチューニングやDBのクエリ最適化・インデックス設計といった実務で差が出る領域も強化していきたいです。 --- ## 4. データエンジニアリング・MLOps LLM評価の経験から、データパイプラインの品質がモデルの性能に直結することを実感しました。今後はAirflow等を用いたデータパイプラインの構築や、MLflowを用いたモデル管理・実験管理の仕組みづくりを習得し、AI/MLを実プロダクトに安定して組み込める技術力を身につけたいと考えています。 --- ## まとめ 将来的には、バックエンド・インフラ・AIの三領域をカバーできるエンジニアとして、プロダクト全体の技術的意思決定に関われるポジションを目指しています。そのため、個々の技術習得にとどまらず、システム全体を俯瞰して設計・判断できる力を意識して成長していきたいと考えています。