ID:83013さん

## 1. LLM・生成AIを活用したプロダクト開発 - 現職では画像認識を中心に扱ってきましたが、LLMやVLMを実プロダクトに組み込む開発も経験していきたいと考えています。 - 単なるAPI利用に留まらず、プロンプト設計・ファインチューニング・RAG構築・評価設計といった、実運用で精度とコストを両立させるための技術を深めたいです。 - ビジネスデータや半構造化ドキュメントから情報を抽出・整理する文脈で、従来のOCR・NLPと組み合わせて使いこなせるエンジニアになりたいと考えています。 --- ## 2. MLOps / LLMOpsの設計視点 - 現職ではCloud Run・GitHub Actions・Terraformを用いた社内向けデプロイ基盤を構築してきましたが、本番運用を前提としたモデル監視・データドリフト検知・再学習パイプラインについては、まだ自分の中で設計スキルが十分ではないと感じています。 - モデルを作って終わりではなく、プロダクトに載せた後に継続的に改善サイクルを回すための基盤設計を身につけたいと考えています。 --- ## 3. 機械学習・コンピュータサイエンスの体系的な基礎 - 独学と実務でML開発に取り組んできましたが、理論的な基礎の幅はまだ弱いと自覚しています。 - 線形代数・確率統計・最適化といった基礎理論や、分散処理・大規模データ処理といったCS寄りの知識を腰を据えて体系化することで、新しい技術の理解速度や技術選定の精度を高めていきたいです。 - 日常的な学習としては技術書・論文読み・Kaggleへの参加を継続しています。 --- ## 4. プロダクトを磨き続けるためのソフトウェアエンジニアリング - MLモデルを作るだけでなく、保守性・拡張性の高いコードベース、テスト設計、CI/CD、セキュリティといった、プロダクト開発における標準的なソフトウェアエンジニアリングのスキルを一段深めたいと考えています。 - MLエンジニアがプロダクトの中核を担う環境では、モデル精度と同じくらいコードとシステムの品質が重要だと感じており、ここを強化することで、より幅広くプロダクト成長に貢献できるエンジニアになりたいです。