ID:85104さん
キャリアビジョン
運用の知見を設計に還元し、変化に強いシステムを作るSRE
キャリアの大半で運用を担当し、障害対応や問い合わせ対応を通じて「システムがどう壊れるか」を最も近くで見てきました。一方で、その知見が設計や事業判断に反映されないまま、同じ壊れ方を繰り返す構造にも直面してきました。運用で得た知見を設計と意思決定に還元し、事業全体を俯瞰して信頼性を作る側に回りたい。それができる職能がSREだと考え、キャリアアップの方向として選びました。
プロジェクト経験
2026年/半年以内
大手自動車販売企業向け LLM商談可視化システム — PoC環境から本番環境への移行
プロジェクトカテゴリ：webサービス / 業務システム / 受託開発
担当工程
経験した職種・役割
あなたが実際に使っていた技術
店舗での商談音声を文字起こしし、LLMでスコアリング・レポート生成してSalesforceへ書き戻すシステムのPoC環境を、本番運用に耐える基盤へ約1ヶ月で引き上げた。インフラ領域を単独で担当し、非機能要件のギャップ分析と優先度設計、Terraformによる実装、本番環境でのテスト確認まで一貫して実施。バックアップ・データ保全の強化、SNSとAWS Chatbotによるエラー通知基盤構築、CloudWatchやX-Ray、Sentryを用いた可観測性の確立、Step FunctionsやDLQ、RDS Proxy導入による処理の信頼性向上、LLMプロバイダ抽象化レイヤ実装やタイムアウト整合の設計、ネットワーク遅延対策やSalesforce連携監視の整備を行い、4大ゴールデンシグナルに基づく監視設計とホットスタンバイ切り戻し機構を構築して本番リリースを実現した。
2026年/3ヶ月以内
大手エネルギーインフラ企業向け 経営層向けAIアシスタント — 顧客プラットフォームへの本番移行
プロジェクトカテゴリ：webサービス / 業務システム / 受託開発
担当工程
経験した職種・役割
あなたが実際に使っていた技術
顧客企業の社内インフラプラットフォーム上で稼働する経営層向けAIアシスタントの本番移行を担当。MCPおよびCopilot Studio連携基盤、Azure Document IntelligenceとPostgreSQLを用いたRAG用インフラ、ECSを用いたエージェント用インフラを構築し、本番環境でのアラート通知機能の実装とテスト、通知先アドレスの運用設計を行った。プラットフォーム側チームへのIP制限設定依頼や接続要件整理、ExpressRouteとDirect Connectを比較したAzureとAWS間の閉域接続構成検討、業務委託メンバーへの監視通知・セキュリティ要件の定義とレビュー体制設計を実施し、構築途上のプラットフォーム環境下で依頼の優先順位付けやIP制限による代替案提示、検証環境の認証情報を用いた疎通確認ルート設計などにより、前提が変動する中でも検証と移行作業を継続した。
2024年/2年以上
医療機関向け採用支援サイトの開発・保守
プロジェクトカテゴリ：webサービス / 業務システム / 受託開発
担当工程
経験した職種・役割
あなたが実際に使っていた技術
医療機関向け採用支援管理アプリケーションの開発・運用において、採用候補者マッチ度機能や勤怠管理機能などの要件定義からフロントエンド・バックエンド開発までを担当し、その後はインフラ改善に注力。AWSコンソールで手動管理されていたIAM、VPC、ALB、S3、RDS、CloudWatchなどのリソースをTerraformでIaC化し、設定の再現性と監査性を確立。EC2/Docker環境からECS Fargateを用いたサーバレス構成への移行とモノリシックアーキテクチャからモジュラーモノリスへのリアーキテクチャ設計・構築を主導。Jenkins中心の既存CI/CDを廃止し、GitHub ActionsとCodeBuild、CodeDeployを連携させたパイプラインを構築してブランチ削除と連動する動的テスト環境の自動増減を実現し、インフラ運用コスト削減と開発者の生産性向上、システムの長期的な保守性・拡張性向上に貢献した。
プロジェクトカテゴリ
担当工程
経験した職種・役割
あなたが実際に使っていた技術
このプロジェクト詳細は公開されていません
プロジェクトカテゴリ
担当工程
経験した職種・役割
あなたが実際に使っていた技術
このプロジェクト詳細は公開されていません
マネージメント能力
アピール項目
アウトプット
GitHub アカウント
未入力です
Qiita アカウント
未入力です
Zenn アカウント
未入力です
Speaker Deck アカウント
未入力です
SlideShare アカウント
未入力です
特にアピールしたいアウトプット
未入力です
今後、身につけなければいけないと思っている技術は何ですか？
1. OpenTelemetryを軸とした可観測性とSLOエンジニアリング
現職ではCloudWatch / X-Ray / Sentryで監視を設計してきましたが、ベンダーに依存しない形でトレース・メトリクス・ログを統合し、SLOとエラーバジェットに基づくアラート運用へ発展させたいと考えています。「何を見れば異常か」から設計する監視を作ってみたいと考えています。
2. Kubernetes（EKS）を中心としたコンテナオーケストレーション
ECS Fargateでのサーバレス構成は設計・運用してきましたが、Kubernetesでの運用経験はありません。マルチテナントやAIワークロードのような複雑な要件に対応するため、EKS上でのリソース管理・オートスケール・ロールアウト戦略を身につけたいと考えています。
3. 待ち行列理論・確率モデルに基づく容量設計
Google SRE本の精読を通じて、負荷分散・分散合意・パイプライン設計の理論を学んできました。次はこれを「経験則」ではなく「ポアソン分布や待ち行列モデルに基づく容量見積もり」として実務に落とし込み、SLOから逆算して必要なリソースを説明できるようにしたいと考えています。
あなたが一番パフォーマンスを出せるのはどんな環境ですか？
担当範囲の裁量と責任を任された際に、最も力を発揮します。直近では、大手企業向けAIプロダクトのインフラ領域を単独で任され、PoC環境を約1ヶ月で本番水準へ引き上げました。前提が動き続ける難しい状況ほど、課題を分解して優先順位をつけ、期限内に作り切ることに集中できます。
生成AIの活用状況
キャラクター
やりたい事
基本プロフィール
年齢
今年で20代後半
好きなテキストエディタ
vim
希望勤務地
東京都 / 大阪府 / 福岡県
希望年収
600万円
ご意見箱
要望、不具合報告、使いづらい点や感想など、お気軽にお寄せください。
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