ID:85213さん

## プロジェクト概要 LINE Botのバックエンド開発およびk8sを用いたプライベートクラウド環境の構築・運用改善を推進しました。 ## 役割・体制 ### 自身のポジションと役割 - バックエンドエンジニア兼DevOpsエンジニアとして、JavaおよびKotlinを用いたサーバーサイドアプリケーションの設計、コーディング、テスト、運用保守を担当しました。 - Kubernetesクラスターを利用した環境構築とVMで稼働していたアプリケーションのk8sへの移行を推進しました。 ### チーム規模と構成 - エンジニア10名のチームで、バックエンド開発とインフラ構築を分担しながら開発を進めました。 ## 背景・課題 - 新世代のプライベートクラウドを利用したDisaster Recovery環境の構築がプロジェクトの重要ミッションであり、社内での利用方法が確立されていないため、手探りでの開発が求められました。 - VM環境で稼働していた高負荷で重要度の高い既存サーバーサイドアプリケーションをKubernetes環境に移行する必要があり、移行作業時の安定稼働と性能確保が課題となりました。 ## 実際の取り組み ### 開発環境 - Kubernetes（k8s）を中心としたクラウド環境を構築し、JavaおよびKotlinで開発したサーバーサイドアプリケーションをデプロイ、運用しました。 - Disaster Recovery 環境を構築し、開発、Deploy、log, metrics の収集といったサイクルを回せる環境を作りました。 - VM 上で稼働していた API や Message Queue の Consumer / Produce 　などのアプリケーションを、リソース調整を行いながら Kubernetes へ段階的に移行し、運用に柔軟性を持たせインフラ費用の削減を実現しました。 ### 設計・改善内容 - Disaster Recovery環境の構築にあたり、社内新世代プライベートクラウドの特性を調査し、仮説を立てて検証を繰り返しながら技術的課題を解決しました。 - 開発チームと密にコミュニケーションを取り、データを基にした意思決定を促進し、最適な設計・運用方法を確立しました。 - Kubernetes環境へのアプリケーション移行に伴い、コンテナのリソース管理やスケーラビリティを考慮した設計改善を実施しました。 ### その他アピールポイント - 新プラットフォームの知見を社内で共有し、他メンバーが活用しやすいよう相談対応やドキュメント整備を行い、利用促進に貢献しました。 ## 成果・価値 - Disaster Recovery環境の構築により、災害発生時でも安定したサービス提供が可能となり、システムの信頼性が大幅に向上しました。 - Kubernetes環境へのアプリケーション移行に伴い、運用効率が改善され、インフラのスケーラビリティと柔軟性を確保しました。

## プロジェクト概要 オンライン診療サービス LINE Doctor の開発者とて k8s クラスターの構築、CI改善、バックエンドアプリケーションの開発を担当しました。 ## 役割、体制 ### 自身のポジションと役割 DevOps チームのリード兼バックエンドエンジニアとして k8s クラスターの構築と VM からの移行、CI の改善を実現し、Java/Kotlin を使ったアプリケーションの開発を担当しました。 ### チームの規模 開発者はトータルで10名程度で、その中の DevOps チームのリードとして 2~3名のチームで働いていました。 ## 背景と課題 運用に柔軟性を持たせて安定したサービスを提供する目的でVM から k8s へ移行を実現したいという要望がありましたが、医療に関連する情報を扱うため一部に通常のアプリケーションとはネットワーク的に分離されたセキュアな環境で運用する必要があり、ネットワークの設定にも気を使いつつ、二つの k8s クラスターを設計、構築する必要がありました。 また、サービスの性質上医療機関が診療中の時間帯はリリースを避けることになっており、夜のリリース作業完了後にリリース環境でのQAを開始するとQA完了は深夜になってしまうことが多くメンバーの負担が大きくなっていました。 ## 実際の取り組み ### 開発環境 - Kubernetes（k8s）を中心としたクラウド環境を構築し、JavaおよびKotlinで開発したサーバーサイドアプリケーションをデプロイ、運用しました。 - VM 上で稼働していた API や Message Queue の Consumer / Produce 　などのアプリケーションを、リソース調整を行いながら Kubernetes へ段階的に移行し、運用に柔軟性を持たせインフラ費用の削減を実現しました。 - Istio と Argo Rollouts を使って Blue Green Deployment を実現しました。 ### 設計・改善内容 - Istio と Argo Rollouts を使って Blue Green Deployment を実現し、一般ユーザーにリリースする前に、リリース環境に QA チームのみアクセスできる状態で時期バージョンを deploy し、動作確認できる環境を作りました。これによって一般ユーザー向けの公開タイミングに関係なく、任意のタイミングでリリース作業、QAの大部分を実行できるようになり、作業のコストが大幅に削減されました。 ### その他アピール内容 - 医療関連の特に取り扱いに注意が必要なデータを扱う環境の設計、構築、運用を担当しました。 - k8s の経験が浅いエンジニア向けにレクチャーなども行いました ## 成果、価値 - k8s 移行により安定し、柔軟性を持たせた環境でサービスを運用できるようになりました - Blue Green Deployment の環境を構築し、課題になっていたリリースの負荷を軽減し、作業時間に柔軟性を持たせ、安全にリリースできるようになりました。

## プロジェクト概要 LLMを活用した新規AI Q&Aサービスのバックエンドとk8sクラスター設計・構築を担当し、サービスの方向性策定にも貢献しました。 ## 役割・体制 ### 自身のポジションと役割 - バックエンドエンジニアとして、Pythonを用いたk8s（Kubernetes）クラスターの設計と構築を担当しました。 - AI開発チームと企画チーム間の橋渡し役を務め、AI技術の特性や実現可能性について企画メンバーに説明・助言を行いました。 ### チーム規模と構成 - バックエンド開発2名、AI開発者1名、企画2名の合計5名体制のチームでプロジェクトを推進しました。 ## 背景・課題 - LLMを用いたAI Q&Aサービスの開発は当時の社内においても新規領域であり、企画メンバーや開発メンバーのAI技術に関する知識が不足していました。 - サービスの方向性やAIの性能・限界に関して手探りの状態であったため、チーム内での認識統一が課題となりました。 - AI関連技術者と企画・バックエンド開発者の間で効果的なコミュニケーションが必要でした。 ## 実際の取り組み ### 開発環境 - Kubernetes（k8s）クラスターの設計・構築を行い、高可用性およびスケーラビリティを考慮したインフラ基盤を整備しました。 - Pythonを使用したバックエンド開発により、AIサービスのAPI連携や処理ロジックの実装を担当しました。 ### 設計・改善内容 - AI関連サービスの性質や技術的制約を企画メンバーにわかりやすく説明し、企画側の要望を具体的な技術要件へ言語化する支援を行いました。 - 企画チームとAI開発チームの間に立ち、双方の認識齟齬を解消しながらサービスの方向性を議論・調整しました。 ### その他アピールポイント - 複雑なAI技術の理解促進や内部ナレッジ共有を意識し、チーム内の技術教育や情報交換を積極的に推進しました。 ## 成果・価値 - 議論を重ねた結果、チーム全体の認識が統一され、目的意識を共有したうえで短期間でのサービス開発とリリースを実現しました。 - AI技術の特性を踏まえた企画支援により、プロジェクトの開発効率と品質向上に寄与しました。 - 新規AIサービス開発におけるチームの知見蓄積と協調体制の構築に貢献しました。

## プロジェクト概要 AI関連サービスの開発部門における開発環境の横断的改善と知見共有を推進し、開発効率の向上を実現しました。 ## 役割・体制 ### 自身のポジションと役割 - バックエンドエンジニア、インフラエンジニア、SREとして、Kubernetesクラスタ構築や管理手法の改善、開発環境の問題解決を担当しました。 - 複数プロジェクトの開発環境改善に伴い、ロギングやエラーハンドリングの統一、モニタリング環境整備とSLI/SLO策定を推進しました。 - コールセンター向け自動応答Botの管理ツール開発チームのリードを務め、開発工程全般に関与しました。 ### チーム規模と構成 - 主体チームはエンジニア2～3名の小規模体制で、タスクごとに他プロジェクトのメンバーが参加する約5～10名規模の横断的なチームとして活動しました。 ## 背景・課題 - AI関連サービスの開発部門において、開発環境や運用手法がプロジェクト間で統一されず、属人化や技術格差が課題となっていました。 - 依頼元チーム内で問題認識に齟齬があり、改善の必要性に対する理解不足や非協力的なメンバーも存在し、横断的な改善活動の推進が困難でした。 - 改善依頼が丸投げとなり、各チームの主体性が欠如していたため、効果的な改善策の実施に時間がかかるケースがありました。 ## 実際の取り組み ### 開発環境 - アジャイル開発手法を採用し、継続的に開発環境の課題抽出と改善を行いました。 - Kubernetes（k8s）クラスタの構築と運用を担当し、manifest管理手法の改善を通じて環境の標準化を図りました。 - Prometheusを用いたモニタリング基盤を整備し、SLI/SLOを策定してサービスの信頼性向上に寄与しました。 ### 設計・改善内容 - 開発環境に問題を抱える各チームに対して現状の課題を丁寧に説明し、改善のメリットを具体的に示すことで理解と協力を促進しました。 - チーム間の責任範囲を明確化し、依頼元と自身のチームの役割を線引きして主体的な改善活動を推進しました。 - log やエラーハンドリングの設計を統一し、部門全体での技術的ナレッジの蓄積と共有を実現しました。 - 自動応答Botの管理ツール開発では、設計から運用まで幅広く関与し、チームの技術力向上に貢献しました。 ### その他アピールポイント - 経験が浅い開発者が多いチームに対して技術支援を積極的に行い、部門全体の技術力底上げに寄与しました。 ## 成果・価値 - Kubernetesクラスタ運用方法やmanifest記述の標準化により、部門内の開発環境の一貫性を高めました。 - ロギングやモニタリング基盤の統一により、障害検知や対応速度が向上し、サービスの信頼性が強化されました。 - 技術的ナレッジの集約と共有を推進し、類似課題の迅速な解決が可能となりました。 - 経験の浅い開発チームの技術力向上により、開発効率が向上し、全体のプロダクト品質の底上げに貢献しました。

## プロジェクト概要 スマートスピーカー発売に向けてClova PlatformとLINEメッセンジャー連携機能を開発し、リリースに成功したプロジェクト。 ## 役割・体制 ### 自身のポジションと役割 - バックエンドエンジニアとして、Javaを用いたLINEメッセンジャー連携機能の設計・開発を担当。 - Go言語を使ったプラットフォームのバックエンド開発にも部分的に携わり、API設計からコーディング、テストまで一貫して実施。 - インフラ面ではMySQLやRedis、nginxを活用した性能チューニングや運用保守にも従事し、安定稼働を支えた。 ### チーム規模と構成 - LINEメッセンジャー連携機能の開発チームはバックエンド開発1名、AI開発1名、企画2名の合計4名体制で構成された。 - 海外チームとの連携も含めた複数拠点をまたぐ体制で、コミュニケーション調整が重要な役割となった。 ## 背景・課題 - スマートスピーカーの市場投入に伴い、Clova PlatformとLINEメッセンジャーとの連携機能を新規開発する必要があった。 - プラットフォーム自体の仕様が確定しておらず、連携アプリケーションも不確定要素が多く、頻繁な仕様変更に対応する必要があった。 - 海外のプラットフォーム開発チームとの連携が多く、文化的・業務的な認識のズレやコミュニケーション課題が存在した。 ## 実際の取り組み ### 開発環境 - JavaのSpring Bootフレームワークを用いてLINEメッセンジャー連携機能を開発し、高い保守性と拡張性を意識した設計を行った。 - Go言語によるプラットフォームのバックエンド開発は、マイクロサービスアーキテクチャに基づき、MySQLやRedisを組み合わせて性能とスケーラビリティを確保。 - nginxをリバースプロキシとして活用し、負荷分散とセキュリティ強化を実施した。 - アジャイル開発手法を採用し、短いスプリントで頻繁に仕様変更に対応した。 ### 設計・改善内容 - 仕様が固まらない中でも、柔軟性を持たせたAPI設計を行い、変更に強いアーキテクチャを構築した。 - 海外チームとの認識齟齬を解消するため、定期的な直接対話を重視し、必要に応じて現地出張を行い密なコミュニケーションを図った。 - 担当外の機能についてもプレゼンテーションを実施し、認識共有や調整を促進した。 - 担当範囲を超えた機能開発を自発的に行い、リリース遅延のリスクを低減した。 ### その他アピールポイント - 出張を重ねたことで各担当者との信頼関係を構築し、コミュニケーションのハブとして調整役を担った。 - プロジェクトを通じて、チーム間の情報共有促進と開発効率向上に寄与した。 ## 成果・価値 - 重要なLINE連携機能をスマートスピーカーのリリース当日に間に合わせることができた。 - 直接的なコミュニケーションと調整により、海外チームとの連携が円滑となり、全体の開発効率が向上した。 - 安定稼働する連携基盤の提供により、ユーザー体験の向上とサービス品質の確保に貢献した。