## プロジェクト概要
大手企業を対象とした、放送技術系のDXプロダクトの作成を担当。
当初はインフラつなぎこみ用のAPI作成の要員でしたが、フロントエンド・バックエンドにも携わりフルスタック的に動くようになりました。
## チーム構成
機械学習エンジニア1名
インフラ1名(私)
バックエンド1名
フロントエンド3名
## 開発・実装内容と成果
### 1. サービスの全体に携わる開発
Next.jsを使用したフロントエンド、NestJSとTypeORMを使用したバックエンド、Pythonの機械学習系マイクロサービス、これらをつなぎこむクラウドインフラに全般的に携わりました。
機密情報を扱うプロダクトだったため、堅牢なセキュリティ要件が必要になり、機密情報を保持しないアーキテクチャの設計、MFA認証を用いたアカウント機能、AWS側でのIP制限やプライベートVPC化などの対応を行いました。
これらに伴い、各種クラウドサービスや技術の選定を行いました
クラウド：AWS Direct Connect
フロントエンド：Amplify / Cloudflare Pages
DB：TiDB / RDS
認証機能：cognito / firebase auth
など
また、機械学習側のAPIはタスクキュー型のスケーラブルな実装とし、GPUインスタンスをスポット利用することで、クラウド費用の最適化を行いました。これに伴い、オートスケールに耐えうるインフラ周りの高速化（モデルのロードタイミングやIOPS性能の検討）も行いました。
サービスのコアとなるAI側にも、ロジックの変更やデータの追加を提案し、精度を向上させたり処理の高速化を行いました。
### 2. PjM, PdM的な稼働
当初は1メンバーとしての稼働でしたが、メンバーの入れ替わりで全体像を見れる人が自分だけになっていたため、実質的なマネージャーとしての役割も任されていました。
タスクの優先順位付け、割り振り、スケジュール管理、クライアントの期待値と実装のすり合わせなどを行いました。
ジュニア寄りのエンジニアも入っていたため、メンバーが詰まっている箇所・メンタルヘルスなどを確認し、適宜提案とアドバイスを行いました。