ID:73290さん

# 1. プロダクト価値を最大化するフルスタック開発能力の深化 バックエンド、フロントエンド、インフラの各レイヤーを独立させつつ、最適に連携させる「疎結合なシステム設計」を実践し、ビジネスの変化に強いプロダクト開発を牽引したいと考えています。 ### 具体的な目標: フロントエンドのコンポーネント設計: UI/UXの変更に柔軟に対応できるよう、共通コンポーネントのデカップリングを徹底し、保守性と再利用性の高いフロントエンド開発を推進する。 - データ主導のバックエンド設計: DynamoDBやRDBを適材適所で使い分け、今回取り組んだセッション管理や画像アップロード機能のように、パフォーマンスとスケーラビリティを両立したAPI設計・実装スキルの向上。 - 開発プロセスの自動化: CI/CDパイプラインの構築を含め、フルスタックな視点から「開発からデプロイまで」のリードタイムを短縮する環境作りを実践する。 **意図** : 各レイヤーの境界線を深く理解することで、機能追加や仕様変更の際に「どこをどう変えるのが全体最適か」を即座に判断できるエンジニアを目指します。技術を手段として使いこなし、ユーザーに届ける価値の総量を最大化することにコミットしていきたいと考えています。 # 2. AWSを活用したシステムアーキテクチャの最適化 これまではEC2の操作やS3を活用したデータ管理などを中心に扱ってきましたが、今後はさらに一歩踏み込み、マネージドサービスを組み合わせた**「高可用性・低コストなインフラ設計」**を自律して行えるようになりたいと考えています。 ### 具体的な目標: - Lambdaなどのサーバーレスアーキテクチャを積極的に取り入れ、運用負荷の軽減とコスト最適化を両立させる設計スキルの習得。 - IaC（TerraformやAWS CDKなど）を用いたインフラのコード管理を実践し、再現性の高い開発環境の構築・運用を目指します。 **意図** : インフラを「ただ動く箱」としてではなく、アプリケーションの特性に合わせて柔軟に、かつセキュアに最適化できるエンジニアを目指します。 # 3. 実践的なAI・LLM活用スキルの継続的アップデート 昨今のLLMの進化を背景に、AIを「単なるチャットツール」として使う段階から、**「既存プロダクトの機能を拡張するコア技術」**として組み込むスキルを磨き続けたいと考えています。 ### 具体的な目標: - BERTなどの自然言語処理モデルと、予約データや顧客ログといった既存の機械学習モデルを融合させ、高度な行動予測や分析業務の自動化を実現するスキルの習得。 - AIと外部データ・ツールをセキュアに連携させる仕組みの実装経験を積む。 **意図** : 技術の流行を追うだけでなく、実際のビジネスロジックにAIをどう適合させ、ユーザー体験や業務効率をどう劇的に向上させるかを追求していきたいと考えています。