私の技術的な仕事の進め方：Backend、AI、DevOps、Infrastructure

私は Backend、AI、DevOps、Infrastructure、Network を別々の領域としてではなく、実際に動くプロダクトを支えるひとつの delivery chain として扱っています。 機能を使える状態にするには API が安定している必要があります。サービスを更新するには CI/CD が必要です。長期運用するには monitoring、backup、network、security が必要です。LLM、Speech AI、GPU runtime を使う場合も、model integration は deployable、observable、operable でなければなりません。 主に扱う領域 Backend / API Backend は私の中心的な領域です。API design、service integration、database access、既存システム連携、admin workflow を扱います。Node.js、Python、Go、PHP、C/C++、Shell Script、Java を、既存アーキテクチャや運用性に合わせて使います。 重視しているのは、API が明確であること、data flow を追跡できること、error を診断できること、そして次の担当者が保守できることです。 LLM / Speech AI 2022 年から LLM と Speech AI を実際のプロダクト workflow に組み込んでいます。単に model API を呼ぶだけではなく、prompt、batch processing、local model、GPU runtime、OpenAI API、Ollama、Kaldi、Whisper、既存 backend workflow を接続します。 入力データの整理、出力の検証、retry、cost control、local model と cloud API の選択、runtime environment の再現性を重視します。