今年上期の総まとめと下期目標まとめてみた
2025年7月も中旬にさしかかりあっという間にしも気になっていると言うことで、今年の上期の振り返りと下期の目標をまとめてみます。
上期総まとめ
技術的な視点で
上期は現職に1月から入社して様々な技術スタックを新たに身につけることができています。少し上げてみるだけでも以下のようにいろいろありますね。
- Google Cloud/AWS
- Kubernetes/IaC
- 生成AI
- Golang
特にGoogle Cloudはプロジェクトで使うことも多いですし、AWSを利用したMLOpsの構築なども対応してきて、どんどんクラウドサービスの実践知識が蓄積されてきました。Kubernetesをはじめとしたインフラ構築に必須の知識も合わせてみについてきました。AWSについてもSageMakerやBedrockをはじめとしたAI関連のサービスについてはガッツリ使えるようになりたいので要習得内容と考えてます。
生成AIについては、GeminiやClaude系など様々なモデルを実践で利用する機会に恵まれ、昨今の生成AIブームにちゃっかりと乗っかりいろいろと実務に応用できています。また、以下に安全に生成AIを利用するかについてもとても重要な課題であり、生成AIを利用できるようになるのはもちろんのこと、jailbreak含め生成AI独自の危険性・脆弱性を考慮したシステム構築ができるように邁進したいと思っています。
技術書については上期でいろいろと読んできたなと思います。ジャンルもクラウドサービスからインフラからデータサイエンスから幅広く読んできました。まだまだ積んでいる書籍も眠っているので、それらも消化しつつ、幅広い知識を身につけていきたいと思っています。なお、知識はインプットするだけでは使えないので、書籍から得た知識をZennなどの発信媒体でどんどん後悔していければと思っています。
技術以外の視点で
上期はチームリードなども少しさせていただき、チームを構築して活動していくことの大変さ・楽しさを感じさせてもらいました。まだ始まったばかりの要素が強いのでこれからですが、
下期やりたいこと
技術的な視点で
下期も上期に続いて様々な技術領域に注力することになるかと思いますが、個人的には以下をガッツリやりたいと思っています。
- MLOps
- LLM Observability
- OSS活動
MLを専門にしているエンジニアは昨今増えている印象ですが、MLOpsを構築できるエンジニアの母数はまだ少ない印象です。そのため、MLOpsをしっかりと組めるエンジニアになり、MLシステムを構築するための基盤を作れるエンジニアになりたいと思います。
LLM O11yでは、昨今様々なサービスに導入されているLLMのO11yについて、適切にサービスが運営できるように実装できる状態になりたいと思っています。すでに様々なプロジェクトで対応はしているものの、もっと向上できると感じているので、まだまだ調べて使えるようになりたいです。
OSS活動については、いくつかコントリビュートを目指しているものはありますがまだ対応できてないので、下期はちょっとでもやってみたいと思います。
このブログ毎日投稿
本来のアドベントカレンダーの意味を踏まえて、まずはクリスマスまで続けていきます。なお、2025年のクリスマスを終えたら2026年のクリスマスに向けて続けていく所存です。
また、毎日書こうとするとどうしても一つ一つの生地のボリュームだったり濃さが薄くなってしまっているので改善していきたいです。当初の目標は休みの日はできるだけ濃い内容をしていこうと思っていたので、下期はできるだけその方針でやっていこうと思います。
まとめ
今回は下期やりたいことをまとめてみました。かなり抽象的な内容だったので、実際に記事を後悔しながら具体的な話を言及できればと思います。
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