バックエンドと分散システム業務での実践
API とイベント処理から、モジュール化されたサービス境界まで。非同期処理、障害時の扱い、そしてシステムを長く保守できるかに注目しています。
- プラグインベースの API プラットフォーム（トレンドマイクロ）
- Kafka ベースのコンシューマーサービスと Go による低遅延ストリーミングサーバー（KKStream）
ツールGo · Python · Rust · Kafka · PostgreSQL · Redis
- name
- 李汶道
- alias
- DennySORA
- role
- バックエンド、クラウド、AI システムのエンジニアリング
- status
- 東京・日本語を学習中
DennySORA
ソフトウェアと AI システムが、構想から「動き、観測でき、保守できる」実装になるまでに関心があります。これまでバックエンドサービス、クラウド基盤、エージェント統合に携わってきました。現在は東京で日本語を学びながら、AI と LLM の実装も続けています。
主に取り組んでいること
業務での実践、個人での実装、学習中のことを分けて示し、それぞれの能力に背景と確認できる例を添えています。
クラウド基盤とオブザーバビリティ業務での実践
AWS、Kubernetes、Terraform とオブザーバビリティのツールで、デプロイ、リソース配分、インフラの実際の課題に取り組んでいます。
- EKS ノードグループを再設計し、監視を ARM ノードへ移行（トレンドマイクロ）
- モジュラー Helm チャートと CNI のトラブルシューティング（トレンドマイクロ）
ツールAWS · Kubernetes (EKS) · Terraform · Helm · OpenTelemetry · Prometheus
AI システムと個人でのモデル実装業務での実践個人での実装学習・探究
業務ではエージェントのオーケストレーションとストリーミング統合を実装しました。個人の研究では三言語モデル、推論、量子化に取り組み、モデルの解釈可能性も学習中です。
- ADK ↔ AGUI Middleware：SSE ストリーミングと Human-in-the-Loop（トレンドマイクロ）
- 中・英・日の三言語 decoder-only モデルをゼロから学習（個人研究）
ツールGoogle ADK · LangGraph · vLLM · TensorRT-LLM · SentencePiece
これまでの歩み
まず役割と主な仕事を、詳細は深く知りたい方のために。このサイトで公開済みの経歴をもとに整理しています。
— 現在教育・現在の状況
日本語留学，東京日本語学校（長沼スクール）
東京で日本語を集中的に学習中。
—
シニアクラウドエンジニア，トレンドマイクロ Trend Micro
エージェントのオーケストレーション、プラットフォームと API システム、クラウド基盤、データ保護に携わりました。
- Google ADK 上にエージェントオーケストレーションプラットフォームを設計・リリース。明確なアプリケーションアーキテクチャとモジュール境界を実現。
- ADK ↔ AGUI Middleware（Python 3.13+）を開発。SSE ストリーミングと Human-in-the-Loop ワークフローを提供し、オーケストレーターと統合。
- EKS ノードグループを再設計：監視を ARM ノードへ移行してコスト削減、CPU／メモリ最適化専用プールを導入。
すべての業務内容を表示（24 件）
Companion-Orchestrator Agent Center
- Google ADK 上にエージェントオーケストレーションプラットフォームを設計・リリース。明確なアプリケーションアーキテクチャとモジュール境界を実現。
- Agent-to-Agent（A2A）通信を実装し、リモートエージェントを連携。
- ツール呼び出し・状態追跡・リトライ・エラー処理を備えた LLM エージェントを構築。
- シナリオテストとプロンプト／ツールのデバッグ用 Web Playground を提供。フロントエンドは AI 支援ワークフローで独立開発。
- CopilotKit アダプターを作成し、多段階の LangGraph フローを構成。
- DB 駆動の設定による動的エージェントローディングを実現し、ゼロダウンタイムでリリース。
- ADK ↔ AGUI Middleware（Python 3.13+）を開発。SSE ストリーミングと Human-in-the-Loop ワークフローを提供し、オーケストレーターと統合。
- A2A → ADK → LangGraph → CopilotKit のエンドツーエンドパイプラインを実現し、他チームに組織横断で採用。
プラットフォーム開発と API 管理
- プラグインベースの API プラットフォームを構築。コアを変更せずに統合機能をリリース可能にし、ライフサイクルフック・認証・レート制限を提供。
- バックプレッシャーとリトライ制御を備えた、設定可能なログルーティングの Collector Manager を開発。
- GitHub ベースの同期による宣言的ワークフローを実現する Mini-Companion システムを構築。
- PII マスキングとポリシーベースのリクエストフィルタリングを強制する Companion Proxy を実装。
クラウドインフラ最適化
- EKS ノードグループを再設計：監視を ARM ノードへ移行してコスト削減、CPU／メモリ最適化専用プールを導入。
- Stream Lake 環境の Kubernetes 互換性不具合を解消。
- モジュラー Helm チャートを作成し、サービス間のデプロイを標準化。
- CNI IP 枯渇とルーティング問題を修正し、マルチテナントクラスタを安定化。
AI 統合とデータセキュリティ
- AWS Comprehend の PII パイプラインを構築し、検出品質を維持しながらコストを約 99% 削減。
- Amazon Bedrock 統合とポリシー強制を備えた AI Proxy Adapter を作成。
- MITRE 準拠のナレッジグラフ構築のため Kafka → Neptune パイプラインを開発。
- 監査性とテナント分離を備えたきめ細かな AI アクセス制御を実装。
ADK-AGUI Middleware (GitHub)（外部サイト）テクニカルリーダーシップ
- CEO の NVIDIA プレゼンテーション向けにエグゼクティブレベルの AI デモを制作。
- AI ツールとベストプラクティスの社内ワークショップを主導。
- Employee of the Quarter（四半期最優秀社員）に選出。
- 再利用可能なプラットフォームコンポーネントを通じて部門横断のイネーブルメントを推進。
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バックエンドエンジニア，KKStream
ストリーミングサービス、Kafka コンシューマーのアーキテクチャ、CI/CD に取り組み、Infrastructure as Code でデプロイを支えました。
- Kafka ベースのコンシューマーサービスアーキテクチャを設計。
- Golang で低遅延ストリーミングサーバーを開発。
- Terraform で Infrastructure as Code を実装。
すべての業務内容を表示（12 件）
DevOps とインフラ
- GitLab CI/CD パイプラインを最適化し、デプロイ時間を 40% 短縮。
- Helm を使用して Kubernetes クラスタをデプロイ。
- Terraform で Infrastructure as Code を実装。
- Kops で Kubernetes クラスタを運用。
システムアーキテクチャと開発
- Kafka ベースのコンシューマーサービスアーキテクチャを設計。
- Docker Compose 開発環境を構築。
- 複数のバックエンドサービスとデータベースを統合。
- Golang で低遅延ストリーミングサーバーを開発。
調査と実装
- WebRTC Mesh／SFU 技術を評価。
- Pydantic を導入し、堅牢なデータバリデーションを実現。
- モノリシックなプロジェクトを保守性向上のためリファクタリング。
- CI/CD パイプラインへのテスト統合を実装。
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バックエンドエンジニア（インターン），天堂遊戲有限公司
Go で RESTful API の開発とパフォーマンス分析を行い、データ処理と新技術の評価にも参加しました。
- Golang PProf で RESTful API を最適化。
- Apache Spark によるデータ処理を実装。
すべての業務内容を表示（6 件）
API 開発と最適化
- Golang PProf で RESTful API を最適化。
- API 応答時間を 30% 短縮。
- モジュール性向上のためコードベースをリファクタリング。
調査と評価
- Apache Spark によるデータ処理を実装。
- GraphQL API の可能性をデモンストレーション。
- 導入候補の新技術を評価。