後端與分散式系統工作實務
從 API 與事件處理，到模組化的服務邊界。關注非同步流程、失敗處理，以及系統如何長期維護。
- 以 plugin 為基礎的 API 平台（趨勢科技）
- Kafka consumer 服務架構與 Go 低延遲串流伺服器（KKStream）
工具Go · Python · Rust · Kafka · PostgreSQL · Redis
- name
- 李汶道
- alias
- DennySORA
- role
- 後端、雲端與 AI 系統工程
- status
- 東京・日語學習中
DennySORA
我關注軟體與 AI 系統如何從概念走向可運作、可觀測、可維護的實作。過去的工作涵蓋後端服務、雲端平台與 Agent 整合；目前在東京學習日語，也持續進行 AI 與 LLM 相關實作。
我主要在做什麼
把工作實務、個人實作與正在學習的方向分開，讓能力有脈絡，也有可查看的例子。
雲端平台與可觀測性工作實務
以 AWS、Kubernetes、Terraform 與可觀測性工具，處理部署、資源配置和基礎設施的實際問題。
- 重新架構 EKS node groups，並把監控移至 ARM 節點（趨勢科技）
- 模組化 Helm charts 與 CNI 問題排解（趨勢科技）
工具AWS · Kubernetes (EKS) · Terraform · Helm · OpenTelemetry · Prometheus
AI 系統與個人模型實作工作實務個人實作學習探索
工作中實作 Agent 編排與串流整合；個人研究聚焦三語模型、推論與量化，也持續學習模型可解釋性。
- ADK ↔ AGUI Middleware：SSE 串流與 Human-in-the-Loop（趨勢科技）
- 從零訓練中／英／日三語 decoder-only 模型（個人研究）
工具Google ADK · LangGraph · vLLM · TensorRT-LLM · SentencePiece
一路走來
先看角色與主要工作，細節留給想深入了解的人。以下依本站既有的公開履歷整理。
— 至今教育・目前狀態
日語留學，東京日本語學校（長沼スクール）
於東京進行全日制日語學習。
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資深雲端工程師，趨勢科技 TrendMicro
參與 Agent 編排、平台與 API 系統、雲端基礎設施及資料保護相關工作。
- 在 Google ADK 上設計並交付 Agent 編排平台，具備清晰的應用架構與模組邊界。
- 撰寫 ADK ↔ AGUI Middleware（Python 3.13+），提供 SSE 串流與 Human-in-the-Loop 工作流程，並與編排器整合。
- 重新架構 EKS node groups：將監控移至 ARM 節點以節省成本，並導入專用的 CPU／記憶體最佳化資源池。
展開全部工作內容（24 項）
Companion-Orchestrator Agent Center
- 在 Google ADK 上設計並交付 Agent 編排平台，具備清晰的應用架構與模組邊界。
- 實作 Agent-to-Agent（A2A）通訊，協調遠端 Agent。
- 打造具備工具呼叫、狀態追蹤、重試與錯誤處理的 LLM Agent。
- 交付用於情境測試與提示詞／工具除錯的 Web Playground；前端以 AI 輔助工作流程獨立開發。
- 建立 CopilotKit adapter，並組合多步驟 LangGraph 流程。
- 透過資料庫驅動的設定實現動態 Agent 載入，支援零停機上線。
- 撰寫 ADK ↔ AGUI Middleware（Python 3.13+），提供 SSE 串流與 Human-in-the-Loop 工作流程，並與編排器整合。
- 達成端到端 pipeline（A2A → ADK → LangGraph → CopilotKit），並獲跨組織的其他團隊採用。
平台開發與 API 管理
- 打造以 plugin 為基礎的 API 平台，讓團隊不需修改核心即可交付整合功能；提供生命週期 hooks、驗證與流量限制。
- 開發 Collector Manager，支援可設定的日誌路由、背壓與重試控制。
- 建立 Mini-Companion 系統，以 GitHub 同步支援宣告式工作流程。
- 實作 Companion Proxy，強制執行 PII 遮蔽與基於政策的請求過濾。
雲端基礎設施最佳化
- 重新架構 EKS node groups：將監控移至 ARM 節點以節省成本，並導入專用的 CPU／記憶體最佳化資源池。
- 解決 Stream Lake 環境中的 Kubernetes 相容性缺陷。
- 撰寫模組化 Helm charts，標準化各服務的部署。
- 修復 CNI IP 耗盡與路由問題，穩定多租戶叢集。
AI 整合與資料安全
- 打造 AWS Comprehend PII 管線，成本降低約 99%，同時維持偵測品質。
- 建立 AI Proxy Adapter，整合 Amazon Bedrock 並執行政策管控。
- 開發 Kafka → Neptune 管線，建置符合 MITRE 框架的知識圖譜。
- 實作細緻的 AI 存取控制，具備可稽核性與租戶隔離。
ADK-AGUI Middleware (GitHub)（外部網站）技術領導
- 為 CEO 的 NVIDIA 簡報製作高階主管層級 AI 展示。
- 主辦 AI 工具與最佳實踐的內部工作坊。
- 獲頒本季最佳員工（Employee of the Quarter）。
- 透過可重複使用的平台元件，推動跨部門賦能。
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後端工程師，KKStream
投入串流服務、Kafka consumer 架構與 CI/CD，並以基礎設施即程式碼支援部署流程。
- 設計以 Kafka 為基礎的 consumer 服務架構。
- 以 Golang 開發低延遲串流伺服器。
- 以 Terraform 實作基礎設施即程式碼。
展開全部工作內容（12 項）
DevOps 與基礎設施
- 最佳化 GitLab CI/CD 管線，部署時間縮短 40%。
- 使用 Helm 部署 Kubernetes 叢集。
- 以 Terraform 實作基礎設施即程式碼。
- 使用 Kops 管理 Kubernetes 叢集。
系統架構與開發
- 設計以 Kafka 為基礎的 consumer 服務架構。
- 建立 Docker Compose 開發環境。
- 整合多個後端服務與資料庫。
- 以 Golang 開發低延遲串流伺服器。
研究與實作
- 評估 WebRTC Mesh 與 SFU 技術。
- 整合 Pydantic，強化資料驗證。
- 重構單體專案以提升可維護性。
- 實作 CI/CD 管線測試整合。
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後端工程師（實習），天堂遊戲有限公司
以 Go 進行 RESTful API 開發與效能分析，參與資料處理與新技術評估。
- 使用 Golang PProf 最佳化 RESTful API。
- 實作 Apache Spark 資料處理。
展開全部工作內容（6 項）
API 開發與最佳化
- 使用 Golang PProf 最佳化 RESTful API。
- API 回應時間縮短 30%。
- 重構程式碼以改善模組化。
研究與評估
- 實作 Apache Spark 資料處理。
- 展示 GraphQL API 能力。
- 評估新興技術的導入可行性。