選定したプロジェクト——実際の事業のために構築したアプライドAIシステムとプロダクトの仕事。
LLM搭載の語学学習アプリを、AIエンジニアリングの地味だが欠かせない半分——すべてのAI呼び出しに対するRedisベースのレート制限とコスト上限、Zodによる設定検証、パイプラインの回帰を防ぐ180件のVitestテスト——を備えた状態でリリースしました。
LLM対SIEMのセキュリティパイプラインを流れる5種類のログ——攻撃の正解データ、アプリケーションログ、HTTPアクセスログ、Wazuhアラート、Claudeの分類結果——を整理し、評価の土台となる構造を明らかにした。
