バックエンドエンジニアの職務経歴書例（シニア）

• 業務リードとして、Node.jsの取り込み（ingestion）APIでKafka発行前のスキーマ検証を実装した。PostgreSQL照合で受理後の欠落を検出し、永続化後に応答するよう修正してタイムアウト再現テストでデータ損失を防止した。
• レビュー基準の責任者として、再試行の集中とコンシューマー遅延を再現し、分散システム（distributed systems）の信頼性（reliability）を改善。Redisの期限付き重複排除キーと不正メッセージの隔離で正常処理を維持した。
• 毎秒20,000イベントの固定再生負荷でベンチマークとプロファイリングを行い、Rust受付処理を改善した。展開サイズ制限と割り当て前検証により、Kafka永続化後の応答を保ちながらp95応答時間を180msから112msに短縮した。
• プロジェクトとdistinct IDごとのマルチテナントキュー制限を設計した。大量送信クライアントを別レーンに分離し、KafkaオフセットとPostgreSQLの識別対応でデータ整合性を確認。3倍の負荷急増でも他テナントの目標応答時間を維持した。
• コンシューマー遅延・再試行数・取り込み遅延の可観測性を整備した。オンコール中に停止パーティションの不正イベントを特定し、隔離バッチ再生と件数照合後に復旧を確認。再現テストをカナリア配信の判定に追加した。
• 受付とコンシューマーの担当者をまとめ、永続化後応答・テナント分離・ロールバックを配信基準にした。2名の障害注入レビューを指導し、再生件数が合わない配信を停止。同じ確認を通過した修正版を承認した。
• APIハンドラーから競合するDBトランザクションまでタイムアウトを追跡し、ロック範囲を縮小。並行要求と再試行経路のテストを追加。
• 並行要求試験を活用したPostgreSQL再試行経路改善を主導し、テナント別イベント順序を維持して重複書込みを解消。
• Kafka取込用Go負荷試験を公開し、プロファイリングでロック競合を特定してp95遅延を310msから190msへ削減。

• 業務リードとして、Node.js取り込みAPI向けのGo負荷テストを構築し、タイムアウトと重複応答を再現してPostgreSQL件数と照合した。再試行境界を修正し、復旧バッチで受理済みイベントの欠落と重複を防ぐことを検証した。
• Datadogでログ処理のGoワーカーを実装し、Redis重複排除キーを顧客と再試行期間で制限した。重複要求を含む200万件の合成記録を再生し、ワーカー再起動後のPostgreSQL照合で受付済み記録の欠落がないことを確認した。
• 拡張後に旧定義を縮小する手順と事前検証したロールバックでPostgreSQLの36テーブルを移行した。スキーマとアプリの配信を分け、同じデータで新旧の書き込みを検証し、顧客の書き込みを止めずに変更した。

• 決済ソフトウェアチームでWebhook署名・重複配信・順序逆転の契約テストを追加した。手作業の確認を再生可能なテストデータに置き換え、次の顧客連携の配信前に再試行の回帰不具合を検出した。

• 合成テナント負荷・制御可能なKafka停止・S3保管を備えたローカル再生ツールを作成した。復旧時間と再生前後の一意イベント数を比較し、CIで欠落と重複配信を再現できるようにした。
• テスト生成器・測定設定・失敗パターン表をプロジェクト報告にまとめた。厳密な順序保証と別レーン分離を比較し、配信前に変更すべきコンシューマーの前提を記録した。
• 独立入力を活用した自主回帰試験の責任を担い、境界不具合を解消して期待出力付き再現試験を公開。

関連科目：アルゴリズム、OS、データベース、ネットワーク

Rust · Node.js · Go · Kafka · PostgreSQL · Redis

テナント分離 · データ整合性 · 可観測性

負荷テスト · 回帰テスト · 技術指導

• プロジェクト前後の追跡を活用した自主技術記事を公開し、誤った前提・回帰範囲・非対応事例を解説。