ジェミニの開発実践 - 持続的に成長可能なソフトウェアを作成する方法

10,000人以上の応募者を検討してきた技術理事が直接共有する、実践的なポートフォリオガイドです。 この世に「無条件で合格するポートフォリオ」や「正解と言える構成方式」はありません。 検討者がポートフォリオをどのように見ているのか、何をもって実力を判断し、どのような内容に疲弊を感じるのか、その視点をお伝えします。 ポートフォリオは単に多くを並べたり、華やかに飾ったりする作業ではありません。自分がどのような問題を解決し、その過程で何を悩み選択したのかを適切に整理して伝えるプロセス自体を理解することが、この講義の核心です。 経験者であれ新人であれ、ポートフォリオ、ブログ、GitHub、サイドプロジェクトをどのように整理しアピールすべきか悩んでいる開発者なら、誰にでも役立つ講義です。

10,000枚以上の履歴書を検討した技術理事が直接伝授する、実践的な履歴書作成戦略講座です。 この世に「絶対合格テンプレート」や「必ず通過する公式」はありません。 書類選考担当者が履歴書をどのように読み、何に注目し、何に疲弊するのか、その視点をお教えします。 履歴書は暗記科目ではありません。自分を正しく整理し、表現するプロセスそのものを理解することが、この講座の核心です。 経験者であれ新人であれ、履歴書で悩んだことのある開発者なら誰にでも役立つ講座です。

N,000回以上の技術面接を行ってきた技術理事が直接伝授する、実践的な技術面接戦略講座です。 この世に「絶対に合格する方法」や「絶対に合格する公式」はありません。 面接官が準備段階で履歴書をどのように受け止めるのか、面接の過程で何に注目し、何を重視しているのか、その視点をお伝えします。 技術面接は正解のある暗記科目ではありません。面接官に自分をありのままに見せ、納得させるプロセスそのものの本質を理解することが、この講座の核心です。 経験者であれ新卒であれ、技術面接について悩んだことのある開発者なら、誰にでも役立つ内容となっています。

"AI時代、結局開発者は何をすればいいのでしょうか？" この問いに、元Toss Payments技術理事のキム・ジェミン氏とInfralab CTOのヒャンロ氏が答えます。 華やかな技術の先にある、'与えられた環境で着実に成長する方法'についての最も現実的な解を見つけてください！

整理されていないコード、押し寄せる要求事項… AIで突破口を見つけたいなら 元Toss Payments技術理事が教える、レガシー環境でAIを活用して「仕事ができるエンジニア」になる方法 AI時代においても、レガシーは消えません。 今日創業した会社を除けば、すべての会社にレガシーがあると言っても過言ではありません。 それでは、私たちはこの現実の中でAIをどのように活用すべきでしょうか？ この講義では、大規模な決済サービス組織を率いた元Toss Payments技術理事が、レガシー環境でAIを活用して効果的に働く方法を直接お見せします。 単にAIの使い方やコーディングスキルを教える講義ではありません。 エンジニアとして「考える力」を養い、仕事ができるようになるとはどういうことかを体感することが目標です。

この講義は、開発実務で本当に必要な力を養うことに集中します。 単にコードをうまく書く方法ではなく、開発者として仕事をうまくこなす方法を体得することを目標とします。 例題はコマースドメインをベースに、実際の現場でよく遭遇するケースを扱い、 SpringBoot & Kotlinで提供します。しかし、言語/フレームワークに依存せず、誰もが考えるべき課題を通じて悩み、実務を体感できる講義です。 大規模決済サービス組織を率いた元トスペイメンツ理事でありシニア開発者の実務観点をもとに、現場での思考プロセスと設計判断を共に学べるよう構成しました。

責任主導設計方法に代表されるオブジェクト指向設計方法を学習し、凝集度、結合度、カプセル化の観点から設計をトレードオフする方法を調べます。

実装に追われて疎かにしがちだったプログラミングの必須概念や理論を、正確に理解できるよう導きます。類似した概念、対立する概念、関連する概念を併せて学ぶことで、一度に複数の概念を効率よく習得でき、この講座を受講した後は、確かな基礎知識を備えた開発者になれるでしょう。

AI時代でも生き残るシリコンバレーのインターンシップおよび30のビッグテック・システムデザイン＆オープンソース実務貢献完成コースで、Netflix、Tesla、Meta、Tinderなどビッグテックの事例を通じて30の実践的なシステムデザインを設計・スケーリングするコースです。最後には自分だけのサービスをアーキテクチャからDB、スケーリングまで設計します。

この講義は、マイクロサービスアーキテクチャと分散環境を単なる技術の羅列ではなく、実際の業務や面接で求められる「設計の観点」から解き明かします。モノリスとMSAの違いから出発し、段階的な移行戦略、モジュール化されたモノリス、クリーンアーキテクチャやヘキサゴナルアーキテクチャまで段階的に扱い、各選択がなぜ必要なのか、それに伴うトレードオフを明確に説明します。また、実習を通じて構造の意図を直接確認し、分散環境で必然的に直面するデータ整合性、トランザクション、サービス間通信、障害対応といった核心的な問題を現実的なシナリオで学習できます。カカオの面接官の実際の質問と観点に基づいて構成されたこの講義は、単なる知識の習得を超え、分散システムを捉える思考プロセスそのものを一段階引き上げることを目標としています。

この講義は、ソフトウェア開発過程において安全で信頼できるコードを書く方法を学ぶ過程です。単純に機能実装に留まらず、セキュリティ脆弱性を予防し安定性を確保できるプログラミング原則と技法を学習します。 実習と事例を通じて実際の開発環境で発生し得るセキュリティ脅威を理解し、これを防止するためのコーディング規則、入力値検証、例外処理、メモリ管理など安全なコード作成技法を習得できます。 本過程を受講すると、開発者はコードの完成度を高めると同時に、セキュリティ性と信頼性を備えたソフトウェアを開発できる実質的能力を確保することになります。

設計の実務で必ず直面する共通コード、カテゴリ階層構造、履歴追跡管理、Soft Delete、統計、動的設計、JSONの活用などを、9つの核心パターンで解決します。 単なる理論ではなく、数多くのプロジェクトで検証された実践的なノウハウと状況別の選択基準を盛り込みました。いかなる要件が来ても自信を持って設計できる、真の設計スペシャリストを目指しましょう。

分散データベース環境でデータモデリングをする方法を学びます。

中上級開発者として成長するための高度なプログラミング言語活用能力と、関数型、オブジェクト指向、LISPパラダイムを組み合わせたソフトウェアの設計および実装能力を養います。

既存のバックエンドにLLMが結合されると、アーキテクチャはどう変わるのでしょうか？単なるLLM APIの呼び出しを超えて、Model Router、LLM Gateway、Vector DBなどAIサービスの核心コンポーネントを理解し、RAGやAI Agentを含む運用可能なAIサービスアーキテクチャを段階的に設計するシステムデザイン入門講座です。 自分だけのLLMベースのAIサービスを作りたい方のために、設計の流れを素早く習得できるようサポートします。

データベース設計を概念的、論理的、物理的な3段階で体系的に学び、実務中心のショッピングモールプロジェクトを通じてスキルを強化します。現代的な設計手法と最新のトレンドを通じて、実践的なノウハウを習得します。

AIがコードを代わりに書く時代だからこそ、システムの巨視的な骨組みを見抜き、制御する「真のアーキテクト」の価値は圧倒的に高まります。本講義は、フレームワークの背後に隠されたローレベルネットワークとTCP/UDPソケットの本質を掘り下げ、数百万のトラフィックや大容量データの前でも決して壊れない堅牢なコアエンジン設計能力を養います。ただ闇雲にコピー＆ペーストを繰り返すコーダーを超え、AIに対して明確なシステム単位の正解を指示し制御する、代替不可能なマスターへと飛躍してください。

読み、書き、計算に加え、AI時代を生きる誰もが必ず備えるべき能力がコンピューテーショナル・シンキング（計算論的思考）です。コンピューテーショナル・シンキングとは、簡単に言えば「プログラマーのように考えること」あるいは「コンピュータ科学者のように考えること」と定義できます。本講義は大学の実際の1学期間の講義をそのまま再現しており、プログラミングに初めて触れる人やコンピュータを専攻しようとする入門者に必須の内容を扱っています。また、本講義を通じて、コンピュータ非専攻者や人文学的背景を持つ人々が、専門のプログラマーと円滑に意思疎通を図るための能力を養うことができます。AIバイブコーディングのためにプロンプトを学ぶべき時代においても、コンピューテーショナル・シンキングを通じて、より正確かつ効果的にAIへ指示を出す能力を身につけることができます。

コードを形式化された方法で作成することで、設計上の問題を解決できます。 他のプログラマーが作成したコードやパターンを理解できます。

この講義を通じて、情報戦略計画（Information Strategic Planning）に概念と実務を習得することができます

読み、書き、計算に加え、AI時代を生きる誰もが必ず備えるべき能力がコンピューティング思考能力です。コンピューティング思考とは、簡単に言えば「プログラマーのように考えること」あるいは「コンピュータ科学者のように考えること」と定義できます。本講義は大学の実際の1学期間の講座をそのまま再現しており、プログラミングに初めて触れる人や、コンピュータを専攻しようとする入門者に不可欠な内容を扱っています。また、本講義を通じて、コンピュータ非専攻者や人文学的背景を持つ人々が、専門のプログラマーと円滑にコミュニケーションをとるための能力を養うことができます。AIバイブコーディングのためにプロンプトを学ぶべき時代においても、コンピューティング思考を通じて、より正確かつ効果的にAIへ指示を出す能力を身につけることができます。