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さくらインターネットでは、「やりたいこと」を「できる」に変えるというビジョンのもと、GPUを含むIaaSなど、国内有数の多様で大規模なインフラサービスを提供しています。生成AI需要の拡大に伴い、高性能なGPU基盤、大規模ストレージ、ネットワーク、管理・制御基盤に対する要求はますます高まっています。また、事業成長に伴うサービス拡大や設備増強に対応するため、インフラ基盤全体の継続的な進化、標準化、自動化、品質向上を推進しています。 本ポジションでは、GPUを含むIaaSを支えるプロダクトインフラの設計・開発・運用を担うインフラエンジニアを募集します。入社後は、候補者の経験や志向性、その時点の組織状況を踏まえ、サーバ・ストレージ、ネットワーク、管理基盤のいずれか、または複数領域を担当いただきます。特定領域の専門性を活かしながら、周辺領域のエンジニアとも連携し、プロダクトインフラ全体の品質向上や運用高度化を推進していただくことを期待しています。 【具体的には】 ・GPUを含むIaaSを支えるプロダクトインフラの設計・開発・運用 ・サーバ、ストレージ、ネットワーク、管理基盤領域におけるアーキテクチャ設計および技術選定 ・プロダクト基盤の性能改善、品質向上、運用改善の推進 ・自動構築の実装および、それを支える物理機器制御用のAPI開発 ・機材の評価・検証・導入および標準化の推進 ・機材調達からリプレースまでを含むライフサイクル管理 ・Infrastructure as Codeを活用した運用自動化・効率化 ・障害分析、再発防止、キャパシティプランニングによる継続的改善 ・セキュリティ強化、脆弱性対応、監査対応の推進 ・複数プロダクトを横断した運用標準化とプラットフォーム強化 ・関係部署や開発チームとの技術的な調整・連携 ・チーム内外への知見展開や技術的リーディング 【本ポジションで取り組む技術課題】 このポジションでは特に以下のような課題へ取り組みます。 ・事業成長を支える大規模クラウド・GPU基盤の継続的な進化 ・AI時代に求められる高性能かつスケーラブルなインフラ基盤の設計・運用 ・サーバ、ストレージ、ネットワーク、管理基盤の標準化と運用品質向上 ・インフラ運用の自動化・効率化と属人化解消 ・ハードウェアライフサイクル管理の高度化 ・セキュリティ要件・監査要件に対応できる運営基盤の強化 ・複数プロダクトを支える共通インフラプラットフォームの進化 【期待する将来像】 ・GPUを含むIaaSを支えるプロダクトインフラの中核人材として活躍する ・担当領域の専門性を深めながら、インフラ全体を俯瞰した技術的な意思決定をリードする ・標準化、自動化、品質向上を推進し、持続可能な運用体制の実現に貢献する ・テックリードとしてチーム内外へ知見を展開し、組織全体の技術力向上に寄与する ・次世代のクラウド・AIインフラ基盤づくりを牽引する

【業務内容・役割】 大手金融機関(銀行・証券・生損保)、官公庁、公共団体等の大規模プロジェクトにおいて、プレイングマネージャーとしてプロジェクト推進およびチームマネジメントを担当します。 ・DXコンサルティング・開発: 単なるシステム開発にとどまらず、お客様のDX実現に向けた業務最適化提案から参画。テクニカルレイヤーだけでなく、ビジネス視点でのコンサルティングを行います。 ・AI駆動開発による生産性改革: 生成AIを活用した「AI駆動開発」を推進。システム開発の生産性を飛躍的に向上させるとともに、最新技術の実装に挑戦できる環境です。 ・組織・プロジェクトマネジメント: 開発実務に加え、チームの目標設定、進捗・品質管理、メンバーの育成・指導といった組織運営(リソースマネジメント)をお任せします。 【具体的な事例】 ・大規模公共系システム開発(ユーザー数2,000万人規模): 大規模団体の申請受付業務システムにおいて、要件定義などの上流工程から開発、リリース後の保守まで全工程を一気通貫でリード。 ・生成AI活用ソリューション: 業務特化型AIエージェントサービスの企画・開発および導入支援。最先端のAI技術を用いた業務効率化を実現。 ・ServiceNow活用ワークフローシステム: ローコードプラットフォーム(ServiceNow)を活用した大規模ワークフローシステムの開発。短期間での高品質なシステム構築を実現。 ●キャリアパス デジタルインテグレーション本部(社員550名+協力会社社員430名)配下の部門に配属となります。各部門には、スペシャリストと呼べるテクニカルな部分を担う役割の他、主任、係長、課長、部長、事業部長といったラインマネジメントの職責もございます。 一人ひとりのご要望とご経験に応じたキャリアマップの作成が可能となっています。 同社のキャリアパスは、一般的なSE→PL→PMといった様な1本道ではありません。大きく分けて3つのパスがあります。 1.スペシャリスト: 高度な技術知識を有し、新規技術の研究や導入、レベルの高い仕様書や設計書を書ける技術者 2.シニアエンジニア→エキスパート→シニアエキスパート(技術系マネジメント): 作業や工数を見積り、開発計画を決定。品質管理や要件定義、仕様設計などSEとして必要な知識と経験を持ち、メンバーに指示・指導できる技術者 3.リーダー→プロジェクトリーダー→プロジェクトマネージャー(リソースマネジメント): 全社のビジョンにもとづき、担当グループの目標を明確に決定。達成の為に、人・モノ・カネ・時間といったリソースを有効に活用することができる管理者 ●従事すべき業務の変更の範囲 ・雇い入れ直後:システムエンジニア業務 ・変更の範囲:本人の適性により当社業務全般に変更の可能性がございます。

Hondaの研究開発部門のAIドリブン開発を支えるAIエンジニアリング基盤の構築と運用に携わっていただく仲間を募集いたします。 【具体的には】 ご経験や適性に応じて、以下業務をお任せ致します。 ・研究開発領域ユーザー部門と連携、AI開発基盤として必要な要件を定義、その要件を備えた基盤の構築 ・コーポレートIT部門が管理するクラウド基盤の上で、POC環境、開発環境、本番環境を如何に早く提供していくかを、クラウド技術知識をバックグラウンドとして議論し定める ・情報セキュリティ部門と連携、AIエンジニアリング基盤としてのセキュリティを如何に担保するかを議論し定める ・上記活動を外部委託業者、クラウド業者、関連部門、ユーザー部門と多岐にわたる利害関係者とコミュニケーションを取りながら同じ目標に向かって業務を推進する 【技術スキル・関連ターゲット】 ネットワーク、クラウド、ローコード/ノーコード、AI、DX、業務効率化、価値創造、AWS、Azure、OCI、GCP、Claude、Codex、OPEN AI、Copilot、GPT、Gemini、AIエージェント、RAG、生成AI ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります