運用・監視・保守（インフラ）(GitHub Actions)の求人・転職情報

株式会社SI&C

●顧客折衝、提案 ●システムの設計開発(要件定義～総合試験・リリース) ●プロジェクトマネジメント業務 ●プロジェクトメンバ管理 ●リーダーの育成 【プロジェクト例】 ●製造業界クラウドリフト案件:提案、影響分析、要件定義、AWS設計、構築 ●保険業界ハイブリット基盤構築案件:要件定義、オンプレ+Azure環境の設計・構築 ●金融業界インフラ刷新案件:要件定義、設計、仮想化基盤構築、構成管理ツール自動化 【技術環境の例】 ●OS:Linux(RHEL、CentOS、Ubuntu)、Windows Server ●クラウド:AWS(EC2、S3、VPC、CloudFormation)、Azure(VM、Blob Storage、Virtual Network、ARM Templates) ●仮想化:VMware vSphere、Hyper-V ●コンテナ・オーケストレーション:Docker、Kubernetes(EKS、AKS、GKE) ●IaC(Infrastructure as Code):CloudFormation ●CI/CD:GitHub Actions、GitLab CI、Jenkins ●DB:Oracle, PostgreSQL, MySQL

株式会社SI&C

●顧客折衝、提案 ●システムの設計開発(要件定義～総合試験・リリース) ●プロジェクトマネジメント業務 ●設計、構築をリード ●プロジェクトメンバー管理・育成 等 【プロジェクト例】 ●製造業界クラウドリフト案件:提案、影響分析、要件定義、AWS設計、構築 ●保険業界ハイブリット基盤構築案件:要件定義、オンプレ+Azure環境の設計・構築 ●金融業界インフラ刷新案件:要件定義、設計、仮想化基盤構築、構成管理ツール自動化 【技術環境の例】 ●OS:Linux(RHEL、CentOS、Ubuntu)、Windows Server ●クラウド:AWS(EC2、S3、VPC、CloudFormation)、Azure(VM、Blob Storage、Virtual Network、ARM Templates) ●仮想化:VMware vSphere、Hyper-V ●コンテナ・オーケストレーション:Docker、Kubernetes(EKS、AKS、GKE) ●IaC(Infrastructure as Code):CloudFormation ●CI/CD:GitHub Actions、GitLab CI、Jenkins ●DB:Oracle, PostgreSQL, MySQL

株式会社Dirbato（ディルバート）

生成AIをフル活用した新規SI事業"シン・SI" AIをフル活用した省人化、サービスの均一化を武器に、これまでになかった全く新しいSIerの形を模索します。 QCD全てにおいて、従来のSIerを圧倒することを目指し、レガシーな技術からエンジニアを解放して、市場価値の高いモダンな技術を扱う環境を提供します。 日本のIT人材の約8割がいるSI業界で、IT人材の市場価値を劇的に向上させることが出来る事業を一緒に立ち上げましょう。 業務内容例 ●アプリエンジニア ・要件定義、仕様検討への参加(顧客・業務担当者とのヒアリング含む) ・フロントエンド(React/Next.js等)およびバックエンド(Node.js/Java/Python 等)の設計・実装 ・REST/GraphQL API の設計・実装、外部システムとの連携開発(API/ファイルIF) ・単体・結合テスト、テスト自動化の設計と実施(ユニットテスト、E2Eテストなど) ・生成AIツールを活用したコード生成・レビュー・テストケース自動生成の活用検討・実行 ・本番リリース、パイロット運用支援、ユーザートレーニング資料作成・サポート ・コード品質管理、コードレビュー、CI/CD パイプラインへの組み込み対応 ●インフラエンジニア ・AWSを中心としたクラウドインフラのアーキテクチャ設計・構築・運用(VPC、EKS/ECS、RDS、S3、CloudFront、WAF等) ・IaC(Terraform/CloudFormation 等)による環境のコード化・プロビジョニング ・CI/CD パイプライン(CodeBuild/CodePipeline/GitHub Actions 等)の設計・実装・運用 ・監視・ログ集約・アラート設計(CloudWatch、NewRelic、Log/metrics基盤等)および実装 ・セキュリティ設計・実装(IAMポリシー、WAF、シークレット管理、脆弱性チェックの自動化) ・性能試験(負荷試験)・障害注入テスト計画の策定および実施支援 ・生成AIを利用したIaC自動生成やログ解析支援等の活用検討・実行 ・本番切替・移行設計、並行稼働におけるデータ同期や運用設計の実施

クラウドエース株式会社

「AI時代のシステム運用を、エンジニアリングで次のステージへ」 生成AIの登場により、開発スピードは飛躍的に向上しました。 しかし、システムが実際に動く「本番環境」の複雑さは増し続けています。 AIが生み出した成果を、いかに高い信頼性で動かし続け、ビジネスの成長へと変換するか。 クラウドエースは2025年4月、この課題に対する答えとして、次世代運用保守サービス「Business Reliability Engineering(BRE)」を始動しました。 本ポジションのミッションは、インフラからアプリケーションコードまでを横断的に捉え、AIを強力なパートナーとして活用しながら、システムの「信頼性」をビジネスの価値へと高め続けることにあります。 ●業務内容 顧客システムの「信頼性」を技術で担保し、ビジネスの成長を支援するポジションです。 インフラの構成変更から、アプリケーションのパフォーマンス改善、AIを活用した運用自動化まで、レイヤーを問わず「システムの最適解」を追求します。 ・アプリケーション&インフラのトラブルシューティング:ログやメトリクスから異常を検知し、インフラの不備かアプリケーションのバグかを特定、必要に応じてコード修正の提案や実装まで踏み込みます。 ・システムの最適化・リアーキテクチャ提案:コスト、パフォーマンス、セキュリティの観点から現状を分析し、Google Cloud の最新技術を用いた構成変更を提案・実施します。 ・AIエージェントによる運用自動化:自社開発のAIプラットフォームや、最新の生成AIツールを活用し、「人間が介在しない運用フロー」の構築に挑戦します。 ・信頼性指標(SLO)の維持:顧客システムが持つサービスレベルの維持を目指し、障害発生時の振り返りと再発防止に向けた構成変更やトイル(定型作業)の削減を提案し、共に実行します。 ・顧客とのテクニカル・コミュニケーション:SlackなどのツールやWeb会議での対面のコミュニケーションを通して、技術的課題をビジネスの視点(リスクやコスト等)を交えて説明し、立場の異なるステークホルダーとシステムの改善に向けた合意形成をリードします。 ・オンコールによる信頼性保守:24時間365日の安定稼働を実現するため、チーム内での持ち回り制(オンコール体制)を敷いています。 ・待機スタイル:常駐監視や張り付きではなく、アラート検知時の電話対応が可能な状態での待機です。 私的な時間の制限は最小限(即応できる状態の維持)で、夜間は就寝いただいて構いません。 ・サポート体制:現在は各時間 1 名体制ですが、複雑な障害時には上位レイヤーのエンジニアへエスカレーションできる体制を整えています。 ・待遇:通常の給与とは別に、オンコール担当日には規定の待機手当(日当)の支給があります。 ●開発関連情報 自社プラットフォーム開発環境 ・Cloud Platform:Google Cloud ・AI Assistants:Cursor, Devin, Gemini, ChatGPT 等(全社共通ツールに加え、部門での個別ツール導入も積極的に検証) ・Languages:Python, Go, TypeScript 等 ・IaC / DevOps:Terraform, Kubernetes (GKE), Cloud Build, GitHub Actions 等 ・Monitoring:Cloud Monitoring, Cloud Logging, Grafana, OTel 等 ● 顧客システム環境 Google Cloud (GKE, Cloud Run, Cloud SQL 等)を用いた、エンタープライズからスタートアップまで多種多様な構成のシステムが対象となります。 ●組織体制 本ポジションは、SREやDevSecOpsの専門性を持つ「DevSecOps事業部」に所属します。 現在は6名程度の少数チームで、BREという新サービスの土台を創り上げているフェーズです。 大規模組織のような分業制ではなく、個々の裁量が大きい「スタートアップ的な機動力」を持って、運用フェーズにおける高度な改善実績を積み上げています。 ●風土/カルチャー 「安定化」より「最適化」を志向する 現状維持にとどまらず、コスト削減や構成のモダン化など、より良い状態へシステムをアップデートし続けることを重視します。 単純作業を AI 等で自動化し、エンジニアはより高度な課題解決に集中できる環境を目指しています。 境界なきエンジニアリング: 「それは自分の領域外です」と言わず、問題の根本解決を優先する。 AIとの協働:AIを運用を効率化するための「強力なパートナー」と捉え、新しいツールや手法を積極的に試行する。 知見のオープン化:得た知見はブログや登壇で発信し、業界の「新しい運用の標準」を創る気概を持つ。 キャリアパス 本ポジションでは、実務を通じたスキルの拡張に合わせ、将来的に以下のようなスペシャリスト像を目指すことが可能です。 BRE プロフェッショナル:複数顧客の難易度の高い課題を解決し、信頼性エンジニアリングの第一人者としてチームを牽引する。 AIプラットフォーム・テックリード:運用を自動化・自律化させるAIエージェントのプロダクト開発をリードする。 信頼性コンサルタント:運用知見を武器に、新規案件の「設計段階」から信頼性を注入し、ビジネスを成功へ導く。 ●職務内容 【雇入れ直後】BREサービスエンジニア 【変更の範囲】会社の定める業務 ●配属部署 事業推進本部

株式会社ドリーム・アーツ

自社プロダクト・サービスのITオペレーションエンジニアとして、サービスの改善・運用を担当していただきます。 「止まらない」「安心して任せられる」SaaSサービスを支えることに責任感とやりがいを感じられる方を求めています。 障害を未然に防ぐための監視や仕組みづくり、ユーザー影響を最小化するための改善提案、手作業を減らす自動化など、継続的なオペレーション改善に主体的に取り組める方にフィットするポジションです。 トイル(反復的で手動な作業)を減らし、再現性ある運用を実現することで、サービス品質と顧客信頼を着実に積み上げていけるような、粘り強いエンジニアを歓迎します。 ●主な業務 自社サービスのITシステムの安定運用、監視設計、ログ分析を通じた障害予防 定常作業の自動化(Ansible, GitHub Actions, Pythonスクリプト等) 各部門と連携した業務プロセス改善(Teams連携や申請ワークフロー自動化等) システムの可観測性強化(Datadog等を活用した可視化ダッシュボードの設計) 継続的改善のための運用KPIの策定とレビューサイクルの運用