SREエンジニア(Python)の求人・転職情報

SREエンジニアとしてサービスの信頼性向上を担い、将来は技術リーダーやマネジメントへのキャリアパスも描けるポジション 【仕事内容】 ●サービスの可用性・信頼性向上のための設計・開発・運用 ●システム監視、障害対応、パフォーマンスチューニング ●インフラ自動化(IaC)、CI/CDパイプラインの構築・運用 ●SREプラクティスの導入・推進、運用プロセスの改善 ●開発チームや他エンジニアとの連携によるサービス品質向上 ●技術選定や新技術の導入検証 【開発・運用環境(例)】 クラウド:AWS, GCP, Azure コンテナ:Docker, Kubernetes IaC:Terraform, CloudFormation モニタリング:Prometheus, Datadog, NewRelic CI/CD:GitHub Actions, CircleCI, Jenkins 言語:Python, Go, Shell, JavaScript など

国内最大級のスケールを持つSaaSである「COMPANY」の商用環境において、IaCの高度化・AIOpsの共通基盤化を推進するSRE組織のマネジメントをお任せします。技術戦略の策定とピープルマネジメントの双方をリードする重要なポジションです。 ● 組織・ピープルマネジメント ・3～10名規模のSREチーム(メンバー・リーダー)のマネジメント(1on1、評価、目標設定、キャリア開発支援) ・AIOpsなど新たな技術領域に挑戦するエンジニアの採用活動、およびオンボーディング ・運用自動化・信頼性向上に向けた、自律的・主体的に課題解決が行われる組織文化の醸成 ● 運用効率化・自動化の技術戦略リード ・大規模環境(数千〜数万インスタンス)における、IaCの高度化・共通化の戦略・ロードマップ策定 ・AI/機械学習を活用した障害の予兆検知や根本原因特定の自動化(AIOps)の共通基盤化の推進 ・スケーラブルかつコスト効率の高いAWSアーキテクチャの再設計・最適化の意思決定リード ・SLO/SLI設計をはじめとする信頼性指標の定義と、それに基づく組織的な改善活動の推進 ・他チーム・他組織と連携した、運用要件・非機能要件の調整 技術がわかるマネージャー(プレイングマネージャー)として、現場の技術力と組織のアウトプット最大化の双方にブリッジをかけていただきます。 ●技術スタック サーバーサイド: Java, Python フロントエンド(言語):HTML, CSS, JavaScript フロントエンド(ライブラリ):Vue.js データストア: Oracle Database, PostgreSQL, Amazon DynamoDB ミドルウェア: Nginx, Apache Tomcat クラウド: Amazon Web Service CI/CD: Jenkins, AWS CodeBuild, AWS CodePipeline 構成管理:AWS CloudFormation, AWS CDK, Ansible モニタリング:CloudWatch, AppDynamics, Datadog ソースコード管理: Git, Gitlab, GitHub タスク管理:Redmine 開発ツール:Visual Studio Code コミュニケーション: Slack, Google Workspace

国内最大級のスケールを持つSaaSである「COMPANY」の商用環境において、IaCの高度化とAIOpsの共通基盤化における技術的リードをお任せします。SRE領域の技術責任者として「大規模運用をどう自動化・最適化するか」の道筋を立て、最適な技術選定とアーキテクチャ設計を行います。 【アーキテクチャ設計・技術選定】 ・大規模環境(数千〜数万インスタンス)における、プロビジョニング・パッチ適用・設定管理を徹底的に自動化するIaCの高度化・共通化のグランドデザイン ・膨大なインフラログ・メトリクスを効率的に集約し、AI/機械学習を活用して障害の予兆検知や根本原因特定を自動化する仕組み(AIOps)の共通基盤の設計 ・スケーラブルかつコスト効率の高いAWSアーキテクチャの再設計・最適化 【開発リード・技術的品質担保】 ・難易度の高いコアコンポーネント(自動化基盤、オブザーバビリティ基盤、AIOpsパイプライン等)の自らによる実装(ハンズオン) ・PoC(概念実証)の実施による新技術の検証と本番適用のリード ・SLO/SLI等の信頼性指標を担保する非機能要件の設計 ・コードレビューやADR(アーキテクチャ決定記録)を通じた、SREチーム全体の技術力底上げ・メンタリング 技術選定からコア実装、品質基準の策定までを一貫して牽引し、当社の開発プロセスにおける技術的支柱(テックリード)として、組織全体の開発者体験と技術力を一段引き上げていただくことを期待しています。 プレイヤーとして最前線で手を動かしながら、自ら確立した「型」を全社の標準として浸透させ、エンジニアが本質的な開発に集中できる環境を技術の力で実現していただきます。 【技術スタック】 サーバーサイド: Java, Python フロントエンド(言語):HTML, CSS, JavaScript フロントエンド(ライブラリ):Vue.js データストア: Oracle Database, PostgreSQL, Amazon DynamoDB ミドルウェア: Nginx, Apache Tomcat クラウド: Amazon Web Service CI/CD: Jenkins, AWS CodeBuild, AWS CodePipeline 構成管理:AWS CloudFormation, AWS CDK, Ansible モニタリング:CloudWatch, AppDynamics, Datadog ソースコード管理: Git, Gitlab, GitHub タスク管理:Redmine 開発ツール:Visual Studio Code コミュニケーション: Slack, Google Workspace

国内最大級のスケールを持つSaaSである「COMPANY」の商用環境において、IaCの高度化とAIOpsの共通基盤化における技術的リードをお任せします。SRE領域の技術責任者として「大規模運用をどう自動化・最適化するか」の道筋を立て、最適な技術選定とアーキテクチャ設計を行います。 【アーキテクチャ設計・技術選定】 ・大規模環境(数千〜数万インスタンス)における、プロビジョニング・パッチ適用・設定管理を徹底的に自動化するIaCの高度化・共通化のグランドデザイン ・膨大なインフラログ・メトリクスを効率的に集約し、AI/機械学習を活用して障害の予兆検知や根本原因特定を自動化する仕組み(AIOps)の共通基盤の設計 ・スケーラブルかつコスト効率の高いAWSアーキテクチャの再設計・最適化 【開発リード・技術的品質担保】 ・難易度の高いコアコンポーネント(自動化基盤、オブザーバビリティ基盤、AIOpsパイプライン等)の自らによる実装(ハンズオン) ・PoC(概念実証)の実施による新技術の検証と本番適用のリード ・SLO/SLI等の信頼性指標を担保する非機能要件の設計 ・コードレビューやADR(アーキテクチャ決定記録)を通じた、SREチーム全体の技術力底上げ・メンタリング 技術選定からコア実装、品質基準の策定までを一貫して牽引し、当社の開発プロセスにおける技術的支柱(テックリード)として、組織全体の開発者体験と技術力を一段引き上げていただくことを期待しています。 プレイヤーとして最前線で手を動かしながら、自ら確立した「型」を全社の標準として浸透させ、エンジニアが本質的な開発に集中できる環境を技術の力で実現していただきます。 【技術スタック】 サーバーサイド: Java, Python フロントエンド(言語):HTML, CSS, JavaScript フロントエンド(ライブラリ):Vue.js データストア: Oracle Database, PostgreSQL, Amazon DynamoDB ミドルウェア: Nginx, Apache Tomcat クラウド: Amazon Web Service CI/CD: Jenkins, AWS CodeBuild, AWS CodePipeline 構成管理:AWS CloudFormation, AWS CDK, Ansible モニタリング:CloudWatch, AppDynamics, Datadog ソースコード管理: Git, Gitlab, GitHub タスク管理:Redmine 開発ツール:Visual Studio Code コミュニケーション: Slack, Google Workspace

国内最大級のスケールを持つSaaSである「COMPANY」の商用環境において、IaCの高度化・AIOpsの共通基盤化を推進するSRE組織のマネジメントをお任せします。 技術戦略の策定とピープルマネジメントの双方をリードする重要なポジションです。 ● 組織・ピープルマネジメント ・3～10名規模のSREチーム(メンバー・リーダー)のマネジメント(1on1、評価、目標設定、キャリア開発支援) ・AIOpsなど新たな技術領域に挑戦するエンジニアの採用活動、およびオンボーディング ・運用自動化・信頼性向上に向けた、自律的・主体的に課題解決が行われる組織文化の醸成 ● 運用効率化・自動化の技術戦略リード ・大規模環境(数千〜数万インスタンス)における、IaCの高度化・共通化の戦略・ロードマップ策定 ・AI/機械学習を活用した障害の予兆検知や根本原因特定の自動化(AIOps)の共通基盤化の推進 ・スケーラブルかつコスト効率の高いAWSアーキテクチャの再設計・最適化の意思決定リード ・SLO/SLI設計をはじめとする信頼性指標の定義と、それに基づく組織的な改善活動の推進 ・他チーム・他組織と連携した、運用要件・非機能要件の調整 技術がわかるマネージャー(プレイングマネージャー)として、現場の技術力と組織のアウトプット最大化の双方にブリッジをかけていただきます。

国内最大級のスケールを持つSaaSである「COMPANY」の商用環境において、IaCの高度化・AIOpsの共通基盤化を推進するSRE組織のマネジメントをお任せします。 技術戦略の策定とピープルマネジメントの双方をリードする重要なポジションです。 ● 組織・ピープルマネジメント ・3～10名規模のSREチーム(メンバー・リーダー)のマネジメント(1on1、評価、目標設定、キャリア開発支援) ・AIOpsなど新たな技術領域に挑戦するエンジニアの採用活動、およびオンボーディング ・運用自動化・信頼性向上に向けた、自律的・主体的に課題解決が行われる組織文化の醸成 ● 運用効率化・自動化の技術戦略リード ・大規模環境(数千〜数万インスタンス)における、IaCの高度化・共通化の戦略・ロードマップ策定 ・AI/機械学習を活用した障害の予兆検知や根本原因特定の自動化(AIOps)の共通基盤化の推進 ・スケーラブルかつコスト効率の高いAWSアーキテクチャの再設計・最適化の意思決定リード ・SLO/SLI設計をはじめとする信頼性指標の定義と、それに基づく組織的な改善活動の推進 ・他チーム・他組織と連携した、運用要件・非機能要件の調整 技術がわかるマネージャー(プレイングマネージャー)として、現場の技術力と組織のアウトプット最大化の双方にブリッジをかけていただきます。

国内最大級のスケールを持つSaaSである「COMPANY」の商用環境において、IaCやAIOpsを活用した運用効率化・自動化の実務を担っていただきます。 ● AWSを活用したインフラの設計・開発・運用 ・CDK、AnsibleなどのIaCを活用した、プロビジョニング・パッチ適用・設定管理の自動化と構成スクリプトの開発・運用 ・運用における障害対応、および製品やシステムへのフィードバック・改善 ・サーバー、データベース(Oracle、PostgreSQLなど)のパフォーマンスチューニング ・運用コスト、クラウドコスト低減のための継続的改善・自動化 ● サービスのモニタリング、測定および改善 ・Datadog、AppDynamics、ELK Stack等を活用した障害検知・キャパシティプランニングのためのモニタリングシステムの開発・運用 ・障害検知時の自動復旧システムの開発・改善 ・インフラログやメトリクスの集約と可視化(オブザーバビリティ)の高度化 ● セキュリティ強化のための取り組み ・ベストプラクティスに基づくクラウドセキュリティの強化、運用統制の策定 ・ISO、ISMAPを通じたお客様へのセキュリティ・統制状況の説明 ほとんどの運用作業が自動化されているため、業務の約8割が開発、残り2割が運用作業や問い合わせ対応というイメージです。リーダー候補の方には、上記に加えてチーム内の技術的なリードや若手メンバーの育成にも携わっていただきます。 ●組織体制 COMPANYのSRE組織には、以下のようなグループがあります。1グループは3～10名で、グループに関わらず全員で運用作業を分担しています。 ・監視など運用基盤を開発、改善するグループ ・運用自動化(AIOps含む)を進めるグループ ・クラウドサービスインフラを設計し、改善するグループ ・セキュリティ、コンプライアンス強化を進めるグループ 採用後には1on1を実施し、お持ちのスキルや今後のキャリアパスを踏まえて配属先を決定します。 ●配属組織 SRE部門 約40名 ●技術スタック サーバーサイド: Java, Python フロントエンド(言語):HTML, CSS, JavaScript フロントエンド(ライブラリ):Vue.js データストア: Oracle Database, PostgreSQL, Amazon DynamoDB ミドルウェア: Nginx, Apache Tomcat クラウド: Amazon Web Service CI/CD: Jenkins, AWS CodeBuild, AWS CodePipeline 構成管理:AWS CloudFormation, AWS CDK, Ansible モニタリング:CloudWatch, AppDynamics, Datadog ソースコード管理: Git, Gitlab, GitHub タスク管理:Redmine 開発ツール:Visual Studio Code コミュニケーション: Slack, Google Workspace

SRG(サービスリライアビリティグループ)は、「メディア事業の信頼性を横断的に向上させる」というビジョンの元、横断SREとしてメディア事業へのSRE導入を促進し、信頼性を向上するための取り組みを行っています。 ●業務内容としては、以下の3つを主軸に活動しています。 ・各事業の技術ノウハウを集約し、展開する ・信頼性を明確にし、組織で改善する ・プロダクトに対し、技術力で直接貢献する 【これまでの取り組みの参考資料】 データベースワーキンググループ活動の紹介 https://developers.cyberagent.co.jp/blog/archives/28932/ 横断的なSRE推進と成熟度評価 @6社合同SRE勉強会 https://developers.cyberagent.co.jp/blog/archives/34738/ 事業と歩む Ameba システム刷新の道 https://speakerdeck.com/kakerukaeru/the-road-to-ameba-system-renovation-aws-summit-online ●SRGで働くことによって、以下のような経験を積むことができます。 ・様々な技術要件・規模のシステムの開発運用や改善 ・事業における技術的もしくは組織的課題の発見および解決 ・様々な規模の組織へのSREプラクティスの導入や改善 ・各種オペレーションの自動化や効率化を支援するツールの開発運用や改善 様々な技術でサービス、事業、組織を良くしたいと思っている人、変化の早いSRE領域を楽しめる人をお待ちしています! 会社概要 1998年の創業以来インターネットを軸に事業を展開し、スマートフォン向けに多数のコミュニティサービスやゲームを提供しているサイバーエージェント。 メディア事業部は2004年にブログを中心とした「Ameba」をリリース。 その後、新しい未来のテレビ「ABEMA」を開局し 音楽ストリーミングサービス「AWA」や、LDHのコンテンツを楽しめる「CL」、 競輪を“若者が楽しめるエンタメ“にすることを目指した「WINTICKET」など インターネット産業の変化にあわせて様々なメディアサービスを提供しています。 我々はそんな「21世紀を代表するtoCサービス」を共に創り上げていける仲間をお待ちしています!

当社のインフラエンジニアとして、運用中・開発中のゲームタイトルを横断的にご担当いただきます。 ●業務詳細 ・スマートフォン向けゲーム/Webサービス サーバインフラ環境の設計・構築・運用 ・新しい技術の検証、導入展開 ・インフラ面からの問題解決(パフォーマンス向上、コスト削減など)　等 ●開発体制 ・新規・運用のゲームタイトルを複数開発 ・チーム規模:プロジェクトにより40名～100名程度 ・SREチーム(4名)が横断組織として全プロジェクトのインフラ設計・構築・運用

【お任せする業務】 ●Embedded SRE 担当サービスに入り込み、サービスの成長を支える信頼性・インフラ基盤を構築します。 ・担当サービスの信頼性維持・向上 ・SLI/SLOの定義・運用 ・インフラ設計・キャパシティプランニング ・アラート設計・障害対応・オンコール対応 ・運用業務・トイルの自動化 ●Platform SRE / Platform Engineering 個別サービスで得た知見を横展開し、10以上のサービスで利用できる共通基盤・仕組みを構築します。 ・インフラの標準化・共通基盤化 ・CI/CDパイプライン・リリース方式の改善 ・セキュリティ・ガバナンスの全体最適化 ・開発生産性・Developer Experienceの向上 ・監視・オブザーバビリティ、クラウドコストの可視化・改善 ・画像処理・ロギングなどの横断基盤アプリケーション開発 ・組織横断のAIコーディングエージェント基盤の構築 ・AIを活用した運用自動化・AI Opsの推進 【開発スタイル】 AIエージェントを日常的な開発・運用プロセスに組み込んでいます。 Issueの要件整理から設計・実装までAIエージェントを活用し、複雑な設計や重要な意思決定はエンジニア同士で議論したうえで、人が設計方針や品質を判断します。 また、繰り返し発生する運用業務(トイル)は可能な限りAgent Skill化・自動化する方針です。 これにより、エンジニアが定型的な運用作業だけに時間を使うのではなく、共通基盤の設計や信頼性向上など、よりレバレッジの大きな課題に集中できる環境を目指しています。 【開発環境】 ・クラウド AWS ・コンテナ / IaC / CI/CD Docker / Kubernetes / Terraform / GitHub Actions ・データベース・分析 MySQL / Redis / Redash / BigQuery ・基盤アプリケーション・スクリプト TypeScript / Go / Python / Shell Script ・ソースコード・プロジェクト管理 Git / GitHub / GitHub Projects ・AI開発支援 Claude Code / Codex その他

国内最大級のスケールを持つSaaSである「COMPANY」の商用環境において、IaCの高度化・AIOpsの共通基盤化を推進するSRE組織のマネジメントをお任せします。 技術戦略の策定とピープルマネジメントの双方をリードする重要なポジションです。 ● 組織・ピープルマネジメント ・3～10名規模のSREチーム(メンバー・リーダー)のマネジメント(1on1、評価、目標設定、キャリア開発支援) ・AIOpsなど新たな技術領域に挑戦するエンジニアの採用活動、およびオンボーディング ・運用自動化・信頼性向上に向けた、自律的・主体的に課題解決が行われる組織文化の醸成 ● 運用効率化・自動化の技術戦略リード ・大規模環境(数千〜数万インスタンス)における、IaCの高度化・共通化の戦略・ロードマップ策定 ・AI/機械学習を活用した障害の予兆検知や根本原因特定の自動化(AIOps)の共通基盤化の推進 ・スケーラブルかつコスト効率の高いAWSアーキテクチャの再設計・最適化の意思決定リード ・SLO/SLI設計をはじめとする信頼性指標の定義と、それに基づく組織的な改善活動の推進 ・他チーム・他組織と連携した、運用要件・非機能要件の調整 技術がわかるマネージャー(プレイングマネージャー)として、現場の技術力と組織のアウトプット最大化の双方にブリッジをかけていただきます。 ●技術スタック サーバーサイド: Java, Python フロントエンド(言語):HTML, CSS, JavaScript フロントエンド(ライブラリ):Vue.js データストア: Oracle Database, PostgreSQL, Amazon DynamoDB ミドルウェア: Nginx, Apache Tomcat クラウド: Amazon Web Service CI/CD: Jenkins, AWS CodeBuild, AWS CodePipeline 構成管理:AWS CloudFormation, AWS CDK, Ansible モニタリング:CloudWatch, AppDynamics, Datadog ソースコード管理: Git, Gitlab, GitHub タスク管理:Redmine 開発ツール:Visual Studio Code コミュニケーション: Slack, Google Workspace

プロダクト基盤全体の信頼性を技術的にリードする立場として、SLO/SLI 設計から可観測性基盤の構築、インシデント対応プロセスの整備、インフラの IaC 化まで、信頼性に関わるあらゆる領域を主導していただきます。 AI 協働を前提に、運用の自動化・効率化も推進します。 【業務範囲】 ・SLO/SLI の設計・運用・エラーバジェットに基づくリリース判断の仕組み化 ・可観測性基盤(メトリクス、ログ、トレース)の設計・構築・継続改善 ・IaC(Terraform 等)によるインフラのコード管理と再現可能なプロビジョニング ・AWS を中心としたクラウドアーキテクチャの設計・最適化 ・CI/CD パイプラインの信頼性・速度の向上 ・インシデント対応フロー・オンコール体制・ポストモーテム文化の確立 ・キャパシティプランニング・コスト最適化・パフォーマンスチューニング ・セキュリティベースラインの策定と脆弱性管理の仕組み化 ・AIを活用したインフラ運用の自動化・効率化 ・開発チームへの信頼性プラクティスの浸透とガイドライン整備 【利用するツール】 ・AWS(メイン:ECS/EKS、RDS、CloudFront、Lambda、S3 等)/ GCP(一部利用) ・Terraform / AWS CDK ・Docker / コンテナオーケストレーション ・Datadog(APM、Logs、Monitors、Synthetics) ・GitHub / GitHub Actions ・Claude / Claude Code / Cursor / 各種 MCP ツール※今後変更になる可能性がございます ・PagerDuty 等のインシデント管理ツール 【資質(自律性・信頼性志向・構築力)】 ・専任 SRE 不在の組織で、信頼性の文化・プロセス・技術基盤を自ら設計し確立できる自律性 ・「落ちないシステム」ではなく「障害から素早く回復するシステム」を志向する信頼性思考 ・未整備な領域を構造化し、再現可能な仕組みとして定着させる構築力 【具体スキル】 ・ Linux/UNIX 系 OS のシステム管理・トラブルシューティングの深い知見 ・AWS のマネージドサービスを活用したプロダクション環境の設計・構築・運用 ・IaC(Terraform、CloudFormation、AWS CDK 等)によるインフラ管理 ・可観測性の3本柱(メトリクス、ログ、分散トレース)の設計・実装 ・SLO/SLI 設計とエラーバジェットに基づく運用判断 ・コンテナ技術(Docker)とオーケストレーション(ECS/EKS 等)の実践 ・ネットワーク設計(VPC、DNS、ロードバランサ、CDN、WAF)の理解と運用 ・CI/CD パイプラインの設計・改善とデプロイ戦略(Blue-Green、Canary 等)

●フォロー体制充実 先輩エンジニアが、教育担当(フォロワー)として必ず1名つき、マンツーマンで手厚くサポートしますのでご安心ください。 ～入社後の流れ～ ・最初の1週間:社内ツールの使い方や担当するサービスの概要をレクチャー。業務に必要な環境構築をじっくり行います。 ・最初の1ヵ月:先輩のフォローのもと、まずは納期のないタスクからスタート。会社の知的資産として技術やノウハウを蓄積していく方針のため、体系立てられた教育環境の中で迷子にならずに着実にエンジニアとしての基礎を固めていくことができます。 ●仕事内容 Web開発エンジニアとして業務に携わっていただきます。要件定義、設計から実装、テストまで一貫して携わっているため、スキル・意欲に応じた工程を担当していただけます。 楽天グループ・SBIアルヒ・CARTAZERO(NTTドコモ)・KINTOテクノロジーズ(トヨタ)等の大手企業から、一次請けのプライム案件のみを受注。案件内容としても、ログイン周りの共通基盤を手掛けていたり、インフラからSREまで幅広く取り組んだりと、サービスを運営する上で根幹となる重要なシステムの開発に携われます。 ●使用技術・開発環境 言語:Java, Python, JavaScript, ShellScript, TypeScript DB・インフラ:AWS, MySQL, GCP フレームワーク:Play, Spring Boot, FastAPI, React, Next.js その他:Docker, Git, Airflow, Slack, Confluence, Jira, Ansible, Terraform, Backlog ●仕事内容(変更の範囲) 会社の定める範囲

さくらインターネットでは、「さくらのレンタルサーバ」「さくらのVPS」「さくらのドメイン」「さくらのSSL」「さくらのウェブアクセラレータ」など、多くのお客さまに長年利用されているホスティングサービスを提供しています。 本ポジションでは、ホスティングサービスに関する既存機能の改善だけでなく、新技術の検証や新機能のプロトタイピング、社内向け共通基盤や運用支援ツールの開発など、複数サービスを横断した技術課題の解決に取り組んでいただきます。 特定のサービス専任として決まった業務を担当するポジションではありません。候補者の経験や志向性、その時点のプロジェクト状況を踏まえながら、ホスティングサービス領域の開発・改善や新しい技術への取り組みを推進していただきます。PoCのみを行う研究開発ポジションではなく、調査・検証から実装、サービスへの適用、継続的な改善まで一貫して関われることが特徴です。 ●具体的には ・ホスティング関連サービスの設計・開発・改善 ・Web API、管理画面、サービス管理システムの設計・開発 ・新技術、OSS、クラウドネイティブ技術の調査・検証 ・新サービスや新機能のPoC、プロトタイプ開発 ・社内向けツール、運用支援ツール、共通ライブラリ、共通基盤の開発 ・運用自動化や開発生産性向上に向けた改善活動 ・技術的負債の解消、モダナイズ、リファクタリング ・監視、可観測性向上、障害予防に向けた改善 ・複数プロジェクトへの技術支援や技術レビュー ・テックリード、エンジニアリングマネージャー、サービス企画との協働 開発ではアプリケーション領域からミドルウェアや運用基盤まで幅広い技術を扱います。サービスの特性や課題に応じて技術選定や改善提案を行いながら、ホスティングサービスの継続的な進化を支えていただきます。 ●期待する将来像 ホスティングサービス領域の技術課題に対して中心的な役割を担うエンジニアとして活躍する 新技術の検証からサービス適用までをリードし、サービス品質や開発生産性の向上に貢献する 特定の技術領域に閉じず、アプリケーション、ミドルウェア、運用基盤を横断して価値を発揮する 将来的にはテックリードやアーキテクトとして組織全体の技術力向上に貢献する ●利用している技術 言語:Go、PHP、Python、Perl、Shell Script データベース:MySQL、PostgreSQL、Redis、ClickHouse ミドルウェア:Nginx、Apache、Apache Traffic Server インフラ・運用:Docker、Kubernetes、Terraform、Ansible 開発環境:Git、GitHub

●業務内容 プロダクトの信頼性に関する技術的なオーナーシップを持ち、機能開発チームと密に連携しながら、以下のミッションをリードすることをお任せします。 ・SLO/SLIの策定と運用:サービスレベル目標を定義し、エラーバジェットを基にした開発・リリースプロセスの推進 ・モニタリングとオブザーバビリティの強化:DataDogやSentryを活用し、システムの健全性を可視化。障害の早期発見と原因究明を迅速化する仕組みの構築・改善 ・インシデント対応と改善活動の推進:障害発生時の対応プロセスをリードし、ポストモーテムを通じて恒久的な再発防止策の推進 ・Toil(手作業)の削減と自動化: 運用に関わる反復的な手作業を特定し、自動化ツールやスクリプトの開発 ・信頼性・スケーラビリティの高いインフラ設計・構築: Google Kubernetes EngineやCloudRunなどのコンテナ技術と、TerraformによるIaCを駆使し、スケーラブルで耐障害性の高いインフラの構築・運用 ・CI/CDパイプラインの最適化: CloudBuildやGitHub Actionsを用いたデプロイプロセスの高速化と安全性を向上させ、開発チームのアジリティの向上 ・パフォーマンスチューニングとキャパシティプランニング: 負荷テストの実施、ボトルネックの特定・解消、事業の成長予測に基づいたキャパシティプランニングの実施 ・AI Opsの推進: 生成AIを用いた機能の信頼性を支える基盤整備。生成AIを使用したアプリケーションや、AIエージェントの安定稼働と継続的な改善を支援 ・DevSecOpsの推進: 脆弱性スキャンの自動化やコンテナセキュリティの強化により、開発スピードを損なわない安全性の担保 ※ご志向や適性、戦略・組織状況に応じて期待役割を調整させていただきます。 ●技術スタック ・インフラ: Google Cloud ・バックエンド: Scala, Python, Go 　※メインの言語はScala、PythonとGoは一部サブシステムで利用 ・フロントエンド: TypeScript, React ・データベース: PostgreSQL, Firestore ・コンテナ/仮想化: Docker, Google Kubernetes Engine, CloudRun ・構成管理: Terraform, Kubernetes ・CI/CD: GitHub Actions ・データ基盤: BigQuery, Airbyte, dbt, Lightdash ・その他API等: Algolia, SendGrid ・監視: Sentry, DataDog ・ツール: GitHub, Slack, Notion, Figma, Gemini Pro 他 ・AIコーディング: GitHub Copilot, Claude Code 他 【業務の変更範囲】 会社の定める業務(出向等を含む)

事業・プロダクト ●AIMSTAR LTV向上に必要なCDP・MA・分析・AIを搭載したAll in Oneマーケティングツール ●ミセシル 3000万人規模の行動データで自店/自施設・競合・商圏を分析する人流分析AI Agent ●Zero 紙運用が中心だったテナントの売上管理業務をデジタル化する売上管理AI Agent ●DHK CANVAS IVRを中心としたコールセンター業務自動化AI Agent ●Agent Platform FDE・SREが使う共通基盤 加えて、まだプロダクトがない事業ドメインへのトライも進んでいます。 プロダクト化される前の"意思決定の最前線"に立てる場所があります。 ●5つのバリュー ・INTEGRITY(誠実さ) 誠実に行動し言行一致。 オープンであること、自分の言動に責任を持つこと、倫理的な判断 ・DEEP DIVE(徹底的な探究) 本質を捉え、深く掘り下げて問題解決する。 お客様以上にお客様を理解する ・OURS(自分の責任で行動する) 目の前のタスク・問題を「自分ごと」として責任を持って行動する ・WILD SPEED(スピード感を持った行動) 完璧主義に陥らず、柔軟・迅速に最速最高のアウトプットを出す ・LASTMANSHIP(最後までやり抜く姿勢) 責任を持って最後の仕上げまでやり遂げ、目標を達成する 3つの道 どれが上・下ではありません。 それぞれ違うチャレンジができる3つのルートです。 ① プロダクトエンジニアの道 多くの顧客に届けるSaaS/BtoBプロダクトを、設計・実装・改善する。 プロダクトエンジニア — 長期運用されるプロダクトを育てる AIエンジニア — プロダクトへのAI機能組み込みを中心に担う ② FDEの道(Forward Deployed Engineer) まだ解のない現場に入り込み、ゼロからAIの解を作る。 顧客先の業務・意思決定プロセスを理解し、AI Agentで構築できる形に分解・再設計します。 課題定義から要件定義、技術説明、定例MTGのファシリテーション、ハンズオン研修、障害対応まで。 PoCで終わらせず、本番運用・定着までを1つのチーム(2〜3名)で一貫して担当します。 少人数の体制なので、1人が受け持つ範囲は自然と広くなります。 言われたものを作る受託開発ではありません。 要望をそのまま受け取るのではなく、データと 現場の業務そのものに踏み込み、相手の理解度を引き上げながらAI Agentを提案し、実際に使われる 状態まで持っていきます。 入り込む先は、経営の意思決定に近いところです。 そこで得た知見は、納品して終わりにせず自社のアセットとして残します。 FDEは、社員として入ることを前提にした職種です。 再委託に制約のある領域では、外から手を 貸すのではなく、内側に入って責任を持つことが求められます。 案件と顧客の広がりに合わせて、 この体制を広げていく方針です。 客先の曖昧な要望を要件に落とし込み、進む方向を決める仕事です。 技術力よりも、自分で課題を見つけて動きたい人に向いています。 (TypeScript/Python等が主流ですが、二の次で構いません。 キャッチアップする意欲があれば十分です) ③ Agentic Enabling Engineer の傘 開発と運用そのものを、AI Agentで作り変える。 SRE — 信頼性・可用性を守りながら、AI Agentによる運用の自動化と進化(Agentic SRE) プラットフォームエンジニア — 安全・高速なAI Agent開発基盤を支えるEnabling Team QAエンジニア — 品質保証のAgentic化。 テスト自動化・継続的品質担保 インフラエンジニア — クラウド/オンプレ基盤運用 技術スタック クラウド: AWSがメイン(ECS / Lambda / S3 / Terraform / GitHub Actions) データ基盤: Snowflake などのデータウェアハウス・分析基盤 AI/LLM: Python / LangChain / AI Agent開発フレームワーク 開発文化: IaC / SRE思想 / Agentic SRE / 生成AI活用 / 品質最優先 AI駆動開発: ハーネスエンジニアリングなど、最新のグッドプラクティスにも柔軟に取り組む 社内の開発運用そのものも、すでにAI Agentで回しています。 スプリントのチェックイン、放置されたPRのリマインド、クラウドコストの週次レポートなど、 誰かが手でやっていた定期業務をAgentに移してきました。 いまはそれを Agent Platform として作り直している最中です。 成長環境:DAX Boost Lab 同じClaudeを使っていても、エンジニアのアウトプットには差が出ます。 社内でその差が起きたとき、それを「個人の才能」で片付けず、成長要素を分解して カリキュラム化しました。 教えているのは「ツールの使い方」ではありません。 重点は 事業数値を伸ばすためにAI Agentが最大のパフォーマンスを出せる環境をどう設計するか 教材は空想上のアプリではなく、実際の開発現場に近い課題を扱います 設計しているのは現役の技術責任者(VP of Technology 稲田)です 到達段階は3つのPhaseで整理しています。 ●Phase 1 プレイヤー 自分でAIを動かし、ほぼ最高速度に近い開発ができる状態 ●Phase 2 マネージャー 複数のAIと周囲のメンバーをマネジメントし、チームとして成果を出す状態 ●Phase 3 事業部CTO AI Agentが開発・運用の一部を担う前提で、事業がより少人数で回る環境全体をアーキテクトする状態 学び合いと、アウトプットの文化 TGIF(月次) — Tech部全体で集まるLT会。 2026年7月に第1回を開催しました。 指名枠に加えて有志のLT枠があり、テーマは自由。 1人5分。 オンライン参加もできます 社内勉強会 — プロダクトをまたいだナレッジシェアの場をオンラインで開いています。 ここで話したことが、そのまま社外向けのテックブログ・登壇のネタになる導線があります 外部イベントへの登壇・共同運営 — 2026年8月には golang.tokyo #44 を共同運営し、 GVのエンジニアが登壇しました 働き方(正直にお伝えします) 出社を基本としつつ、リモートワークも可能です(基本は出社推奨ですが絶対ではなく、 実際にフルリモートのメンバーもいます) 専門業務型裁量労働制(労働時間の制度であり、出社/リモートとは別の話です) 成果責任型の文化。 時間管理より成果で評価します 必須の対面イベントがあります 全社集会・懇親会(半期/四半期に1回) エンジニアTGIF等(月1回程度)

会員数約25万人以上、累計成約件数5000件以上と業界No.1サービス(※)として急成長するM&Aプラットフォーム「BATONZ」や金融機関向けM&A支援SaaS「B MASS」を展開しています。 BATONZはM&Aという業務の特性上、高いセキュリティが求められます。M&Aプラットフォームとしての信頼性を高める、堅牢なシステム基盤の構築に携わっていただきます。 また、今後のM&Aのデファクトスタンダードを創出するべく、ビジネスサイドと開発チームが連携してプロダクトを磨き込んでいます。この開発チームが生産性高く創り続けるのを支援するプラットフォームやツールの構築に携わっていただきます。 ※ M&Aプラットフォーム市場における累計成約件数・総登録案件数・成約件数2021～2023年度(見込値を含む)No.1 出典:デロイト トーマツ ミック経済研究所 2023年発刊「国内ビジネスマッチングプラットフォーム市場の現状と展望【2023年版】」 <業務詳細> ・ビジネスロードマップに即したインフラ・プラットフォームの設計・構築 ・システムの運用、監視、管理を自動化するためのツールやプロセスの構築と保守 ・開発生産性を高めるツールセットやプラットフォームの設計・構築 ・ビジネス特性に合わせたSLI/SLOの検討 ・プロダクトを継続的に改善できる可観測性の検討・計装 ・トイルを減らすためのスクリプトの作成と自動化の構築 ・パフォーマンスボトルネックの特定と対処、システムアーキテクチャの最適化 <開発プロセス> ・プロジェクトごとにビジネスチームと週次〜隔週程度の頻度で行う定例で目線合わせを行いつつ、プロダクト開発を行っています。 ・日々の小規模な機能開発や改善は個々のエンジニアが裁量を持ってアジャイルに開発を行っています。 ・数ヶ月など一定規模のある機能開発はリードエンジニアクラスのメンバーが中心となってプロジェクトマネジメントを担い、ウォーターフォール的に開発を行っています。 <開発カルチャー> ・DX(開発者体験)改善カルチャーがあり、情報の共有、仕組みの改善、自動化などを自律的に行っています。 ・「フロントエンド改善」「ドキュメント管理改善」「UI/UX改善」などをテーマにした各論の技術課題解消に向けた分科会がメンバー主導で自律的に立ち上がり、改善が進んでいます。 ・エンドポイント単位でRspecなどで単体テストを記述しており、カバレッジは80%程度の水準です。専任QAチームがMagicPodを採用してE2Eテストを推進しており、リグレッションテストの強化に取り組んでいます。 ・マージリクエストの際はコードレビューを必須としています。ランダムで2名アサインされ、アサインされたメンバーが滞っているとリマインドする仕組みがあり、開発フローが何らかのボトルネックで停滞することを防ぐ仕組みを運用しています。 <マネジメント体制> エンジニア兼務の執行役員が経営メンバーにおり、評価や制度設計を含めたピープルマネジメントを担っています。そのためエンジニアとしてプロダクトの価値向上に集中して取り組むことができます。 またプロダクトの急成長に伴い、今後数年で現在の10名規模から3倍程度まで拡大する計画を持っています。 EM、テックリード、プロダクトマネージャーなど様々な役割が生まれていくため、新たな役割に挑戦する機会も数多くある環境です。 <開発環境> ■開発 ・バックエンド:Ruby/Ruby on Rails ・フロントエンド:JavaScript/TypeScript/Nuxt.js/Vue.js ・OS:Linux/Mac OS/Windows ・DB:PostgreSQL ・AI活用: GitHub Copilot/AWS Bedrock/Python/LangChain/OpenAI API/D-ID ・テスト: MagicPod, Rspec ■インフラ ・クラウド:AWS(Fargate/Aurora/OpenSearch/QuickSight等)/Google Cloud ・IaC:Ansible, Terraform ・監視:NewRelic/Sentry ■その他 ・コード管理:GitLab/GitLab CI ・タスク管理:Backlog ・コミュニケーション:Slack/Zoom ※開発機のOSは選択可能です。 ※貸与機のスペック一例:Macbook Pro M2 Max 32GB 500GB <エンジニア採用資料> 下記リンクからご確認ください。 https://speakerdeck.com/batonz/pitch-for-engineer

●具体的な仕事内容 ・マルチプロダクト化に向けた取り組み ・新規プロダクト/開発チームを迅速に立ち上げるためのプラットフォームエンジニアリング ・グロースに耐えうる信頼性やオブザーバビリティを容易に導入するための仕組みづくり ・信頼性向上に向けた取り組み ・組織への信頼性イネーブリング戦略立案・推進 ・クラウドインフラセキュリティの向上 ・プロダクト開発のアジリティ向上に向けた取り組み ・開発環境改善やリリースエンジニアリングの最適化 ・トイル削減を目的としたツールや仕組みを構築することによる自動化 ・SRE x AIの分野における新たな価値創出、開発者体験の向上 ●使っている技術・サービス ・バックエンド:Python(Django) ・フロントエンド:TypeScript, Angular, React ・インフラ:AWS(ECS、S3、Lambdaなど), Terraform ・データベース:PostgreSQL, Aurora ・ミドルウェア:Redis, Nginx ・モニタリング:CloudWatch, Datadog ・ダッシュボード:redash ・CI/CD:GitHub Actions, AWS CodeDeploy ・プロジェクト管理:JIRA ・品質保証:Autify ・チャット:Slack ・Knowledge Tool:Confluence ●組織体制 組織体制については以下の体制をとっております ・プラットフォームG SREチーム └主務メンバー3名 ※SREチームの取り組みについては、以下のnoteもご覧ください。 ・SREチーム発足から2年間の取り組み〜急成長するモビリティSaaSで信頼性とアジリティの両立を指す～ (https://note.nealle.com/n/n530c5238836d) ・ニーリーのSREによるリリースサイクルの改善〜「隔週深夜1回→1日2回」にリリース頻度を向上させた道のり〜 (https://note.nealle.com/n/n245a1069b089) ・SREチームのSLI/SLO策定への取り組み ～3つの視点から観測する信頼性～ (https://note.nealle.com/n/n245a1069b089) ●ニーリーのプロダクト組織のことが分かるコンテンツ エンジニア向け会社説明資料 https://speakerdeck.com/nealle/nirienziniaxiang-kehui-she-shao-jie-zi-liao Nealle Developer’s Blog https://nealle-dev.hatenablog.com/ 公式note(エンジニアの入社エントリなど) https://note.nealle.com/m/m061b64cfaed8 ●改正職業安定法に基づく記載 雇入れ直後:上記記載の通り 変更の範囲:自社事業の推進および付随するすべての業務

私たちは小売市場の課題を解決するための技術・仕組みを提供しています。 日本の小売市場は150兆円の巨大産業ですが年間で3,000社ほどの企業が倒産・廃業しています。 素晴らしい商品を持っている企業がどうすれば顧客に届けれらるかや商品の売り方を理解できていないのが現状です。 クライアントや社内から課題について担当者からヒアリングを行い、内容からPoCを作成し検証・実施しています。 ビジネス的な要件にエンジニアの観点を加えアプローチを考えています。 エンジニア向け会社説明資料:https://inglewood.app.box.com/s/kpa3ydfmvwjlw2l8ffa2musebbaecqtc 課題からPoCの検証・実施を素早く行うために新たなメンバーを募集します。 PoCの結果が良ければそのまま新システムの構築を担当していただきます。 APIなどバックエンドを中心とした開発 要件定義段階でのミドルウェアやフレームワーク等の技術選定と技術検証 API、並列分散処理などアプリケーションアーキテクチャ全体の設計、実装 コーディングルール策定、先行開発〈共通処理部分など〉、コードレビュー 社内外の最新技術やベストプラクティスのキャッチアップとチーム横断のセクション組織内での技術共有 他の職種とのコミュニケーションを取り、要件を整理/決定しながらプロダクトを完成まで導く

概要 グループ経営ソリューションに関する自社プロダクト（クラウドサービス）を活用し、イノベーションを加速いただくために、迅速なサービス向上を実現し、改善を進めていく活動に貢献いただきます。 これまでに無い新しい製品（クラウドサービス）開発と成長に挑戦し、共に新しい価値の提供を目指していただきます。 ●業務内容 プロダクト（クラウドサービス）のDevOpsエンジニアとして、運用設計・実装・テスト・計測・改善を主体的に実行していただきます。 期待する事 ・ミッションクリティカルな用途にご利用いただいているサービスの品質を担保しながら、改善・イノベーションを促進していけるよう中長期的な観点とともに解決策、改善策を考案し、アプリケーション開発・SREチームとともに推進していくこと ・アプリケーションのモダナイゼーションと自動化・安定性向上を進める環境を構築していくこと ・ワンチームとして、各関係者と共に有機的かつ能動的にリードしていくこと ・クラウドアーキテクチャや製品、開発プロセスまで継続的な改善と最適化を推進する活動に貢献いただくこと 配属部門 プロダクト開発本部　プロダクト基盤部

事業計画(顧客数増加・グローバル展開等)に連動したインフラアーキテクチャの中長期ロードマップ策定と実行 非機能要件(稼働率、RTO/RPO、データ保全ポリシー)の定義、SLA/SLOの策定と運用 パフォーマンスボトルネックの分析・改善と自動化 クラウドインフラのコスト最適化と投資計画(FinOps) プロダクトチームが自律して開発・運用できる基盤の整備(監視基盤集約・共通基盤整備・基盤簡略化を含む) Google Cloud SCC等を活用したセキュリティ・コンプライアンス統制の設計と是正 インフラリソース・接続部を中心としたソフトウェア開発(必要に応じてFE/BEも担当) プロダクションを守る日常のSREプラクティス 期待役割 ●SREにおいて能動的にPdMやBackendとコミュニケーションをとり、決定すること ●チームを立ち上げること ●プロダクトロードマップからアーキテクチャ選定や開発環境をSRE目線で整備すること 概要 サプライチェーンリスク管理SaaS「Resilire(レジリア)」において、信頼性向上のためのSRE業務をお任せします。 様々なリスクに対応可能な持続可能性の高いサプライチェーンを構築するためのインフラ基盤開発業務をお任せします。 技術スタック FE 言語:TypeScript/JavaScript FW:React.js BE 言語:Go(API), Python(クローラ) DB:CloudSQL(PostgreSQL), BigQuery インフラ GCP, GKE, Terraform, Sentry, k8s ツール Github, Slack, notion, Figma, miro AIツール Claude Code, Cursor, Github Copilot, Jetbrains AI Assistant, Devin, n8n, Dify, ChatGPT, Gemini, NotebookLM, PLAUD.AI ※エンジニア・デザイナーの意見を積極的に採用し、ツール導入を行なっている 開発フロー プロダクトオーナー (CEO) を中心に関係者で開発要件を検討 スクラム開発をベースとしてデイリーと週末のレトロスペクティブで同期 週1のリリースサイクル、今後はデイリーリリース化を念頭に準備中 技術的チャレンジ 災害時にも安定的に動作し、万が一があっても早急に復旧できるようにインフラを構成・実装する グローバルに事業展開していくためのインフラ作り 組織のスケールに対して事業速度を鈍化させないための仕組み作り データで定量的にプロダクト成長・ユーザーサクセスを実現するための仕組み作り

【事業概要】 私たちはこれまで、AI型デジタルアダプションプラットフォーム(DAP)「テックタッチ」を通じて、システムの「操作」におけるユーザーのつまずきを解消してきました。 そして今、生成AIの時代においては、どんな業務でも AI を活用できるプラットフォームとしての進化が進んでいます。 また次なる一手として「AI Central」を立ち上げました。 これは企業の固有データをAIで構造化し、経営の意思決定パートナーへと昇華させる挑戦です。 「システムを使いこなせる世界」を実現するために、UIガイドによる定着化と、AIによるデータの資産化。 この2つの強力な武器を統合的に扱い、顧客価値を最大化していこうとしています。 【マネージャー候補の方にお任せしたいミッション】 まずは手を動かしつつ、中長期的には以下のマネジメント業務へのシフトを期待しています。 マネージャーの役割自体の定義もゆくゆくはお任せいたします。 プレイングマネージャーを想定しておりますが、組織と人のマネジメントを極めて VPoE のような、より経営に近い役割を目指される方も歓迎です。 1.組織マネジメントとエンジニアの成長支援 SREチームメンバーのピープルマネジメント(1on1、キャリア支援、評価)。 SREチームの組織の形や役割の定義を必要に合わせて組み替える。 2.技術戦略の策定と意思決定 事業計画に基づいたインフラ・SREロードマップの策定。 マルチAIモデル基盤やセキュリティガバナンスにおける技術選定の判断。 3.ステークホルダーとの合意形成 PdMや各プロダクトチームと連携し、SLOの策定や信頼性とデリバリー速度のバランス調整。 エンタープライズ顧客特有の高度な要求事項を、汎用的なアーキテクチャへ落とし込むための調整。 【チームの主な業務内容】 ウェブアプリケーションからクラウドインフラ、さらにビルド&開発環境まで一気通貫で、セキュリティ、信頼性、コスト最適性を追求していただきます。 そのためにエンジニア組織がセキュアに DevOps を実践できる環境を作り上げたり、オブザーバビリティを実現します。 また、今後サービス導入が拡大していく中でより良いアーキテクチャへ導く役割も持っていただきます。 (※上記はチームとして担うスコープを示したものであり、個々人がすべてを実装することを求めるものではなく、チーム全体としてこれらを実現できる状態をつくることが期待役割です。) 【開発の特徴】 必要に応じて外部サービスも活用し、テックタッチの運用を最適化するために必要な機能をインフラ面から考えていきます。 一方で、アプリケーションの特性を踏まえてインフラを改善していく必要があり、アプリケーションに対する理解力も求められます。 ●使用技術例 Go, TypeScript, Python, gin, MySQL/PostgreSQL/Aurora, CloudFront, ECS/Fargate, Terraform, Security Hub, CloudTrail, Langfuse, Dify etc. ●使用サービス例 コード管理:Github (Enterprise) プロジェクト管理・ドキュメント:Notion, Linear, Miro コミュニケーションツール:Slack, tandem.chat, Google Meet 監視・ログ収集基盤:Datadog, Sentry, AWS CloudWatch CI/CD:CircleCI, Github Actions, AWS codepipeline etc. AI:OpenAI, Anthropic, Gemini, Devin, GitHub Copilot, Cursor etc.

【職務内容】 ・サービス基盤の構築と運用 「自社クラウドサービスIIJ GIO」および「IIJサービス向けプライベートクラウドNHN」の基盤構築と運用業務を行っていただきます。 具体的には、基本設計に基づき「サーバ」「ネットワーク」「ストレージ」機器の増設設計と構築、サービス投入後の運用を行います。(論理・仮想レイヤだけでなく、物理レイヤも含む) 【将来的にお任せする職務内容】 基盤のさらなる発展と維持を目的とした業務を行っていただきます。 ・次世代サービスインフラの企画、設計 最新の技術動向や各種製品の調査、実機による検証を通じて、次世代のサービスインフラをデザインします。 ・業務自動化や運用省力化 自動化ツール等の開発・導入および業務改善活動を通じ、効率的に業務遂行できる環境を作り出します。 ※将来的に配属部署を異動した場合、実施する業務全般を変更する可能性あり

・クラウド/オンプレ両環境におけるインフラ構築(要件定義、技術検証、基本設計、詳細設計、構築/設定、各種試験、リリース、運用) ・各クラウドサービスのインフラ管理、運用保守 ・社内の開発や検証環境の整備と安定提供 ・kubernetesやECSなどのコンテナオーケストレーションツールの運用 ・ansibleやterraformなどのIaCを用いたソリューション構築 ・アプリケーションおよびSREチームとの共同検証 ・構成管理とオペレーションの自動化 ・アーキテクチャ設計・実装・運用 ・サービスのパフォーマンス改善の可視化、分析、提案、実践 ・その他、インフラ業務の効率化や改善 ●ご経験値やご興味に合わせ、小規模チームのマネジメントをお任せいたします。 ●技術環境 ・OS:Linux ・Web:Apache、tomcat ・DB:Mysql,PostgreSQL ・NW:Firewall(メーカは問わず)、ロードバランサ(メーカは問わず)、Cisco ・DevOps関連 ・クラウド:AWS ※オンプレ案件もあり ・OSS設計、実装、運用(Elastic Search, Kibana, fluentd, nginx, qmail, Ansible など) ・仮想化:VMWare ・コンテナ:kubernetes ・ストレージ:PureStorage、PureBlade、VMWare VSAN ●携わる課題 ・自社システムの運用改善、セキュリティ管理等の日々の改善促進 (日々刻々と変わるシステムの状態をデータ分析を元にプロアクティブ対応を実践して頂きます。) ・自社で採用する技術の検討 (IT業界で勝ち残るための新技術の調査、導入をして頂きます) ●配属組織 開発本部 インフラ開発部 └東京インフラ開発1～3課 ※各課、メンバー5～10名程(3課への配属を予定しています。) └大阪インフラ開発課 └SRE課 ※従事すべき業務の変更の範囲 本人の能力・適性および事業運営上の必要性に応じ、会社の定める業務に変更する場合があります。

「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

【ポジジョン概要】 当社の親会社である三菱UFJ銀行では、ビジネス変化への対応/コスト削減/安心・安全な業務継続を基本方針としたアーキテクチャ戦略を推進しています。 従来、オンプレミスで手作業が中心であったシステム環境の構築業務においてもCI/CDパイプラインを用意、クラウド(AWS等)を標準としたIaCベースの開発が中心になりつつあり、適用領域は社内システム(SoR)、情報系(SoI)、ミッションクリティカルな対顧客チャネル(SoE)の全てに及んでいます。 また、システム基盤のアーキテクチャも仮想マシン(VM)を中心としたものからクラウドかつコンテナをベースにしたものへと移りつつあります。 このような状況下、MUITの各システム基盤開発チームは従来の役割分担や責任境界を超えてアプリケーション開発側に入り込み、コンテナやCI/CDツール等を導入、自動化の推進やオブザーバビリティ強化といった役割を担うことで、モダンなアプリケーション開発を支援する専門技術チームに生まれ変わろうとしています。 このチームは、コンテナやCI/CD等の技術製品の有識者が基盤領域に閉じずにシステム全体を見渡す広い視点を持ち、また既成概念にとらわれる事無く、あるべきシステムアーキテクチャ像を描いてシステム開発と組織の変革をリードしていきます。 今回募集するポジションは、このような役割を担うITスペシャリスト/システムアーキテクトになります。 【業務内容】 (雇入れ直後) コンテナアーキテクチャを活用した国内エリアにおけるシステム基盤の開発業務をご担当頂きます。 ・システム基盤担当として主にコンテナを用いた開発案件に入り、アーキテクチャのみならず開発プロセスや役割分担の見直しといった変革を主導します ・開発案件においてIaaS/PaaS(クラウド、オンプレ)および個別DBやAP、メッセージング、運用管理など各種MWを組み合わせ、システム基盤の設計開発を主導します ・自身の持つスキルを周囲に伝播させ、後進の育成およびチームのレベルアップを図ります ・コンテナイメージのビルドやデプロイ、サービスメッシュ、その他Pod操作等、アプリケーション開発者の支援を行いつつ、組織全体のレベルアップを行います ・上記コンテナ開発を高速化するためのツール整備や開発プロセスの見直しを行います (変更の範囲) 会社の定める業務 【役割・責任】 ご経験や適性に応じて、開発チームの責任者あるいはメンバーとしてご担当頂きます。 ※"業務アプリ"や"インフラ"の境界線を意識しない組織形態に変化させようとしている段階にあり、配属部署が変更になる可能性があります。 【配属想定部署】 コンテナアーキテクチャを活用した開発部署 【配属想定部署概要】 三菱UFJ銀行のシステム基盤のうち業務基盤層(OS・ミドルウェア層)を主管する部署として、システム開発の中核を担っています。 数百あるシステムが統合的に利用できるコンテナ基盤を銀行内で初めて構築した実績の他にも、AWSを活用したシステム構築、外部企業とのAPI連携にて今までに無い金融サービスを提供する等、当社において非常に先進性の高い部署です。 そのため、常に変化するビジネスニーズに機動的に対応すべく、ITトレンドに対しては高いアンテナと強いモチベーションを維持する必要があります。 【配属想定部署の人員構成】 各部社員　約40人～90人　※銀行等からの出向者を含む 【おもな関係者】 ベンダー各社・外部団体に加え、社内各部署、三菱UFJ銀行をはじめとするグループ企業等と広く関わります。 トップ・マネジメントから個々のチームメンバーまで幅広く関わって頂く機会があります。 【想定担当案件(例)】 配属想定部署の特性上、特定のプロジェクトのみを担当するのではなく、様々なコンテナ等先進技術活用プロジェクトにおいて以下の役割をご担当頂きます。 ・コンテナアプリケーション稼動環境の要件整理・設定 共通的に用意されるコンテナプラットフォームを活用したアプリケーション運用機能の整備 ・サーバやDBMS環境の構築 MUFG向けシステム開発プロジェクトそれぞれに用意されるAWSアカウント上のOS/DBMS環境構築(OSやミドルウェア中心のPaaS層構築) ・AWSやKubernetes関連の新サービス活用検討 常にアップデートされる新サービスや当社で利用していないサービスを、仕様・コスト・セキュリティ等の観点で評価し、当社システムへの適用メリットを検討

●業務の概要 ・生成AIを用いた自社プロダクトのインフラ開発 ・Snowflake、Google Cloudなどのモダンな技術スタックによるデータ基盤構築におけるインフラ開発 ・生成AI関連のエンタープライズ向けパッケージの開発や導入開発 【具体的な業務内容】 ・AWSなどのパブリッククラウド環境におけるインフラの設計、実装、および管理 ・お客様とコミュニケーションを取りながら顧客クラウド環境にプロダクトを展開するプロジェクトの主導 ・自動コードビルド、テスト、およびデプロイメントのためのCI/CDパイプラインを設計および実装 ・信頼性および可用性を向上させるソフトウェアの開発、インフラ運用の仕組みづくり ・単一障害点やその他のリスクの高いアーキテクチャの問題特定、及びその解決法の提案、実装 ●技術スタック Python、Airflow、Snowflake、Terraform、AWS、Google Cloud、Azure、OpenAI

●ミッション 国内No.1の連結会計SaaSの信頼性(Reliability)、可用性(Availability)、パフォーマンスを最大化し、開発チームの生産性を高めるプラットフォームを構築・運用します。 ●配属先(2025年7月期初時点) プロダクト開発本部:約110名のエンジニアが所属しており、少数精鋭部隊で開発を行っております。 ●業務(イメージ) ・AWSを中心としたクラウドインフラの設計・構築・運用と、既存オンプレミス環境の信頼性向上の推進 ・New Relic等の監視ツールを活用し、メトリクス整備、アラート設計、および障害対応・インシデント管理リード ・連結会計SaaSのパフォーマンスを継続的に評価し、ボトルネック特定から恒久的な最適化の仕組み作り ・サービスの信頼性向上を目的としたSLI/SLOの定義と運用サイクルを確立と継続的な改善 ・インフラ全般のセキュリティ運用と、連結会計SaaS特有の金融規制要件への対応 ・開発チームのボトルネック解消と生産性の最大化のため、CI/CDパイプラインや開発環境など、信頼性の高いプラットフォームを設計・構築・運用 ・新規リリースや設計段階から可用性・信頼性レビューを実施し、障害を未然に防ぐ仕組み作り ※技術スタックを標準化することで、チームを超えた知識共有とエンジニアの水平異動を可能にする組織体制です。 ●自社開発における環境利点 ・安定した基盤と進化への投資: 期初に売上の大半が担保されるストック型ビジネスモデルにより、プロダクトの改良や進化に腰を据えて前向きに取り組める環境です。 ・顧客視点でのプロダクト開発: 会計実務BPO事業も展開しているため、プロダクトを活用する“顧客(エンドユーザー)”が社内に存在します。これにより、現場の生の声に直接向き合い、真に価値のあるプロダクトの追求ができる環境です。 ▶技術スタック 言語 : C++ / C# / Go / Java / TypeScript (Angular)/ Python インフラ : AWS / オンプレミス (Windows Server) データベース : Oracle / SQL Server / PostgreSQL ミドルウェア : Terraform / New Relic ▶クラウドシフトフェーズ 当社はオンプレミス環境での長年の運用基盤から発展しており、現在、事業継続性を最優先しながら段階的なクラウドシフトを推進中です。 そのため、技術スタックとしては AWSとオンプレミスが混在するハイブリッドな環境 を統制・自動化することに注力しています。 まずは既存システムを安全にクラウドへ移行・運用しつつ、インフラの自動化・効率化という本質的な技術課題に対して、深くコミットできる環境がここにあります。

以下の中から個々のスキルや事業状況に応じた業務を担当いただきます。 ●ABEJA Platform / ABEJA LLM Series / ABEJA Insight for Retail などのプロダクトに関連する開発・運用業務の実施 ・AIパイプライン基盤、LLMOps基盤、数千台のカメラ・センサーデバイス等のデータ分析・可視化 B2B SaaS プロダクトなどの強化活動にバックエンドエンジニアとして参画し、提供価値を最大化、定期的なメンテナンス活動を実施 ●プロダクト研究・開発に必要な技術検証業務の実施 ・以下一例、スキルに応じて ・LLM/生成AIに関する技術検証 ・新しいフレームワーク、新しい基盤の技術検証 ・新しいIoTデバイスの価値検証 ●各種スクラムイベントへの参加 ・スプリントレビュー、レトロスペクティブ、スプリントプランニングの定例会議への参加 ・開発進行に関する議論に参加 ●サービスレベル改善と運用効率化業務(SRE業務)の実施 ・KAIZEN DAY(週1回)に参加し、デプロイ頻度の向上、変更リードタイムの短縮、変更障害率の低減を実現 ●その他の業務 ・エンジニアチームの強化のための採用活動や勉強会登壇などに積極的に参加 ・技術スタック一覧(StackShare)に基づいた開発や技術の選択と活用 【変更の範囲】 会社の定める業務へ配置転換の可能性あり

主な業務(部門SREとして) ●モニタリング/オブザーバビリティの設計・標準化 ・メトリクス、ログ、アラート、ダッシュボード設計の共通化 ・プロジェクトごとに分断された監視の整理・統合 ●インシデント管理プロセスの設計・改善 ・対応フロー、役割分担、ポストモーテムの型づくり ・属人化しない判断・振り返りの仕組み化 ●運用ルール・設計思想の標準化と浸透 ・既存ドキュメントの整理・再設計 ・現場で「使われる」ことを前提とした改善 ●将来の24/365運用・オンコール体制に向けた設計・検討 ・現時点で常設オンコールを担うことはありません ・将来を見据えた体制・ルールの整理、提案 条件付きで関与する業務(希望・状況に応じて) ●大規模・高難度プロジェクトに対するSRE観点での支援 ・初期設計レビュー ・運用・モニタリング設計の支援 ●本人の志向や状況に応じて、プロジェクトのデリバリーに一定期間関与する選択肢もあります ・ただし、SREとしての主軸が疎かにならない範囲に限ります ※ 個別プロジェクトの納期・品質の最終責任は負いません