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株式会社Works Human Intelligence

●役割 大手企業向け統合HRパッケージソフト「COMPANY」における、AIを活用した新機能開発やシステム刷新における技術的リードをお任せします。 特定の開発チーム(人事/給与/勤怠など)における技術責任者として、要件に対して「技術的にどう解決するか」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。 ご自身も高い技術力でプレイングの先頭に立ちながら、コード品質の担保、技術的負債の解消、およびチーム全体の技術力底上げ(メンタリング)を担う、エンジニアリングの要となるポジションです。 ●主な職務内容 担当ドメインの開発チームにおいて、技術的な意思決定と製品開発をリードしていただきます。 ● アーキテクチャ設計・技術選定 ・担当プロダクトへのAI組み込みに向けた、全体アーキテクチャの設計および技術選定 ・AI特有の課題(レイテンシー、ハルシネーション等)を吸収するための、堅牢なバックエンド処理(非同期キュー、ストリーミング処理等)およびフロントエンド設計の主導 ・複雑な業務ロジックを担保しつつ、パフォーマンスとスケーラビリティを両立させるシステム設計 ● 開発リード・品質担保 ・PoC(概念実証)の実施や、難易度の高いコアコンポーネントの自らによる実装(ハンズオン) ・高度なプロンプトエンジニアリングや、アプリケーションレイヤーでのコンテキスト制御の実装リード ・コードレビュー、テスト戦略(テスト自動化等)の策定と推進による、エンタープライズ水準の品質担保 ・中長期的な視点に立った技術的負債の計画的な返済と、CI/CD環境など開発基盤の継続的な改善 ● 技術メンタリング・チーム支援 ・チームメンバーに対する技術的なメンタリング、ペアプログラミングなどを通じたスキルアップ支援 ・他チームや他組織と連携した、技術的実現可能性(Feasibility)の検証と要件定義へのフィードバック ・エンジニアリングマネージャーと協調した、開発生産性の向上施策の立案・実行 ●部門説明 【配属組織】2026年6月現在 製品開発部門 約600名 └ 各製品/開発領域で組織が分かれ、それぞれ数⼗名程度在籍 └ モジュール単位でそれぞれ数名程度グループ在籍 ●チームについて 配属先によってチーム構成は異なりますが、ひとつのプロダクト開発チームはだいたい5～10名程度で構成されています。 テレワークが前提となるため事業所の垣根を越えてチームが形成されています。 そこにエンジニアマネージャー、シニアエンジニア、若手エンジニアなど様々なエンジニアメンバーで構成されています。 各チームは一つないし複数のサブシステムを担当する形で構成されており、お互いにフォローできる関係性にあります。 ひとつのチームが企画からリリース、その後の運用といったプロダクトに関する幅広い責任・権限を有することで、チームの自律性を高め、主体的にプロダクトに関わっていける環境を作っています。 ●技術スタック Main development languages: Java, Python, JavaScript, TypeScript, Kotlin, Delphi, COBOL Cloud Service: Amazon Web Services, Google Cloud Platform, Microsoft Azure, Oracle Cloud Infrastructure CI/CD: GitHub Actions, Jenkins, GitLab CI, AWS CodeBuild Build automation tools: Gradle, Maven, Ant Source code control: GitHub, GitLab, AWS CodeCommit, Subversion Task management: GitHub issues, Redmine, Jira Software, Trac IDE: Visual Studio Code, Eclipse, IntelliJ Communication: Slack, Google Workspace, Zoom/Google meet Data store: Oracle Database, PostgreSQL, DynamoDB Middleware: Nginx, Apache Tomcat, IBM WebSphere Monitoring: CloudWatch, AppDynamics, Datadog Design: Figma, Adobe Creative Cloud Front-end Framework: React, Vue Front-end Library: MUI, Vuetify, Bootstrap, jQuery AI tool: Devin, GitHub Copilot, Gemini

株式会社Works Human Intelligence

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

株式会社Works Human Intelligence

●役割 大手企業向け統合HRパッケージソフト「COMPANY」における、AIを活用した新機能開発やシステム刷新における技術的リードをお任せします。 特定の開発チーム(人事/給与/勤怠など)における技術責任者として、要件に対して「技術的にどう解決するか」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。 ご自身も高い技術力でプレイングの先頭に立ちながら、コード品質の担保、技術的負債の解消、およびチーム全体の技術力底上げ(メンタリング)を担う、エンジニアリングの要となるポジションです。 ●主な職務内容 担当ドメインの開発チームにおいて、技術的な意思決定と製品開発をリードしていただきます。 ● アーキテクチャ設計・技術選定 ・担当プロダクトへのAI組み込みに向けた、全体アーキテクチャの設計および技術選定 ・AI特有の課題(レイテンシー、ハルシネーション等)を吸収するための、堅牢なバックエンド処理(非同期キュー、ストリーミング処理等)およびフロントエンド設計の主導 ・複雑な業務ロジックを担保しつつ、パフォーマンスとスケーラビリティを両立させるシステム設計 ● 開発リード・品質担保 ・PoC(概念実証)の実施や、難易度の高いコアコンポーネントの自らによる実装(ハンズオン) ・高度なプロンプトエンジニアリングや、アプリケーションレイヤーでのコンテキスト制御の実装リード ・コードレビュー、テスト戦略(テスト自動化等)の策定と推進による、エンタープライズ水準の品質担保 ・中長期的な視点に立った技術的負債の計画的な返済と、CI/CD環境など開発基盤の継続的な改善 ● 技術メンタリング・チーム支援 ・チームメンバーに対する技術的なメンタリング、ペアプログラミングなどを通じたスキルアップ支援 ・他チームや他組織と連携した、技術的実現可能性(Feasibility)の検証と要件定義へのフィードバック ・エンジニアリングマネージャーと協調した、開発生産性の向上施策の立案・実行 ●部門説明 【配属組織】2026年6月現在 製品開発部門 約600名 └ 各製品/開発領域で組織が分かれ、それぞれ数⼗名程度在籍 └ モジュール単位でそれぞれ数名程度グループ在籍 ●チームについて 配属先によってチーム構成は異なりますが、ひとつのプロダクト開発チームはだいたい5～10名程度で構成されています。 テレワークが前提となるため事業所の垣根を越えてチームが形成されています。 そこにエンジニアマネージャー、シニアエンジニア、若手エンジニアなど様々なエンジニアメンバーで構成されています。 各チームは一つないし複数のサブシステムを担当する形で構成されており、お互いにフォローできる関係性にあります。 ひとつのチームが企画からリリース、その後の運用といったプロダクトに関する幅広い責任・権限を有することで、チームの自律性を高め、主体的にプロダクトに関わっていける環境を作っています。 ●技術スタック Main development languages: Java, Python, JavaScript, TypeScript, Kotlin, Delphi, COBOL Cloud Service: Amazon Web Services, Google Cloud Platform, Microsoft Azure, Oracle Cloud Infrastructure CI/CD: GitHub Actions, Jenkins, GitLab CI, AWS CodeBuild Build automation tools: Gradle, Maven, Ant Source code control: GitHub, GitLab, AWS CodeCommit, Subversion Task management: GitHub issues, Redmine, Jira Software, Trac IDE: Visual Studio Code, Eclipse, IntelliJ Communication: Slack, Google Workspace, Zoom/Google meet Data store: Oracle Database, PostgreSQL, DynamoDB Middleware: Nginx, Apache Tomcat, IBM WebSphere Monitoring: CloudWatch, AppDynamics, Datadog Design: Figma, Adobe Creative Cloud Front-end Framework: React, Vue Front-end Library: MUI, Vuetify, Bootstrap, jQuery AI tool: Devin, GitHub Copilot, Gemini

株式会社Works Human Intelligence

大手法人向け統合人事システム「COMPANY」のDevOpsサイクルの改善を担い、AIを活用した開発効率化(AI for Development)と開発者体験(DevEx)の向上を推進します。 ●具体的な業務内容 ・担当製品の業務理解、機能把握、技術理解 ・GitHub Copilot等のAIツールの社内普及・活用推進 ・AIを活用した「自動コードレビュー」や「テストコード自動生成」を組み込んだ、次世代CI/CDパイプラインの構築・運用 ・既存CI/CDパイプラインの運用・改善、ビルド・テスト・デプロイの自動化 ・開発、検証環境の構築・運用 ・開発者体験(DevEx)と開発生産性指標(Four Keys等)の計測・可視化と、それに基づく改善 ・開発、SET、QAチームとの連携、クラウド環境の運用管理 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。 ●配属組織 製品開発部門 約600名/配属先は4～5名のチーム ●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

株式会社Works Human Intelligence

大手法人向け統合人事システム「COMPANY」のDevOpsサイクルの改善を担い、AIを活用した開発効率化(AI for Development)と開発者体験(DevEx)の向上を推進します。 ●具体的な業務内容 ・担当製品の業務理解、機能把握、技術理解 ・GitHub Copilot等のAIツールの社内普及・活用推進 ・AIを活用した「自動コードレビュー」や「テストコード自動生成」を組み込んだ、次世代CI/CDパイプラインの構築・運用 ・既存CI/CDパイプラインの運用・改善、ビルド・テスト・デプロイの自動化 ・開発、検証環境の構築・運用 ・開発者体験(DevEx)と開発生産性指標(Four Keys等)の計測・可視化と、それに基づく改善 ・開発、SET、QAチームとの連携、クラウド環境の運用管理 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。 ●配属組織 製品開発部門 約600名/配属先は4～5名のチーム ●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

株式会社Works Human Intelligence

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

株式会社Works Human Intelligence

大手法人向け統合人事システム「COMPANY」のDevOpsサイクルの改善を担い、AIを活用した開発効率化(AI for Development)と開発者体験(DevEx)の向上を推進します。 ●具体的な業務内容 ・担当製品の業務理解、機能把握、技術理解 ・GitHub Copilot等のAIツールの社内普及・活用推進 ・AIを活用した「自動コードレビュー」や「テストコード自動生成」を組み込んだ、次世代CI/CDパイプラインの構築・運用 ・既存CI/CDパイプラインの運用・改善、ビルド・テスト・デプロイの自動化 ・開発、検証環境の構築・運用 ・開発者体験(DevEx)と開発生産性指標(Four Keys等)の計測・可視化と、それに基づく改善 ・開発、SET、QAチームとの連携、クラウド環境の運用管理 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。 ●配属組織 製品開発部門 約600名/配属先は4～5名のチーム ●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

株式会社ラクス

10以上にもわたる、自社クラウドサービスの成長を支えるインフラ基盤の設計・構築・運用改善を担っていただきます。 当社では、コストメリットの大きいオンプレミスをベースとしながら、Kubernetesを用いたコンテナ化やIaC(Infrastructure as Code)による自動化を推進し、クラウドの利便性とオンプレミスのコスト優位性を両立する「クラウドネイティブ・オンプレミス」戦略を推進しています。 単なる運用改善のみではなく、技術選定から設計構築、AIを活用した運用効率化までを一貫して手がけ、事業の利益率向上に直結するインフラ基盤を、自らの手で創り上げるポジションです。 開発チームと密に連携し、サービス設計の段階から介入することで、高い信頼性と拡張性を実現していただきます。 <具体的には・・・> ●自社クラウドサービスインフラ基盤の設計・構築・推進 Kubernetesを用いたコンテナオーケストレーション環境の設計・構築および移行推進 TerraformやAnsible等の構成管理ツールを用いたInfrastructure as Code(IaC)の実践と自動化の徹底 オンプレミスとクラウド(AWS)を最適に組み合わせたハイブリッド構成の検討・実装 ミドルウェア、ネットワーク、仮想化レイヤーを含むフルスタックな技術選定および検証 ※リードのご経験が長けている方については、ご経験に応じてテックリードやマネジメントを早期でおまかせします。 ●AI駆動による運用高度化 AIを用いたログ解析、アラート精査、トラブルシューティングの迅速化 生成AI(Devin/GitHub Copilot等)を活用した運用業務の自動化・効率化による「学習時間の創出」の実践 ▼AI活用例 ●IaCコードレビュー・コーディングの自動化 TerraformやAnsibleなどのInfrastructure as Codeについて、AIを活用したコードレビューを実施しています。 Pull Request作成時にAIが構成ミスや改善点を指摘することで、レビュー品質の向上とレビュー時間の短縮を実現しています。 また、AWS新規リソースのプロビジョニングの際、GitHub Copilot を用いてTerraformのHCLコードの雛形を生成し、従来の手作業によるコーディング時間を75%削減しています。 ●インフラ変更作業の事前レビュー 本番環境の変更作業では、作業手順書や構成変更内容をAIに事前レビューさせています。 設定ミスや考慮漏れの可能性を事前に洗い出すことで、変更作業の安全性向上とヒューマンエラーの低減に活用しています。 ●障害調査・ログ分析の支援 ログやメトリクス情報をもとにAIを活用した初期分析を行い、原因調査の効率化を図っています。 過去の障害事例や一般的なトラブルシューティングパターンを参考に、調査の初動を早める用途で活用しています。 ●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 ・クラウド:AWS ※オンプレミスとのハイブリッド構成 ・DevOps/IaC:Ansible、Terraform、Github ・OSS設計:Elastic Search、Kibana、fluentd、nginx、qmail、postfix ・仮想化:VMWare ・コンテナ:Kubernetes ・ストレージ:Everpure、VMWare VSAN ・生成AI:ChatGPT、Gemini、Devin、Github Copilot、Claude Code 等 ●配属組織 ▼開発本部 インフラ開発部(全体約50名) ー東京インフラ開発1〜4課★今回は1課もしくは4課での配属となります。 ※各課、メンバー5〜10名程 ー大阪インフラ開発課 ※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。

株式会社カカクコム

ソフトウェアを稼働させるためにはサーバの準備が必要ですし、ネットワークの設定・構築も必要です。 ユーザーに価値を届けるシステムを構築運用するための作業は、開発以外にもインフラ管理、システム基盤の改善、ミドルウェアの導入管理、監視、トラブルシューティング、自動化と多岐にわたります。 求人ボックスSREチームでは開発チームやシステムプラットフォーム部と協力し、システム基盤の設計から構築、運用までシステムの安定稼働を支える業務を担っていきます。 求人ボックスは成長に伴いトラフィックやデータが右肩上がりで増えています。 既存のシステム基盤では対応しきれない部分も出てきてますので、新しいシステムアーキテクチャの提案を行います。 また当社ではセキュリティ対策を重要視してますので、それを加味したシステム構成を検討するなどのミッションもあります。 マネージャー候補として、チームのマネジメントや、プロジェクトの推進、ステークホルダーとの調整も担当します。 チームのメンバーと協力して、システムの品質や効率を向上させるための施策を提案し、実行していきます。 【具体的な業務内容】 ・プロジェクトマネジメントやチームビルディングなどのマネジメント ・高可用性、高信頼性、高パフォーマンスを担保するためのシステム提案 ・開発側と連携が必要なプロジェクトの推進 ・メンバーの目標設定・評価・フィードバック ・1on1などコミュニケーションとフィードバック ・メンバーのキャリア志向を見据えた成長支援 ・半期ごとのチームの目標や方針立案 業務内容の変更の範囲は会社の定める業務となります。 部署説明 【部署のミッション】 カカクコムにおいて新たな分野での成長を期待される、求人ボックスの開発をおこなっております。成長期を迎えたサービスで、新たなユーザ獲得のため、新規コンテンツ開発から大規模トラフィックのためのインフラ整備まで、様々な視点でシステムを構築します。技術を駆使し、ユーザや事業の課題を解決することを目指します。 【サイト】 ■求人情報サイト『求人ボックス』:2015年より展開する求人情報の一括検索サービスです。全国の転職サイトや求人サイトから、正社員・アルバイト・パート・契約社員、さらに在宅ワークや新卒採用など、求人情報を集約してわかりやすく提供しています。 入社後のイメージ 入社直後はサポートメンバーをつけますので、PCへのソフトウェアインストール、コミュニティへの参加、サービスやシステムについての説明、会議への参加や顔合わせ、ツールの利用設定、開発環境構築、などでチームに馴染んでいっていただきます。様々な施策を通して求人ボックスのシステムを理解していただきます。 立上り後は、サービスやシステムの課題を認識していただき、SREのベストプラクティスを検討し実行していただきます。 想定キャリアパス キャリアパスとしては、テックリードやプロジェクトマネージャーの役割が視野にあります。 ・将来的には、SREエンジニアとしての専門性を深めつつ、求人ボックスのシステムに対する責任と権限を持つことができます。 ・リーダーシップやプロジェクトマネジメントのスキルを向上させ、チームのビジョンや戦略を立案し、チームの成果や成長を促進することができます。 ・サービス全体の品質やパフォーマンスを向上させるために、他のチームや部門と連携し、イノベーションや改善を推進することができます。 ・SREの文化や価値を組織内外に広めるために、メンターやエバンジェリストとして活躍することも可能です。 開発環境 ソフトウェアはLAMP環境です。 端末はMacbookProを支給しています。 PHP, Symfony, Vue.js MySQL, Redis, MongoDB Apache Solr Kubernetes, Apache Kafka Envoy, Terraform Jenkins, Deployer Prometheus, Grafana, Kibana, ElasticSearch Puppeteer GitHub, Gitlab JIRA / Confluence 一部クラウド利用もあり GCP, AWS

株式会社カカクコム

システムの変更容易性・変更安全性を高めるための、モダンなシステム基盤を開発・導入することがミッションになります。 ・新たに必要になるシステム基盤開発の検証・導入・運用 ・既存のシステム基盤の導入拡大 これまで導入してきた基盤には以下のようなものがあります。 ・メッセージング基盤 + 非同期処理基盤 (Kafka) ・分散トレーシング (OpenTelemetry) ・Change Data Capture (Debezium) ・GraphQL (Apollo) 【ミッションへの道のり】 食べログは2007年に Ruby on Rails でリプレイスして以来、約15年の長期に渡り抜本的なアーキテクチャ刷新なしに開発と運用を継続しており、モノリシックで巨大なコード、かつ巨大なデータを持つ状態になっています。 この巨大なシステムを以下のステップで改善しています。 1.システムをKubernetesなどモダンなインフラ基盤に刷新して変更安全性と変更容易性を高める 2.設計変更や不要なコード削除などの大胆な改修を小さく速く繰り返し、疎結合・高凝集なモノリスに作り変える 3.組織構造やビジネスファンクション・ドメインモデル・ユースケース等より、マイクロサービスの境界を考察し、定義し、分割する (詳細は「食べログの大規模なレガシーシステムを段階的に改善していく取り組み - https://qiita.com/tkyowa/items/6417b0a7895399f8f9be 」で公開されています。) 【食べログ開発本部技術部マイクロサービス化チーム】 ＜食べログの事業・食べログシステム本部のミッション＞ 2005年にスタートした「食べログ」は、口コミとランキングで探せるレストラン検索・予約サイトです。 「失敗しないお店選び」という課題に向き合い続け、現在、月間約9,600万人 (※1)を超えるユーザーが利用する日本最大級の飲食店検索サービスに成長しました。 目まぐるしく変化する外食産業を盛り上げるべく、近年は飲食店や卸売業者など外食を支える人たちの課題を解決するDXプロダクトにも挑戦しています。 これらのサービスを通して人々とレストランをつなぐプラットフォームになるべく世の中に貢献していきます。 ※1 2023年3月現在。 PC、スマートフォンブラウザ/アプリ等で同じユーザが閲覧している場合には重複カウント 私たちは市場や事業の変化に素早く対応できるシステムと、それを実現させる開発組織を作る事を責務としています。 システムが事業成長のボトルネックにならないよう、モノを作るだけでなく作ったモノの健全性を保ち続けることやビジネス理解もそのための大事な手段の一つと考えています。 サービス開発のように組織の改善を行うべくFourKeysの計測とアクショナブルな指標への落とし込みや、よりインパクトの大きな成果を出すべく、1プロジェクト1チャレンジすること、人同士のつながりを大事にすること、部署やプロダクトの垣根を超えていくことを大切にしに日々の業務にあたっています。 ＜マイクロサービス化チームのミッション＞ 技術部マイクロサービス化チームは巨大なモノリシックサービスにおける開発の辛さを解消し、少人数のチームが自律的に意思決定しながら開発するためのシステム基盤を作る事をミッションとしています。 【開発環境】 ・プラットフォーム: オンプレ DC / GCP / AWS ・AIエージェント: Claude Code / Devin / Gemini ・仮想化基盤: VMWare / Proxmox / Kubernetes ・OS・ミドルウェア: Linux / Ruby on Rails / MySQL / Nginx / Apache Kafka ・コード管理・CI: GitHub / CircleCI ・監視: NewRelic / Prometheus / Sentry ・コミュニケーション・プロジェクト管理: Slack / Google Workspace / Miro / Asana ・データ基盤: BigQuery / Tableau 【入社後のイメージ】 <オンボーディング> 食べログのRailsアプリケーション設計、基本的なシステム基盤(例えばサーバミドルウェア)、業務の概要をドキュメントと先輩社員のレクチャーを併用して学習していただきます。 並行して開発・リリースワークフローを理解していただきます。 <最初の業務> メッセージング基盤や非同期処理基盤など既存のシステム基盤の導入拡大と、開発エンジニアに対する導入支援を担当していただくことになると思います。 <近い将来> 既存のシステム基盤の主担当、新規のシステム基盤のPoCと技術選定を担当していただきます。

株式会社カカクコム

QA業務をAIエージェントが自律実行できるハーネスを設計・実装します。 【具体的な業務内容】 ・ハーネスエンジニアリングの実践 └ハーネスエンジニアリングの枠組みの中で、QA業務を担う各工程のAIエージェントを設計、構築します。 ・リスク分析/テスト分析/テスト設計エージェント └仕様書を分析し、その後の実装や自動テストコーディングへの入力を生成するQAの上流工程を担当するAIエージェントを設計、実装します。 ・自動テストコーディング、自動テスト実行エージェント └テスト設計結果を自動テストとして実装し実行するQA業務の中核となるAIエージェントを設計実装します。 ・CQフィードバックパイプラインの設計・実装 ・不具合/障害情報の集積、分析基盤の構築 └エラーログ/AIエージェント実行ログ/不具合レポート/障害レポートなどを集積し、後続の分析や再発防止策の策定を実施するための基盤を整備します。 ・障害分析や再発防止策実施エージェントの設計、実装 └AIや人間のミスの結果である障害情報を分析し、それらをAIエージェントから利用可能なコンテキストやSKILLの形に実装するAIエージェントの設計、実装をします。 ・外部AI動向の追跡と発信 ・Harness Engineering等のAI分野の最新動向を追跡し、業務設計に落とし込む ・社内の実践と学びを技術ブログ・カンファレンス等で外部発信する 【開発環境】 ●AIエージェント:Claude Code(SKILL / Sub-agent / Hooks / Agent Teams)/ Devin / MCP Server ●テスト自動化:Selenium, Appium, Cucumber, Playwright ●CI/CD:CircleCI, Bitrise ●データ基盤:BigQuery, Tableau ●タスク管理・分析:Asana ●コミュニケーション:Slack, Teams, GitHub, Confluence, Miro ●開発技術スタック:Ruby on Rails, React.js, Next.js, Swift/SwiftUI, Kotlin 【所属部門】 食べログカンパニー 開発本部 品質管理部 【ミッション】 品質管理部は「QA業務をAIが一貫して担う」ことを目指す長期ビジョン Continuous Quality by AI(CQ by AI) を推進するチームです。 そのAIが正しく品質を判断できるよう、QAの知識と基準をAIに渡すエキスパートとして参画していただきます。 単にテストを効率化するのではなく、「リリース前のチェックポイント」だったQAを、開発プロセスそのものに埋め込まれた自律的な仕組みへと変える取り組みです。 月間数千万人が使う食べログで、AIエージェントがコードレビュー・リスク分析・E2Eテストを担い、最終承認のみ人間が行う品質保証の実現を目指しています。 すでに自動テストコーディングでコード生成精度97%・テスト実行工数52%削減・自動化率64%の実績を上げており、その先のフェーズを共に作る段階にあります。 このポジションは AIが正しく品質判断できるようにQAドメインのナレッジをハーネスエンジニアリングの枠組みの中でガードレールやチェックリスト、基準などとして整備する役割 です。 従来のQAエンジニアが「自分でテストを設計・実行し、品質を判断する」のに対し、このポジションは「AIが判断するための基準を設計・検証し、AIの判断結果をレビューする」へと役割が変わります。 QAエンジニアとしての専門知識を活かしながら、業界でもまだ先例の少ない「AIに品質を教える仕事」を担っていただきます。

ユミルリンク株式会社

当社メッセージ配信プラットフォームを支えるシステムの運用に関係する業務をお任せいたします。 当社が提供しているSaaSサービスは、年々成長し月間メッセージ配信数は80億通を超える規模になり、信頼性が一層求められています。 インフラの改善、最適化により安定的なサービス稼働をリードしていただきます。 具体的には… 以下の業務を中心に、スキル・ご経験に応じてお任せします: ・Linuxベースのサーバ構築・運用(オンプレ / クラウド環境) ・Webシステムのインフラ設計・構築(パフォーマンス・セキュリティ考慮) ・Nginx / Apache のWebサーバ設定・チューニング ・各種データベースの構築・運用(MongoDB, ClickHouse, MariaDB) ・Webアプリケーションのバージョンアップ、冗長化、監視設計 ・システムトラブル時の原因調査・改善 職務内容(変更の範囲) 会社の定める業務

株式会社スマレジ

当社が提供するWebサービスを安定・安全供給するために、インフラ運用やセキュリティ対策を行う業務です。 ※サービスインフラと社内インフラ業務の割合は8:2程度です [メイン業務] ◆ スマレジサービスインフラ ・サービスを安定供給するためのインフラ運用、改善計画の策定・実装 ・サービスを安全供給するためのセキュリティ対策・計画の策定・実装、PCI DSS運用 ・パフォーマンス監視および障害対応 ・可能な限り楽して運用できる仕組み、体制作り ・その他サービスの開発・運用に必要な業務 [都度業務] ◆ 社内インフラ ・社内ヘルプデスク ・社内利用サービスのアカウント管理 ※従事すべき業務の変更の範囲:会社の定める業務 ※本人の希望を考慮します 技術スタック 【AWS】 ▼コンピューティング・コンテナ EC2 / Lambda / ECS(Fargate) / ECR ▼データベース・ストレージ Aurora(MySQL) / ElastiCache / S3 ▼アプリケーション統合 EventBridge / StepFunctions / SQS / SES ▼分析 Glue / Athena / Kinesis ▼セキュリティ WAF、KMS 【ミドルウェア】 Nginx / Apache、php-fpm、Postfix、Fail2ban、Fluentbit 【IaC】 Terraform / Ansible 【CI / CD】 GitLab CI/CD 【APM】 Datadog / Sentry / Mackerel / PagerDuty 【ネットワーク機器】 Yamaha系、Furuno系、Fortinet系 【コラボレーションツール】 Redmine, Slack, Google Workspace

株式会社スマレジ

当社が提供するWebサービスを安定・安全供給するために、インフラ運用やセキュリティ対策を行う業務です。 ※サービスインフラと社内インフラ業務の割合は8:2程度です [メイン業務] ◆ スマレジサービスインフラ ・サービスを安定供給するためのインフラ運用、改善計画の策定・実装 ・サービスを安全供給するためのセキュリティ対策・計画の策定・実装、PCI DSS運用 ・パフォーマンス監視および障害対応 ・可能な限り楽して運用できる仕組み、体制作り ・その他サービスの開発・運用に必要な業務 [都度業務] ◆ 社内インフラ ・社内ヘルプデスク ・社内利用サービスのアカウント管理 ※従事すべき業務の変更の範囲:会社の定める業務 ※本人の希望を考慮します 【AWS】 ▼コンピューティング・コンテナ EC2 / Lambda / ECS(Fargate) / ECR ▼データベース・ストレージ Aurora(MySQL) / ElastiCache / S3 ▼アプリケーション統合 EventBridge / StepFunctions / SQS / SES ▼分析 Glue / Athena / Kinesis ▼セキュリティ WAF、KMS 【ミドルウェア】 Nginx / Apache、php-fpm、Postfix、Fail2ban、Fluentbit 【IaC】 Terraform / Ansible 【CI / CD】 GitLab CI/CD 【APM】 Datadog / Sentry / Mackerel / PagerDuty 【ネットワーク機器】 Yamaha系、Furuno系、Fortinet系 【コラボレーションツール】 Redmine, Slack, Google Workspace

株式会社スマレジ

当社が提供するWebサービスを安定・安全供給するために、インフラ運用やセキュリティ対策を行う業務です。 ※サービスインフラと社内インフラ業務の割合は8:2程度です [メイン業務] ◆ スマレジサービスインフラ ・サービスを安定供給するためのインフラ運用、改善計画の策定・実装 ・サービスを安全供給するためのセキュリティ対策・計画の策定・実装、PCI DSS運用 ・パフォーマンス監視および障害対応 ・可能な限り楽して運用できる仕組み、体制作り ・その他サービスの開発・運用に必要な業務 [都度業務] ◆ 社内インフラ ・社内ヘルプデスク ・社内利用サービスのアカウント管理 ※従事すべき業務の変更の範囲:会社の定める業務 ※本人の希望を考慮します 技術スタック 【AWS】 ▼コンピューティング・コンテナ EC2 / Lambda / ECS(Fargate) / ECR ▼データベース・ストレージ Aurora(MySQL) / ElastiCache / S3 ▼アプリケーション統合 EventBridge / StepFunctions / SQS / SES ▼分析 Glue / Athena / Kinesis ▼セキュリティ WAF、KMS 【ミドルウェア】 Nginx / Apache、php-fpm、Postfix、Fail2ban、Fluentbit 【IaC】 Terraform / Ansible 【CI / CD】 GitLab CI/CD 【APM】 Datadog / Sentry / Mackerel / PagerDuty 【ネットワーク機器】 Yamaha系、Furuno系、Fortinet系 【コラボレーションツール】 Redmine, Slack, Google Workspace