1. 担当業務
Google Cloudインフラの設計・構築・運用（40%）

Cloud Run、GKE、Cloud Storage、BigQuery、Vertex AI等を活用し、プロダクトのインフラアーキテクチャを設計・構築・運用します。スケーラビリティ、コスト最適化、セキュリティ設計を推進し、Infrastructure as Codeによる再現性の高い基盤を実現します。

AIエージェントのデプロイ基盤構築（25%）

AIエージェントを本番環境で安定稼働させるためのデプロイ基盤を設計・構築します。エージェントのライフサイクル管理、スケーリング戦略、リソース最適化、障害時の自動復旧を実装し、開発チームがエージェントを迅速にデプロイできる仕組みを整備します。

SLI/SLO管理・モニタリング・オブザーバビリティ（20%）

SLI/SLOの定義・計測・運用を通じて、プロダクトの信頼性を定量的に管理します。Datadog・Cloud Monitoringを活用したモニタリング基盤の構築、分散トレーシング、ログ集約、アラート設計により、障害の早期検知と迅速な復旧を実現します。

CI/CDパイプラインの設計・改善（15%）

Cloud Build・GitHub Actionsを活用したCI/CDパイプラインを設計・運用し、開発チームのデプロイ頻度とリードタイムを最適化します。テスト自動化、セキュリティスキャン、カナリアデプロイ等を組み込み、信頼性の高いリリースプロセスを構築します。

2. やりがい
社会インパクト: GDPの2割を占める製造業のDXに、技術基盤の側面から直接貢献できる

AIエージェント基盤の先駆者: AIエージェントを本番で動かすインフラは未開拓領域。業界をリードする知見を蓄積できる
技術と事業の一体感: インフラの信頼性がプロダクトの成長速度を左右する。SREの判断が事業に直結する手触りがある

3. 3～5年後のキャリアパス
専門スキルの追求もマネジメントへの挑戦も、どちらも重要なキャリアパスと考えています。自ら手を挙げて新しいミッションに挑戦する「Next Challenge制度」もあります。志向性に合わせて柔軟に相談できる環境です。

SREリード: プロダクト全体の信頼性戦略を設計し、SRE文化をチームに根付かせる

プラットフォームエンジニア: クラウドインフラとDevOpsの専門家として、全社の開発基盤を進化させる

AIインフラアーキテクト: AIエージェント基盤の設計・運用における社内第一人者として技術戦略をリードする

エンジニアリングマネージャー: チームビルディングと技術戦略の両面からチームの成果を最大化する

4. 現在のチーム現状
meviyで培った技術力と顧客基盤を活かし、新たなプロダクトの立ち上げを加速しています。Google Cloudを活用した信頼性の高い基盤構築、AIエージェントのデプロイ基盤の整備、SLI/SLOに基づく信頼性管理の確立が当面の重点テーマです。

5. 使用ツール
クラウド: Google Cloud（Cloud Run, GKE, Cloud Storage, BigQuery, Vertex AI, Cloud Functions, Cloud Build, Cloud Monitoring, Cloud Logging等）
コンテナ/オーケストレーション: Docker, Kubernetes
CI/CD: Cloud Build, GitHub Actions
モニタリング/オブザーバビリティ: Datadog, Cloud Monitoring, Cloud Logging, Cloud Trace
AIネイティブ開発環境: Claude Code, GitHub Copilot
開発言語: Go, Python, TypeScript
リポジトリ: GitHub
開発環境: Visual Studio Code, Docker Desktop
コミュニケーション: Slack, Microsoft Teams

■必須条件
以下の全てを満たすこと。

＜経験＞

5年以上のインフラエンジニアリングまたはSREの実務経験
Google Cloud（GCP）を用いたインフラ設計・構築・運用の実務経験
本番環境のシステム信頼性向上に取り組んだ経験（SLI/SLO設計、障害対応、キャパシティプランニング等）
＜スキル＞

クラウドネイティブなアーキテクチャ設計の知見（コンテナ、サーバーレス、マイクロサービス等）
CI/CDパイプラインの構築・運用経験
Infrastructure as Code（Terraform等）の実務経験
IAM設計を含むセキュリティエンジニアリングの知見
GitHubを用いたチーム開発経験

■求める人物像
新しい技術をまず触ってみる人 ― 技術トレンドに敏感で、自ら試して学ぶ行動力がある
テクノロジーで社会課題を解決したい人 ― 「テクノロジーで時を操る」というミッションに共感し、DXを本気で推進したい
オープンに技術議論ができる人 ― 職種を超えた連携を厭わず、チーム開発を楽しめる
信頼性に対する執着がある人 ― システムが壊れない仕組みを設計することに情熱を持ち、障害から学び改善し続けられる
変化を楽しめる人 ― 設立間もない組織で、開発プロセスやアーキテクチャを自ら提案・改善していくことにワクワクする
※製造業の経験・知識は不問です。 入社後に学ぶ意欲があれば十分です。

■歓迎要件
Kubernetesクラスタの設計・運用経験（GKE推奨）
Google Cloud Professional資格（Cloud Architect, Cloud DevOps Engineer等）
Datadog等のモニタリング/オブザーバビリティツールの設計・運用経験
大規模トラフィックを扱うサービスのパフォーマンスチューニング経験
AIエージェント/LLMアプリケーションのデプロイ・運用経験
MLOps/LLMOpsの知見（モデルサービング、GPU管理、推論基盤等）
Go言語またはPythonによるツール開発経験
Claude Code等のAIコーディングツールを活用した開発経験
技術ブログ執筆、カンファレンス登壇等のアウトプット実績