SRE（リーダー候補～メンバー）/ AI検索プラットフォームの信頼性向上
職種: SREエンジニア
雇用形態: 正社員
エリア: 東京都千代田区九段南1丁目6番5号九段会館テラス
業務内容
①担当業務内容
AI検索機能（キーワード検索、ベクトル検索、AIレコメンド等）を提供するプラットフォームの信頼性向上、パフォーマンス改善、開発効率化をリードしていただきます。
１．信頼性向上・スケーラビリティ確保（Reliability & Infrastructure）：40%
グローバル展開（10→100のスケール）に耐えうるインフラ基盤の設計・構築・運用をリードします。
・コンテナ基盤の高度化: GKE (Kubernetes) / Cloud Run を活用した、高負荷に耐えうるオートスケーリング基盤の構築と運用。
・SLI/SLOの導入・運用: サービスの信頼性を定義し、エラーバジェットに基づいた運用ルールの策定と、開発チームへの信頼性文化（Reliability Culture）の浸透。
・グローバルインフラ設計: 各国のレイテンシ要件を満たすマルチリージョン構成やCDN戦略、ネットワーク設計の最適化。
２．パフォーマンス・エンジニアリング・可観測性（Performance & Observability）：40%
「AIの賢さ」と「検索エンジンの速さ」を両立させるためのチューニングと監視環境を整備します。
・検索基盤の高速化: Elasticsearchやベクトル検索エンジンのインデックス設計、クエリパフォーマンスのボトルネック特定と解消。
・分散トレーシングの確立: マイクロサービスとAIモデルを横断するリクエストフローを可視化し、障害発生時の原因特定時間を短縮する。
・コスト最適化 (FinOps): クラウドコストやAIリソース（GPU等）の使用状況を監視し、性能を維持しつつのコスト削減を提案・実行する。
３．DevEx向上・チームマネジメント（Developer Experience & Management）：20%
開発チーム全体の生産性を最大化するための環境整備と、技術的なリードを行います
・Toil（労苦）の削減： 手作業によるオペレーションを自動化し、エンジニアが創造的な作業に集中できる時間を創出する。
・CI/CDパイプラインの進化： テスト自動化、カナリアリリース等のデプロイ戦略を実装し、安全かつ高速なリリースサイクルを実現する。
・技術共有・育成： SREプラクティスの勉強会実施やコードレビューを通じ、開発メンバーのインフラ・運用スキルの底上げを図る。
②仕事のやりがい（面白さ）
・「AI×検索」という高難易度領域への挑戦:
単なるWebアプリとは異なり、重いAI処理とミリ秒単位のレスポンスが求められる検索エンジンが混在する環境です。この「精度 vs 速度」のトレードオフに対し、インフラやミドルウェアのチューニングで解決策を提示するエンジニアリングの醍醐味があります。
・大規模グローバルサービスへの成長フェーズ:
月間数千万PV規模かつグローバル展開という、トラフィックが急増するフェーズに立ち会えます。スケーラビリティの課題が顕在化する前に手を打ち、システムが安定して成長していく様を支える達成感は格別です。
・SRE文化の立ち上げ:
専任のSREとしては初期メンバーに近い立ち位置となるため、監視体制の構築や障害対応フローの整備など、自らの手で「組織のSRE文化」をゼロから作り上げる経験が積めます。
③3～5年後の想定されるキャリアパス
・全社のインフラ戦略やクラウドアーキテクチャを統括する「プラットフォームエンジニアリングリード / CCoeリード」
・AI/MLシステムの運用・パイプライン構築に特化した「MLOpsエンジニア / AIアーキテクト」
・特定技術（検索エンジン、K8s、DB等）を極め、技術的な最終意思決定を行う「スペシャリスト / プリンシパルエンジニア」
・エンジニアリング組織の生産性やピープルマネジメントを担う「VPoE / エンジニアリングマネージャー」
AI検索機能（キーワード検索、ベクトル検索、AIレコメンド等）を提供するプラットフォームの信頼性向上、パフォーマンス改善、開発効率化をリードしていただきます。
１．信頼性向上・スケーラビリティ確保（Reliability & Infrastructure）：40%
グローバル展開（10→100のスケール）に耐えうるインフラ基盤の設計・構築・運用をリードします。
・コンテナ基盤の高度化: GKE (Kubernetes) / Cloud Run を活用した、高負荷に耐えうるオートスケーリング基盤の構築と運用。
・SLI/SLOの導入・運用: サービスの信頼性を定義し、エラーバジェットに基づいた運用ルールの策定と、開発チームへの信頼性文化（Reliability Culture）の浸透。
・グローバルインフラ設計: 各国のレイテンシ要件を満たすマルチリージョン構成やCDN戦略、ネットワーク設計の最適化。
２．パフォーマンス・エンジニアリング・可観測性（Performance & Observability）：40%
「AIの賢さ」と「検索エンジンの速さ」を両立させるためのチューニングと監視環境を整備します。
・検索基盤の高速化: Elasticsearchやベクトル検索エンジンのインデックス設計、クエリパフォーマンスのボトルネック特定と解消。
・分散トレーシングの確立: マイクロサービスとAIモデルを横断するリクエストフローを可視化し、障害発生時の原因特定時間を短縮する。
・コスト最適化 (FinOps): クラウドコストやAIリソース（GPU等）の使用状況を監視し、性能を維持しつつのコスト削減を提案・実行する。
３．DevEx向上・チームマネジメント（Developer Experience & Management）：20%
開発チーム全体の生産性を最大化するための環境整備と、技術的なリードを行います
・Toil（労苦）の削減： 手作業によるオペレーションを自動化し、エンジニアが創造的な作業に集中できる時間を創出する。
・CI/CDパイプラインの進化： テスト自動化、カナリアリリース等のデプロイ戦略を実装し、安全かつ高速なリリースサイクルを実現する。
・技術共有・育成： SREプラクティスの勉強会実施やコードレビューを通じ、開発メンバーのインフラ・運用スキルの底上げを図る。
②仕事のやりがい（面白さ）
・「AI×検索」という高難易度領域への挑戦:
単なるWebアプリとは異なり、重いAI処理とミリ秒単位のレスポンスが求められる検索エンジンが混在する環境です。この「精度 vs 速度」のトレードオフに対し、インフラやミドルウェアのチューニングで解決策を提示するエンジニアリングの醍醐味があります。
・大規模グローバルサービスへの成長フェーズ:
月間数千万PV規模かつグローバル展開という、トラフィックが急増するフェーズに立ち会えます。スケーラビリティの課題が顕在化する前に手を打ち、システムが安定して成長していく様を支える達成感は格別です。
・SRE文化の立ち上げ:
専任のSREとしては初期メンバーに近い立ち位置となるため、監視体制の構築や障害対応フローの整備など、自らの手で「組織のSRE文化」をゼロから作り上げる経験が積めます。
③3～5年後の想定されるキャリアパス
・全社のインフラ戦略やクラウドアーキテクチャを統括する「プラットフォームエンジニアリングリード / CCoeリード」
・AI/MLシステムの運用・パイプライン構築に特化した「MLOpsエンジニア / AIアーキテクト」
・特定技術（検索エンジン、K8s、DB等）を極め、技術的な最終意思決定を行う「スペシャリスト / プリンシパルエンジニア」
・エンジニアリング組織の生産性やピープルマネジメントを担う「VPoE / エンジニアリングマネージャー」
※本求人は、株式会社キッカケクリエイションによる職業紹介での求人ご紹介となります。
求める人物像
■必須条件
・パブリッククラウド（GCPまたはAWS）におけるインフラ設計・構築・運用経験（目安：3年以上）
・コンテナ技術（Docker, Kubernetes）を用いた本番環境の運用経験
・Terraform 等のIaCツールを用いたインフラ構成管理の経験
・Webアプリケーションの開発・運用プロセス（CI/CD、バージョン管理）への深い理解
・スクリプト言語（Python, Go, Bash等）を用いた運用自動化の経験
■求める人物像
・「守り」だけでなく「攻め」のインフラ運用ができる方：
安定稼働を守るだけでなく、アプリケーションのパフォーマンスを最大限引き出すための技術選定や改善提案ができる方。
・全体最適の視点を持てる方：
「インフラ担当」という枠に閉じこもらず、アプリケーションエンジニアやデータサイエンティストと連携し、サービス全体の価値向上にコミットできる方。
・変化を楽しめる方：
10→100への急拡大フェーズや、AI技術の進展に伴うアーキテクチャの変化を楽しみ、柔軟に対応できる方。
■歓迎要件
・Elasticsearch / Solr 等の検索エンジンの運用・チューニング経験（特に歓迎）
・SLI/SLOの策定・運用や、トイル削減などのSREプラクティスの実践経験
・大規模トラフィック（高負荷）環境下でのパフォーマンスチューニング経験
・マイクロサービスアーキテクチャにおける可観測性（Distributed Tracing等）の設計・導入経験
・機械学習パイプライン（MLOps）に関連するインフラ構築経験
・パブリッククラウド（GCPまたはAWS）におけるインフラ設計・構築・運用経験（目安：3年以上）
・コンテナ技術（Docker, Kubernetes）を用いた本番環境の運用経験
・Terraform 等のIaCツールを用いたインフラ構成管理の経験
・Webアプリケーションの開発・運用プロセス（CI/CD、バージョン管理）への深い理解
・スクリプト言語（Python, Go, Bash等）を用いた運用自動化の経験
■求める人物像
・「守り」だけでなく「攻め」のインフラ運用ができる方：
安定稼働を守るだけでなく、アプリケーションのパフォーマンスを最大限引き出すための技術選定や改善提案ができる方。
・全体最適の視点を持てる方：
「インフラ担当」という枠に閉じこもらず、アプリケーションエンジニアやデータサイエンティストと連携し、サービス全体の価値向上にコミットできる方。
・変化を楽しめる方：
10→100への急拡大フェーズや、AI技術の進展に伴うアーキテクチャの変化を楽しみ、柔軟に対応できる方。
■歓迎要件
・Elasticsearch / Solr 等の検索エンジンの運用・チューニング経験（特に歓迎）
・SLI/SLOの策定・運用や、トイル削減などのSREプラクティスの実践経験
・大規模トラフィック（高負荷）環境下でのパフォーマンスチューニング経験
・マイクロサービスアーキテクチャにおける可観測性（Distributed Tracing等）の設計・導入経験
・機械学習パイプライン（MLOps）に関連するインフラ構築経験
募集要項
| 職種 | SREエンジニア |
|---|---|
| 雇用形態 | 正社員 |
| 勤務体系 | フレックスタイム制度 |
| 就業時間 | 09:00～17:30 |
| 休日 | 年間休日124日, 土日祝休み,完全週休二日制,有給休暇,年末年始休暇,慶弔休暇, ※ただし、業務の都合で休日を他の日に振替えることがある ・特別休暇 |
| 給与 | 年俸：7,000,000円 〜 10,000,000円 固定残業：なし 賞与：年2回（6月,12月） ※メンバー採用の場合：上記年収は月30時間の残業代が含まれています。月30時間を超える残業代は別途支給。 ※管理職採用の場合、時間外勤務手当・休日勤務手当は支給無し。深夜勤務手当有り。 |
| 試用期間 | 試用期間：あり 期間：3ヶ月 条件：本採用時と同様 |
| リモートワーク制度 | ハイブリッドリモート |
| 通勤手当 | あり |
| 待遇・福利厚生 | 残業手当,通勤手当,退職金制度,企業型確定拠出年金,リモートワーク制度,研修制度 |
| 加入保険 | 健康保険あり・労災保険あり・厚生年金あり・雇用保険あり |
| 受動喫煙防止措置 | 屋内禁煙 |
| 育児休業取得実績 | あり |
| 学歴 | 専門学校卒以上 |
| 年齢 | 26歳〜40歳 |
| 就業場所 | 東京都千代田区九段南1丁目6番5号九段会館テラス |
| 沿線・最寄駅 | 九段下駅（東京メトロ半蔵門線・東西線、都営新宿線）より徒歩1分 |
| 勤務先名 | 株式会社ミスミグループ |
| 勤務先本社所在地 | 東京都千代田区九段南一丁目6番5号九段会館テラス |
| 勤務先ウェブサイトURL | https://www.misumi.co.jp/ |
| 勤務先事業内容 | FAなどの自動機の標準部品を主に扱うFA事業、自動車や電子・電気機器などの金型部品を主に扱う金型部品事業、新たな流通事業としてミスミブランド以外の他社商品も含めた生産設備関連部品、製造副資材やMRO（消耗品）などを販売するVONA事業で構成されております。 |
| 応募書類等 | 履歴書、職務経歴書 |
紹介会社情報
| 企業名 | 株式会社キッカケクリエイション |
|---|---|
| 業種 | 人材派遣・人材紹介 |
| 代表者名 | 川島 我生斗 |
| 所在地 | 東京都渋谷区桜丘町22番14号 N.E.Sビル N棟３階 |
| 事業内容 | 有料職業紹介・派遣事業 有料職業紹介許可番号：13-ユ-312698 労働者派遣許可番号：派13-316232 |
| 電話番号 | 090-8226-6875 |