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

◇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。

■必須条件
【必須スキル】
・なんらかプロジェクトやチームなどリードをされているご経験（サブ担当でも問題ありません）
▼上記に加え、以下いずれかに当てはまる方
・Kubernetesを用いたコンテナ構築運用の経験2年以上
・AWS EKS or ECSを設計構築～運用した経験2年以上

■求める人物像
【求める人物像】
・ビジネスの観点を持ち、インフラ領域から事業利益や社会貢献を最大化させたい方
・クラウドとオンプレミス双方の知識を磨き、市場価値の高いインフラエンジニアを目指したい方
・指示待ちではなく、自ら課題を見つけ出し、改善策を自発的に提案・実行できる方
・開発などほか組織との境界を越え、対等に本質的な議論ができる方
・IaCやAIの活用などを通して、業務改善や効率化の仕組みを作ってみたい方

★SI、SESからのキャリアチェンジも歓迎します。

■歓迎要件
【歓迎スキル】
・AWSでの設計構築～運用のご経験
・シェルスクリプト、Python、Go、Bashのいずれかの使用経験
・Ansible、terraformなどのIaC利用経験
・仮想化製品の設計構築運用
・ネットワークやストレージの設計、運用のご経験
・その他監視系・ジョブ実行系OSSの導入・設計構築保守運用経験