仕事内容
どれだけ優れたAIモデルも、安定したインフラと高品質なデータ基盤がなければ「ただの箱」です。 あなたには、生成AIや機械学習が24時間365日、高速かつ安全に動き続けるためのインフラ・プラットフォーム構築をお任せします。

【具体的なプロジェクト例】

MLOps基盤の構築（Amazon SageMaker / Vertex AI）： モデルの学習からデプロイ、監視までを自動化するCI/CDパイプラインの構築。
大規模データレイク・DWHの設計（Snowflake / BigQuery / Databricks）： 数億レコード規模の非構造化データをAIが即座に読み込めるよう、パーティショニングやクラスタリングを最適化。
GPUリソースの最適化とスケーリング： LLM（大規模言語モデル）の推論環境における負荷分散、オートスケーリング、コストマネジメント。
データガバナンス・セキュリティ設計： 企業の機密データをAIに学習させる際のアクセス制御（IAM）、PII（個人情報）保護、暗号化の実装。

この仕事の魅力
「インフラの真価」を証明できる： AI特有の激しい負荷変動や巨大なデータトラフィックを捌く経験は、従来のWebインフラとは一線を画す高度なスキルセットとなります。
技術選定のフロントランナー： TerraformやAnsibleを用いたIaC（Infrastructure as Code）はもちろん、最新のベクトルデータベース（Pinecone, Milvus等）の選定・導入にも携われます。
「枯れた技術」×「先端技術」の融合： 堅牢なネットワーク・DB設計という「既存の強み」を、AIという「新領域」でどう活かすかという、ベテランにしかできない挑戦が可能です。

■必須条件
クラウド環境（AWS / GCP / Azure）でのインフラ設計・構築経験（5年以上）
RDBまたはNoSQLデータベースの深い設計・チューニング経験
コンテナ技術（Docker / Kubernetes）の実務経験
IaC（Terraform / CloudFormation等）を用いた構成管理の経験

■歓迎要件
大規模なデータ分析基盤（DWH / データレイク）の構築経験
ネットワーク、セキュリティに関する深い知見（VPC設計、WAF、IDS/IPS等）
MLOpsツールの利用経験、またはデータサイエンティストとの協業経験