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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
年収：800万 ～ 1000万
採用企業案件
株式会社ミスミグループ本社
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- 資本金14,483百万円
- 会社規模5001人以上
- 専門商社
| 部署・役職名 | 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 |
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| 仕事内容 |
【募集背景】 基盤のマイクロサービス化やAI機能の融合は完了していますが、SRE視点では以下の課題が待ち受けています。これを共に解決してくれる方を求めています。 （１）「10→100」のスケールに耐えうるアーキテクチャへの刷新 現在の基盤は稼働していますが、今後予想されるグローバル規模の急激なトラフィック増大に対し、現行の構成では運用負荷やコストが指数関数的に増えるリスクがあります。先回りしてボトルネックを予測し、オートスケーリングの最適化やDBのシャーディング、キャッシュ戦略の再設計など、抜本的なスケーラビリティ対策が必要です。 （２）複雑化するシステムの「可観測性」の確立 AIモデル、検索エンジン、APIが複雑に連携しているため、障害発生時に「どこで遅延しているか」「なぜ検索結果が出ないか」の特定に時間がかかるケースがあります。単なる死活監視を超え、分散トレーシングやログ分析を高度化し、異常を予兆段階で検知できるレベルまでオブザーバビリティを高めることが急務です。 （３）開発スピードと安定性のバランス（Error Budgetの運用） 機能開発チームは「アジャイルな改善」を求めていますが、変更頻度の増加は障害リスクを高めます。「変更を止める」のではなく、「安全に失敗し、即座に復旧できる」ガードレールをシステム的に構築し、開発速度を落とさずに信頼性を担保する仕組み作りが必要です。 【募集組織】 デジタルサービスモデル開発・ハブ AI検索開発室 AI検索開発チーム 全体基盤強化セクション ＜AI検索開発チームの組織構成＞ 全体11名（ディレクター2名、リーダー2名、メンバー7名） ＜AI検索開発チームの年齢構成＞ ディレクター、リーダー：30代～40代 メンバー：30代前半が中心。20代～30代まで在籍 ①事業部/室ミッション 私たちはECサイトを運営する当社において「部品調達における顧客の 思考にかける時間 の短縮」に向けて活動しています。 IA産業(Industrial Automation産業)における部品調達のデファクトスタンダードとなるため、顧客・サプライヤーの「あらゆるムダの排除」を掲げる「デジタルサービスモデル開発・ハブ（TX）」の一員として、コア機能である「検索サービス」の内製開発を推進しています。 ②チームミッション 本チームの使命は、データとAIモデルを武器に「ユーザーが欲しい商品を瞬時に見つけられる検索アプリケーション」を構築することです。 特にSREとしては、「AIの賢さ（精度）」と「検索エンジンの速さ（速度）」を両立させるための基盤を支え、グローバル規模でのアクセス増大（10→100のスケール）に耐えうる、堅牢かつ柔軟なインフラ・運用体制を構築することがミッションとなります。 ③自組織の強み・事業責任者からのコメント等 私たちの強みは、AIモデルの研究開発だけでなく、それを実際のECサイトで動くサービスとして実装・運用するまでを1チームで完結できる点です。開発と運用が分断されていないため、SREとしてアプリケーション内部やAIの挙動に深く踏み込んだ改善が可能です。 どれほど高精度なAIモデルができても、検索結果が返ってくるのに3秒かかってはユーザーは離脱します。「AIの賢さ（精度）」を損なわず、「検索エンジンの速さ（レイテンシ）」を極限まで追求し、最高の検索体験（Search UX）をインフラ・基盤の側面から支え抜くことがSREの最大のミッションです。 単にクラウドインフラを管理するだけでなく、バックエンドやAIモデルの特性を理解し、「サービス全体」の信頼性とパフォーマンスに責任を持つ視点で、チームを支え・牽引してくれる方を求めています。 【仕事情報】 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」 ④使用ツール ・クラウド・インフラ: GCP (Cloud Run, GKE, Vertex AI), AWS ・検索エンジン: Elasticsearch, Vertex AI Search ・IaC・CI/CD: Terraform, GitHub Actions ・モニタリング: Datadog, Cloud Operations (旧Stackdriver) 等 ・言語: Python, Go (ツール作成やスクリプト等で使用) ・DB/Cache: Redis, Firestore, Cloud SQL, BigQuery ・コミュニケーション: MS Teams, GitHub Projects ⑥その他 リモートワークと出社のハイブリッド勤務、フリーアドレス制など、柔軟で働きやすい環境です。 |
| 労働条件 |
●雇用形態：正社員(期間の定め：無) ●試用期間：有(試用期間:原則3ヶ月) ※試用期間中の待遇変更はありません ●勤務時間：9：00～17：30(標準7時間30分) ※フレックスタイム制 ・コアタイム：11時～15時 ※リーダー採用となった場合は、管理監督者扱いとなり時間外勤務手当・休日勤務手当は支給無し。深夜勤務手当有り。 ・出社頻度：週2~3日 出社頻度についてはご家庭の状況(育児・介護)に応じてリモート比率の追加相談は可能です ・土祝日出勤：無し ・出張頻度：展開において必要に応じて国内外問わず発生する可能性あり ●休日・休暇 ：年間休日124日 ・完全週休2日制／年末年始（12/29～1/4） ※夏季休暇は有休で取得 ●待遇／福利厚生 ・有給(初年度：即日付与。日数は入社日によって変動。次年度以降：4月に付与。) ・慶弔休暇／特別休暇 ・交通費※会社規定に基づき支給 ・退職金制度（正社員のみ） ・確定拠出年金制度 ・社会保険完備(健康保険・厚生年金保険・労災保険・雇用保険) ・社内研修制度 ・保養所（ラフォーレ倶楽部) ・テーマパークチケット優待 |
| 応募資格 |
【必須（MUST）】 以下いずれもを満たす方・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 【歓迎（WANT）】 ・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 ＜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。 |
| アピールポイント | 自社サービス・製品あり 日系グローバル企業 女性管理職実績あり 20代管理職実績あり 上場企業 従業員数1000人以上 シェアトップクラス 2年連続売り上げ10％以上UP 創立30年以上 年間休日120日以上 産休・育休取得実績あり 教育・研修制度充実 完全土日休み フレックスタイム |
| リモートワーク | 可 「可」と表示されている場合でも、「在宅に限る」「一定期間のみ」など、条件は求人によって異なります |
| 受動喫煙対策 | 喫煙室設置 |
| 更新日 | 2026/03/02 |
| 求人番号 | 7436422 |
採用企業情報
- 株式会社ミスミグループ本社
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- 資本金14,483百万円
- 会社規模5001人以上
- 専門商社
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会社概要
【設立】1963年2月23日
【売上高】4,019億円（2025年3月期 グループ連結）
【従業員数】11,064名（2025年3月31日時点 グループ連結）
【プロフィール】
ミスミは製造業のお客さまに対し、主にECサイトを通じて商品を提供している”BtoBのグローバルEC企業”です。「メーカー×商社×EC」の３つの要素をあわせ持つ非常にユニークなビジネスモデルを築くことにより、お客さまに「時間価値」を提供しています。「時間価値」とは、”確実短納期”と“お客さまの工数削減”の追求により、お客さまのムダを省き価値ある時間を創り出すことです。
取り扱う商品は、工場の中の自働化装置・機械に使われる部品や消耗品。その中には、自社で企画・製造・販売まで行うメーカー品（メーカー機能）と、他社様から商品を仕入れて販売する卸売品（流通機能）があります。商品点数は3,000万点以上、さらに800垓（1兆の800億倍）もの商品バリエーションに対応し、世界32万社超のお客さまに16カ国/11言語でグローバルECサイトを展開し、世界中に商品をお届けしています。
【事業内容】
ミスミはメーカー事業と流通事業を併せ持ち、それらをグローバル事業基盤が支えています。
■メーカー事業
FA（Factory Automation）製造装置、金型用の精密部品、自動化関連間接材の開発、製造、販売を行っています。また、meviyをはじめとするCAD連携サービスの提供などにより、お客さまの非効率を解消しています。
■流通事業
ミスミブランド品に加え、工具や手袋、パーツクリーナーなど生産現場で使用する製造副資材や消耗品まで他社ブランド商品も含め3,000万点以上の商品をお客さまに提供しています。
■事業基盤
2つの事業を支えるIT・物流・生産の強固な事業基盤をグローバルに構築しています。「ミスミQ（Quality：高品質）、C（Cost：低コスト）、T（Time：確実短納期）モデル」の実現のため、成長に向けた積極的な投資を行い、新基幹システム導入や物流の自動化等のデジタルモデルシフトに対応した進化を加速させています。
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