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| 部署・役職名 | Software Enginner, AI Platform / Japanes |
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| 職種 | |
| 業種 | |
| 勤務地 | |
| 仕事内容 |
■バックエンドサービス・プラットフォーム構築 ・AI プラットフォームのバックエンドサービスの設計・実装・運用 ・Kubernetes クラスタの設計・構築・運用 ・クラウドインフラ （GCP） のアーキテクチャ設計・最適化 ・IaC （Terraform） によるインフラのコード化・自動化 ・コスト / 性能最適化 （オートスケーリング、キャッシュ、バッチ処理、GPU 管理） ■観測性・ガバナンス ・観測性基盤 （トレーシング、ログ、メトリクス） の設計・整備 ・AI エージェント特有のトレーシング （推論リクエストの追跡、ツール呼び出しの可視化） ・データアクセス・権限管理基盤の構築 ・セキュリティ要件への対応 ■SRE・信頼性 ・プラットフォーム稼働率 99.9％ 以上の維持 ・SLI / SLO の設計・運用 ・オンコール、インシデント対応、ポストモーテム ・インシデント MTTR の継続的改善 ■開発者体験の向上 ・CI/CDパイプラインの構築・改善 ・開発環境・ステージング環境の整備 ・社内エンジニア向けのインフラドキュメント整備 |
| 応募資格 |
【必須（MUST）】 ・コンピュータサイエンス、ソフトウェア工学、人工知能、機械学習、数学、物理、それらの関連分野における学士号または同等の実務経験・バックエンドエンジニアとしての実務経験 3 年以上 ・Python での本番プロダクト開発経験 ・クラウドプラットフォーム （AWS / GCP / Azure） での設計・運用経験 ・Kubernetes / コンテナオーケストレーションの理解と運用経験 ・分散システムの設計・運用経験 言語レベル : いずれか必須 日本語 : Fluent （プロダクト開発において齟齬なく議論を行えるレベル） 英語 : ビジネスレベル 【歓迎（WANT）】 ・IaC （Terraform / Pulumi 等） の実務経験・GPU クラスタの運用・最適化経験 ・ML 基盤 / MLOps 構築経験 ・AI ワークロード （推論サーバー、モデルサービング） の運用経験 ・イベント駆動アーキテクチャ （Kafka / RabbitMQ 等） の経験 ・SRE / DevOps のプラクティス （SLI / SLO 設計、Chaos Engineering 等） ・セキュリティエンジニアリング経験 ・英語での技術コミュニケーション能力 |
| 受動喫煙対策 | 喫煙室設置 |
| 更新日 | 2026/05/14 |
| 求人番号 | 8233974 |
採用企業情報
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- コンサルティング IT・インターネット メーカー
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- 12月は来期に向けた採用が動き出し、年明けスタートを見据えた準備に最適な時期です。競合が多くないため企業とも丁寧に話せる好機。転職予定がなくても市況を知るだけで大きな価値があります。将来のキャリア整理のきっかけに、ぜひお気軽にお話ししませんか？
- (2025/12/01)
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