インフラエンジニア / サーバ・ストレージ

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• 物理サーバーの構築・保守・運用経験
• ストレージ（アプライアンス型またはSDS）の設計・運用経験
• LinuxOS の管理・運用経験
• AnsibleやJenkinsなどを用いた運用自動化の経験
• ベンダーとの調整・折衝（ベンダーコントロール）経験
• パフォーマンス監視・チューニングの実務経験

• 自走力・主体性:
  基本的な教育はOJTで進むため、わからないことを自ら調査し、能動的に動ける姿勢が求められます。チームでフォローし合う文化はありますが、主体的な学習姿勢が成長の鍵となります。
• 幅広い技術への好奇心:
  ハードウェア・ストレージ・ネットワーク・ソフトウェアなど複数領域に関心を持ち、新技術を貪欲にキャッチアップできる姿勢が求められます。
• 社内外との円滑なコミュニケーション力:
  社内の多様な事業部（ユーザー）の要件を正確に把握し、外部ベンダーとも適切に交渉・調整できる対人スキルが重要です。
• 長期的な視野での計画立案力:
  プライベートクラウドの性質上、半年以上先のリソース需要を予測してサーバーの調達計画を立てる能力が求められます。
• 品質・安定性へのこだわり:
  グループ全体のインフラを支える責任ある立場として、障害対応や安定運用への強い責任感と高い品質意識が必要です。

• SDS（ソフトウェア定義ストレージ）の知識・経験:
  Ceph・GlusterFSなどのOSSを活用した高パフォーマンスストレージの構築・運用経験があると即戦力として活躍できます。
• GPUサーバの設計・構築経験:
  AI・機械学習基盤向けのGPUサーバ環境の設計・構築・運用経験は、次世代インフラ業務において特に評価されます。
• NVMe / NVMe-oF などの最新ストレージ技術の知識:
  最新のメモリ・ストレージ技術に関する検証・本番導入経験は、次世代インフラの技術選定において大きな強みになります。
• 大規模データセンター運用の経験:
  複数拠点を跨ぐデータセンターのファシリティ設計・機器配置・配線設計などの経験があると即戦力として評価されます。
• Pythonなどを用いたインフラ運用スクリプト開発経験:
  自動化推進の観点から、運用効率化のためのアプリケーション開発スキルがあると業務の幅が広がります。

• 大規模プライベートクラウドの設計・運用スキル:
  1,000台超の物理サーバー・2PB超のストレージを誇る国内有数の大規模プライベートクラウド環境で、設計から運用まで一貫した実践経験を積むことができます。
• 最新ハードウェアの評価・技術選定能力:
  新世代CPU・メモリ・NVMeストレージ・GPUサーバなど、最先端ハードウェアの性能検証および本番導入の判断経験を通じ、技術選定の目利き力が養われます。
• 自動化・Infrastructure as Code（IaC）スキル:
  AnsibleやJenkinsを活用した運用自動化の推進を通じて、IaCの設計・実装・改善の実務スキルを習得できます。
• ベンダーマネジメント・交渉力:
  国内外の主要ハードウェアベンダーとの調整・交渉を担当することで、大規模調達を伴うベンダーコントロールのスキルが身につきます。
• AIインフラ基盤の構築経験:
  GPUクラスタや機械学習基盤の設計・構築に携わることで、生成AI時代に需要が急増しているAIインフラエンジニアとしての専門性を習得できます。