【SaaS】AI×マーケティングSaaS_SRE Lead（Tech Lead）

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• SREまたはインフラエンジニアとしての実務経験（3年以上）
• SLI/SLO/エラーバジェットの設計・運用経験
• CI/CDパイプライン（GitHub Actions、GitLab CI等）の構築・改善経験
• クラウドプラットフォーム（GCP・AWS・Azure等）の設計・運用経験
• 監視・ロギング基盤（Datadog、Prometheus、Grafana等）の整備経験
• インシデント対応および根本原因分析（RCA）の実務経験
• キャパシティプランニング・コスト最適化の実施経験
• Kubernetes・Dockerを用いたコンテナ基盤の運用経験

• 技術的な課題の言語化・優先順位付け力:
  SREとして多岐にわたる技術的負債やインフラ課題を可視化し、ビジネスインパクトを踏まえながら優先順位を付けて計画的に解消できる論理的思考力が求められます。
• ビジネス視点を持った技術判断力:
  プロダクトマネージャーやビジネスオーナーと連携し、技術戦略とビジネス戦略を整合させる力が必要です。エンジニアの視点だけでなく、事業成長への貢献を意識した意思決定が求められます。
• チームを牽引するリーダーシップ:
  アーキテクチャレビューや技術選定を主導しながら、チームメンバーの技術力底上げにも責任を持つ姿勢が求められます。個人プレーではなく、チームの成果を最大化する思考が重要です。
• ジュニアエンジニアへの丁寧なメンタリング能力:
  技術研修やドキュメント整備を通じてジュニアメンバーをサポートし、組織全体の技術水準を継続的に高めていける指導力・コミュニケーション力が求められます。
• 変化・スピードへの適応力:
  急成長フェーズにあるSaaS企業として、仕様変更や技術的要件の変化が頻繁に発生します。曖昧な状況下でも自ら判断・行動し、スピーディに課題解決できる柔軟性と自律性が必要です。

• SaaS・マーケティングテクノロジー領域の知見:
  GENIEE SFA/CRMのようなマーケティングSaaSプロダクトの特性（マルチテナント構成、エンタープライズ要件等）を理解しており、SREとして適切な設計判断ができる方は即戦力として期待されます。
• Google Cloud Platform（GCP）の深い知見:
  GCPはジーニーの主要クラウド基盤であり、BigQuery・GKE・Cloud Monitoringなどのサービスを活用した設計・運用経験がある方は優遇されます。
• On-call文化・SRE組織設計の推進経験:
  SRE文化の導入・定着に携わった経験、特にOn-call体制設計やポストモーテム文化の根付けを主導した経験がある方は高く評価されます。
• IaC（Terraform・Ansible等）を用いたインフラ自動化経験:
  コードによるインフラ管理の実務経験があり、CI/CDと連携した自動化パイプラインを整備できる方は即戦力として期待されます。
• セキュリティ・コンプライアンス要件への対応経験:
  エンタープライズ顧客向けSaaSのセキュリティ設計（アクセス制御、暗号化、監査ログ等）に取り組んだ経験がある方は、ポジションのフィット度が高まります。

• SaaS規模でのSRE実践スキル:
  累計6,300社以上が導入するプロダクトのSLI/SLO/エラーバジェット設計からインシデント対応まで、実運用を通じたSREのフルサイクルスキルを習得できます。
• AI統合プロダクトのインフラ設計・運用スキル:
  Chat GPT-4やAI機能を組み込んだSaaSプロダクトの安定稼働・スケーラビリティ確保に関する実践的な経験を積むことができます。AI時代のインフラエンジニアとしての専門性が高まります。
• Google Cloud Platformを活用した先進クラウドアーキテクチャの知見:
  GCPを主要基盤とする開発環境でBigQuery・GKE等のサービスを活用した設計・運用ノウハウを習得でき、市場価値の高いクラウドスキルを磨けます。
• 技術組織のマネジメント・育成スキル:
  ジュニアエンジニアのメンタリング、技術研修設計、勉強会の主催などを通じてエンジニアリングマネージャーやVPoEへのキャリアに直結するリーダーシップスキルを実践的に習得できます。
• ビジネス戦略と技術戦略を繋ぐ上流設計スキル:
  PMやビジネスオーナーとの連携を通じて、技術的な意思決定をビジネスインパクトに紐付ける思考力と実践力を鍛えられます。エンジニアとしての市場価値を大幅に高める経験です。