【JAPAN AI】Software Enginner, AI Platform / English

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• Kubernetesクラスターの設計・構築・運用経験
• GCP等パブリッククラウドのインフラ設計・運用経験
• TerraformによるIaC（Infrastructure as Code）の実装経験
• バックエンドサービスの設計・実装・運用経験
• オブザーバビリティスタック（トレーシング・ロギング・メトリクス）の構築経験
• SLI/SLO設計・インシデント対応・ポストモーテム実施経験
• CI/CDパイプラインの構築・改善経験

• 24/365の高可用性への責任感:
  「企業の脳が止まらない」ミッションを支えるため、99.9%以上のプラットフォームアップタイムを維持する強い責任感と問題解決への主体的姿勢が求められます。
• オーナーシップと自律的行動力:
  急成長スタートアップの中で、指示を待つのではなく自らアーキテクチャ課題を発見し、設計から実装・運用まで一気通貫でドライブできる行動力が必要です。
• コスト感覚とビジネス視点:
  オートスケーリング・キャッシュ・バッチ処理・GPU管理など、パフォーマンスとコストのトレードオフを技術的根拠に基づいて判断し、ビジネス影響を意識した意思決定ができることが求められます。
• 英語によるコミュニケーション能力:
  求人タイトルに「English」と明記されており、英語での技術ドキュメント読解・作成や、グローバルなチームメンバーとの協働が求められます。
• チームへの技術的な貢献・ドキュメント文化の醸成:
  社内エンジニア向けのインフラドキュメント整備やDeveloper Experienceの向上を通じ、チーム全体の生産性を底上げするコミュニケーション能力と技術共有マインドが必要です。

• AIワークロード・GPU管理の経験:
  LLM推論やAIエージェント基盤特有のGPUリソース管理・スケジューリング経験があれば、即戦力として活躍できます。
• Platform Engineering / Internal Developer Platformの知見:
  Backstage・Crossplane・ArgoCDなどを用いたIDP構築の経験・知識があると、Developer Experience領域のロードマップを牽引できます。
• セキュリティ要件への対応経験:
  データアクセス制御・パーミッション管理インフラの構築経験や、クラウドセキュリティ（IAM・ネットワークポリシー等）の実務知識があると活躍の幅が広がります。
• GoまたはPythonによるSREツール・自動化スクリプト開発経験:
  Kubernetes Operatorやインフラ自動化ツールの開発にGoやPythonを活用した経験があると、コーディング領域でも貢献できます。

• AIエージェント基盤特有のSREスキル:
  LLM推論リクエストのトラッキングやツールコール可視化など、従来のSREには存在しなかったAIエージェント固有の可観測性設計・運用スキルを習得できます。
• GCP・Kubernetes・TerraformによるクラウドネイティブIaC実践力:
  本番グレードのKubernetesクラスター設計・運用とTerraformによるフルIaC化を通じて、クラウドネイティブインフラのエキスパートとしてのスキルを磨けます。
• コスト・パフォーマンス最適化の実務経験:
  GPU管理・オートスケーリング・キャッシング・バッチ処理等を活用したコスト最適化（FinOps）の実践的ノウハウを習得できます。
• SLO・インシデントマネジメントの高度な実践力:
  SLI/SLO設計・オンコール・ポストモーテム運営を継続的に行うことで、信頼性エンジニアリングの実務能力とMTTR改善の具体的手法を習得できます。
• 英語での技術コミュニケーションスキル:
  英語での業務遂行を通じて、グローバルな技術コミュニティで通用する英語技術ドキュメンテーションおよびコミュニケーション力を高められます。