開発｜SREエンジニア

以下のいずれかの経験・知識が求められます。

• SREの文化・考え方の理解と実践経験
• クラウドインフラ（AWS/GCP/Azure等）の設計・構築・運用経験
• TerraformまたはCDKを用いたIaC（Infrastructure as Code）の実務経験
• メトリクス・ログ・トレーシングを用いた可観測性（Observability）の構築経験
• CI/CDパイプラインやGitOpsフローの構築・運用経験
• SLI/SLOの設定およびエラーバジェット管理の経験
• Linuxサーバーおよびネットワークの基礎知識

• 自律的な課題発見・解決力:
  指示待ちではなく、自らサービスの信頼性課題を発見し、改善提案から実装まで主体的に推進できる姿勢が求められます。
• 開発チームとの協働・コミュニケーション能力:
  開発チームへのエンベデッドSREとして動くため、エンジニア同士の技術的な対話を通じて課題を共同解決する能力が必要です。
• 変化・新技術へのキャッチアップ意欲:
  AI活用ツールや最新SRE手法など、常に進化する技術トレンドへの学習意欲と、実業務への適用力が期待されます。
• HRT（謙虚・尊敬・信頼）に基づいたチームワーク:
  フラットでオープンな組織文化に馴染み、チームメンバーを尊重しながら協力して目標達成に取り組める姿勢が重視されます。
• 論理的・定量的な思考力:
  SLOの設定やエラーバジェット管理など、データに基づいて信頼性の目標を定義・評価し、関係者に説明できる能力が求められます。

• コンテナ・Kubernetes運用経験:
  DockerやKubernetes等を用いたコンテナオーケストレーションの設計・運用経験は、大規模サービスの可用性向上に直結するため歓迎されます。
• Python/GoなどによるSREツール開発経験:
  自動化スクリプトや内製ツールをコードで実装できるソフトウェアエンジニアリングスキルは、トイル削減・セルフヒーリング実装において高く評価されます。
• マルチアカウント構成・セキュリティ/コンプライアンス対応の経験:
  AWS Organizations等を利用したマルチアカウント設計や、セキュリティポリシー策定・コンプライアンス対応の知見は即戦力として歓迎されます。
• 大規模トラフィック環境でのパフォーマンスチューニング経験:
  月間数億PVクラスのサービスにおけるレイテンシ改善やボトルネック解析の経験は、本ポジションの中核業務に直結します。
• 生成AIツール（GitHub Copilot/Gemini等）を活用した開発経験:
  AIツールを日常的な開発フローに組み込み、生産性向上に活用した経験がある方は即戦力として期待されます。

• 大規模トラフィック対応のSREフルスタックスキル:
  月間数億PVを誇るサービス群を通じて、可観測性基盤・IaC・パフォーマンス最適化・インシデント管理まで、SREとして必要なスキルセットを体系的に習得できます。
• SLO/エラーバジェット管理の実践知識:
  SLI・SLOの設計からエラーバジェットの定着化まで、現場でのSREプラクティスを実践的に習得でき、業界水準の高いSREエンジニアとしての市場価値が高まります。
• 生成AI活用による開発効率化ノウハウ:
  GitHub CopilotやGeminiといった最新AIツールの実業務活用を推進するポジションのため、AI駆動の開発プロセス設計・運用ノウハウを最前線で身につけられます。
• GitOps・IaCによるインフラ近代化スキル:
  Terraform/CDKを用いたコードベースのインフラ管理とGitOpsフロー構築の実務経験を積むことができ、クラウドネイティブなインフラエンジニアリングの知見が深まります。
• 開発チームへの技術支援・エンベデッドSREの経験:
  開発チームに入り込んで信頼性向上を推進する経験を通じて、技術的なリーダーシップと組織横断的なコミュニケーションスキルを磨けます。