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SREエンジニア(オブザーバビリティ)
- 勤務地
- 東京都千代田区
- 休日
- 時間単位での休暇取得が可能
- 雇用形態
- 正社員
どんな仕事かAIによる生成
Datadog導入やAPM計装、SLO策定などを通じて、お客様の運用課題の解決を目指すポジションです。監視基盤の設計・導入、障害時の根本原因特定支援、運用改善やAIOpsサービスの標準化などを行います。
この求人に応募
応募資格
歓迎
- 顧客折衝/提案経験(プリセールス、またはリードエンジニアとして) 非技術者(顧客のビジネス部門)に対して、モニタリングの価値を平易な言葉で説明できるコミュニケーション能力
- ビジネス・マインドセット 「技術は手段である」と理解し、顧客のビジネス成功(売上向上、コスト削減)をゴールに設定できること。
求める人物像
- 継続的な学習習慣をお持ちの方
- 主体的に業務に取り組み、積極的に意見を発信いただける方
- 協調性を持ち行動いただける方
使用ツール
募集要項最終確認 11/12
- 職種
- SRE
- 雇用形態
- 正社員
- 給与
- 550〜750万円/年
- 給与の詳細
- 年収 550万円〜750万円 ・決算賞与制度あり ・月給:425,850円~595,000円 ・月20時間を想定した残業代(60,850円~)、管理職相当の場合は固定残業代40時間分(115,000円~)を含みます
- 手当
- 在宅勤務手当交通費
- 勤務地
- 101-0044 東京都千代田区鍛冶町2丁目9番12号 神田徳力ビル 3階ご自宅またはお客様先
- 働き方
- クラウド事業部で取り扱っている案件は、約90%以上がリモート案件となります。そのため、首都圏(一都三県)在住の方におかれましてはリモート中心のハイブリット勤務 の環境を予定しています。
- 休日・休暇
- 時間単位での休暇取得が可能入社サポート休暇制度あり
- 福利厚生
- 在宅勤務手当支給ありコワーキングスペースの利用が可能時間単位での休暇取得が可能入社サポート休暇制度あり
- 就業場所の変更の範囲
- ご自宅または会社の定める事業所
- 選考の流れ
- 書類選考通過時に、いずれかのパターンでご連絡いたします。書類選考 ⇒ 適性検査+面接(1~2回) ⇒ 内定書類選考 ⇒ 適性検査+AI面接 ⇒ 面接 ⇒ 内定※面接は原則オンラインを想定しておりますが、場合によっては当社にお越しいただく場合があります。※面接調整が難航してしまう方は、AI面接をご提案させていただくケースがございます。※選考状況によって、面接/面談が追加される場合があります。※選考期間は応募からから2週間~約1か月程度を想定しています。
- 選考期間
- 選考期間は応募からから2週間~約1か月程度を想定しています。
- 掲載日
- 2026/09/17 15:55(57日前)
- 最終確認
- 2026/11/12 22:20(1日前)
仕事内容
配属予定部署:IaC技術推進部について
- 主に請負業務におけるクラウドネイティブ技術を中心としたSI・自社運用・開発業務を組織として、対応する技術領域はコンテナに強みをもったパブリック・プライベートクラウドからDevOpsなどを得意としています。
募集背景・ミッション
- システムのマイクロサービス化やクラウドネイティブ化に伴い、「障害発生時の原因特定(MTTI)の長期化」や「アラート発報後に対応するレガシー・リアクティブな運用」が大きな課題となっています。また、運用が特定の人員や外部ベンダーに依存しているケースも少なくありません。
- こうした状況に対し、インフラからアプリケーション層に及ぶ可視化の実現、SLOベースの予兆検知運用の確立、AIOpsやナレッジ標準化を通じた「依存脱却と運用の内製化・プロアクティブ化」を推進するため、本ポジションを募集します。
業務内容
- Datadog導入・APM(分散トレーシング)計装・SLO策定等を通じて、お客様の運用課題を根本から解決するポジションです。具体的には以下業務をお任せします。
業務詳細
- Datadog導入支援(Agent導入、タグ設計、メトリクス・ログ収集設計)
- 分散トレーシング(APM)の導入・アプリケーション計装(OpenTelemetry等)
- SLI/SLO策定およびDatadog Monitor/Dashboardの設計・構築
- 障害時の根本原因特定(RCA)支援およびパフォーマンスチューニング提案
- Datadog導入、運用、改善、セキュリティ、AIOpsサービスの標準化・テンプレート化、社内ナレッジの推進
- Datadog用いたアラートやオペレーション対応等の運用業務ではなく、導入やお客様の運用課題の解決を目指す業務となります
マルチクラウド&オンプレ環境の統合オブザーバビリティ基盤刷新
- 概要・アプローチ:既存監視からの移行に伴い、マルチクラウド(AWS / Azure / GCP)やオンプレミス、ネットワーク機器までを一元監視するDatadog基盤を設計・導入。
- ポイント: 単なるインフラ監視にとどまらず、APM・ログ・Watchdog(AI異常検知)を活用したノイズ削減や障害相関分析、導入後の運用改善提案までフルスタックに伴走。
Datadog RUMを活用したエンドユーザー体験(UX)の可視化&改善伴走
- 概要・アプローチ:大規模ECサイトにおいて、Datadog RUM(Real User Monitoring)およびSession Replayを導入。ユーザーの画面エラーや表示速度低下の要因をリアルタイムに可視化。
- 魅力・介在価値:ツール導入に終わらず、定期的なエラー解析・ボトルネック特定を行い、EC事業部門へ直接パフォーマンス改善示唆をフィードバックするアドバイザリー業務を推進。
使用技術
- オブザーバビリティ / 監視:Datadog(APM, Logs, Metrics, Synthetics, Cloud SIEM等), Zabbix, CloudWatch, Prometheus
- クラウド:AWS, Azure, Google Cloud, Oracle Cloud
- コンテナ・基盤:Docker, Kubernetes, ECS, EKS
- IaC / CI/CD:Terraform, Ansible, GitHub, GitLab, Jenkins
- スクリプト・言語:Python, Shell, PowerShell, Bash
- 対象アプリケーション言語(※APMトレーシング対象):Java, Go, Python, Node.js, PHP, C# (.NET) など ※コーディングスキルまでは不要
「フルスタックな可視化技術」を極める
- インフラからアプリ、ログ、セキュリティまで、システム全体を横断的に捉える「本質的なオブザーバビリティ」を体現。クラウドネイティブな環境における、一歩先のモニタリングスキルが身につきます。
最新トレンド「AIOps」への挑戦と実践
- Datadogを活用したAIOpsの実践を通じ、市場価値の高い最先端の技術スタックに触れることができます。単なる監視設定に留まらず、データに基づいた「ビジネスの可視化」を追求できる環境です。
「個人のブランド力」を最大化する発信支援
- 技術記事の執筆や勉強会での登壇など、エンジニアとしての外部発信やコミュニティ活動を会社として強力にバックアップします。業界内におけるパーソナルブランディングを確立することを目指せます。
この求人は、株式会社エーピーコミュニケーションズの採用ページの内容をAIが読み取って整理したものです。応募の前に採用ページの原文を確かめてください。データの集め方企業サイト
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- 給与計算サービスの統括マネージャー
- SRE(サービス開発部)
- AI Platform Engineer (SRE)
- インフラエンジニア(SRE)
- ソフトウェアエンジニア(監視・運用・サポートシステム)
- インフラマネージドサービスコンサルタント
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