AI Platform Engineer

必須

• バックエンド領域を含む、Webサービスの開発・運用経験 (5年以上)
• AWS，GCPなどのSaaSを用いたシステムの運用経験 (3年以上)
• 生成AI、コーディングエージェント(ChatGPT, Claude Code等)を活用した開発経験1年以上
• 日本語: ビジネスレベル以上

歓迎

• AIエージェント実行環境・ガードレール整備の設計・構築経験
• Context Engineering／プロンプト設計・コンテキスト最適化の実務経験
• 組織横断での技術標準策定・全社展開の経験
• テスト自動化基盤の設計・構築経験
• セキュリティ設計・インシデント対応の経験
• Terraform 等によるIaC（Infrastructure as Code）の運用経験
• 中規模以上のプロダクト／基盤の開発・運用経験
• 複数メンバーがいる環境でのテックリード・マネジメント経験
• 医療・ヘルスケア領域のプロダクト・基盤開発経験

求める人物像

• 目的から逆算して動ける方
• AIを活用しながら、より大きな成果を出せる方
• 複雑な状況を構造化し、前に進められる方
• 短期のスピードと中長期の品質を両立できる方
• 仕組み化によって、個人だけでなく組織の生産性を高められる方

使用ツール

ポジション概要

• AI Platform Engineer** は、**AIが設計・実装・検証の開発サイクルを自律的に進めていく前提で、その基盤を設計・構築・運用する**HOKUTOの中核ポジションです。
• Context Engineering × DevOps × SecOps のかけ合わせ領域を担い、AIエージェントの実行環境設計・ガードレールの整備・技術選定・基盤改善を通じて、**AIにとっての「開発者体験（DX）」と「業務体験」を向上させ続ける**ことをミッションとします。また、全社的なAI活用・業務オペレーション上にある技術的ボトルネック解消のための難度の高い実装も担います。
• 担当領域は、CI/CDパイプライン、テスト自動化基盤、クラウドインフラ（Google Cloud等）、セキュリティ・可用性設計、AIエージェント実行基盤など、**開発・業務プロセス全体を支える横断的な基盤**です。

このポジションに期待すること

• AI前提の開発・業務基盤の設計と運用**
• AIエージェントが安全かつ高速に動ける環境（サンドボックス、権限制御、ログ）を整備する。
• AIエージェントの実行環境設計・ガードレールの整備・技術選定・基盤改善を通じて、品質低下・インシデント・セキュリティリスクを最小化し、開発継続性を担保する。
• 全社横断の技術的ボトルネック解消**
• エンジニア業務だけでなく全社オペレーションにおいて、AIが人間の代わりに業務を遂行できる環境を開拓する。
• 組織横断の技術的ボトルネックを構造的に分解し、現場の実データ・実態に基づく課題の可視化と優先順位付けを行う。
• 仕組み化の中核としての活動**
• 開発プロセス全体（CI/CD、テスト、デプロイ、監視）を自動化・標準化する。
• ガードレール・テンプレート・ランブック等、「人が判断しなくても回る仕組み」を設計する。
• 論理的・構造的な分解に基づく基盤設計**
• 課題の構造とコンテキストに即した設計、問いの立て直しによる本質的な課題定義、影響度の大きいポイントを見極めた集中的な改善。

技術的・プロダクト的なチャレンジ（取り組む課題の例）

• スケールフェーズかつAI駆動開発前提の環境において、次のような課題に対して優先順位を付け、設計・実装・運用の観点から解いていくポジションです。
• AI駆動開発を支える基盤構築**
• AIエージェントが安全かつ高速に動ける実行基盤（サンドボックス、権限制御、ログ、監視）の設計・構築・運用。
• Context Engineeringの観点で、AIに渡すコンテキスト（コードベース情報、ドキュメント、ルール）を最適化する仕組みづくり。
• CI/CD・テスト自動化・デプロイ基盤の標準化**
• 開発プロセス全体を自動化・標準化し、開発生産性と品質の両立を実現する。
• AI活用の技術標準・ベストプラクティスを策定・全社展開する。
• セキュリティ・可用性・パフォーマンスの設計**
• クラウドインフラ（Google Cloud等）におけるセキュリティ・可用性設計、パフォーマンス最適化。
• インシデント・脆弱性対応の仕組み化（アラートルール、エスカレーションフロー、ランブック整備）。
• 全社AI活用・業務オペレーションの基盤構築**
• エンジニアリング領域にとどまらず、全社オペレーションにおけるAI活用・自動化基盤の構築。
• 業務ワークフロー上の技術的ボトルネックを解消する難度の高い実装。
• 技術的負債の構造的解消**
• 全体アーキテクチャの観点から負債を構造的に可視化・優先順位付けし、CI/CDパイプラインやテスト基盤の負債を計画的に解消する。
• 負債解消そのものを仕組み化（定期棚卸し、メトリクス化）する。

具体的な業務内容

• 以下のような流れで、基盤改善プロジェクトを一気通貫でリードしていただきます。
• 1. 基盤改善プロジェクトの設計・要件定義
• 組織横断の技術的ボトルネックを構造的に分解し、課題構造に即した設計を行う。
• 開発生産性・品質・セキュリティに関わる指標のモニタリングと改善提案を通じて、基盤改善プロジェクトのアプローチ・アクションリスト・スケジュールに落とし込む。
• ステークホルダー（CTO／EM／各領域エンジニア／オペレーションチーム等）と共通認識を形成し、プロジェクトを推進する。
• 2. AIエージェント実行基盤の設計・構築
• AIエージェントが安全かつ高速に動ける環境（サンドボックス、権限制御、ログ、監視）を整備。
• Context Engineeringの観点で、AIに渡すコンテキスト（コードベース情報、ドキュメント、ルール）を最適化する仕組みを構築。
• AI活用の技術標準・ベストプラクティスを策定・全社展開する。
• 3. CI/CD・テスト自動化・運用基盤の構築・改善
• CI/CDパイプライン・テスト自動化基盤の設計・構築・改善。
• クラウドインフラ（Google Cloud等）におけるセキュリティ・可用性・パフォーマンスの設計と運用。
• エラー監視基盤・トリアージの仕組み（アラートルール、エスカレーションフロー、ランブック）の整備。
• 4. 全社オペレーションのAI化・自動化
• エンジニア業務だけでなく全社オペレーションにおいて、AIが人間の代わりに業務を遂行できる基盤を構築。
• 繰り返し発生する作業をAIエージェント／スクリプトで自動化し、組織全体の生産性を底上げする。
• 5. チーム・組織への貢献
• 組織横断での技術知見の共有、他チームの技術的ボトルネック解消支援。
• コードレビュー・設計レビュー（AI活用含む）を通じたチームメンバーの技術成長支援。
• 開発プロセス・開発環境（生成AIツール活用含む）の継続的アップデートと全社展開。

入社後の期待役割

• 入社直後はオンボーディング期間を設け、弊社での開発／AI活用スタイルに慣れていただきつつ、徐々に立ち上がっていただく形を想定しています。
• 入社〜3ヶ月**
• オンボーディング: 既存コード／インフラ／弊社のAI活用を前提とした開発プロセス・品質指標・既存基盤の理解。
• 小〜中規模の基盤改善プロジェクトに取り組み、実際に手を動かしながら開発プロセスとAI活用スタイルに順応していく。
• 3〜6ヶ月**
• 基盤課題に対する構造設計を行い、改善プロジェクトのオーナーとしてアプローチ設計〜アクション実行〜振り返りまでを自律的に回す。
• CI/CD・テスト自動化・AIエージェント実行基盤等、担当領域における中規模プロジェクトの計画・推進。
• 6〜12ヶ月**
• 組織横断的な基盤戦略の立案と技術的リーダーシップを発揮。
• 全社AI活用・業務オペレーションのAI化における技術標準の策定について、CTO／EM／他AI Platform Engineer とディスカッションしながら、チーム横断での技術的意思決定をリードいただく。

チーム・開発環境

• 職能横断（PdM／デザイナー／QA／エンジニア）でプロジェクトを推進。基盤改善プロジェクトは全エンジニア・全社オペレーションに影響するため、横断的に関わる機会が多い環境です。
• 大規模開発・インフラ運用を経験してきているメンバーも多く、これからのHOKUTOの事業の成長に合わせて最適なアーキテクチャや基盤戦略について日常的に議論・設計レビューを行える環境です。
• AI駆動開発を前提とした開発環境**
• ChatGPT／Claude Code／Cursor／Devin／Coderabbit AI などを積極的に活用し、設計の壁打ち・実装・レビュー・テスト作成・調査効率化・プロジェクトドキュメント整備など、開発プロセス全般でAIを前提とした運用を行っています。
• 社内向けにAI活用ガイドライン／ガードレール／AIエージェント実行環境の整備も進めており、**その整備そのものをリードいただく**ポジションです。
• エンジニア同士横のつながりを強化する取り組みとして、社内勉強会、エンジニアMTGなどを定期的に開催しています。

このポジションの魅力・得られる経験

• AI駆動開発の基盤を「作る側」になれる**
• AIと協働しながら、設計と意思決定にフォーカスする開発・業務基盤そのものを、自らの手で設計・構築できます。Context Engineering × DevOps × SecOps のかけ合わせ領域で、他社ではまだ確立されていない領域をリードできます。
• 医師の3人に1人が使うプロダクトを支える基盤を担える**
• 10万超の医師が日々使う臨床支援プラットフォームの開発・運用を支える基盤を担うため、医療インパクトをダイレクトに感じやすい環境です。
• エンジニアリング領域を越えた全社的なインパクト**
• エンジニア業務だけでなく全社オペレーションのAI化・自動化基盤を構築するため、会社全体の生産性向上に直接的に貢献できます。
• 横断的な技術的リーダーシップ**
• 組織横断の技術的ボトルネックを構造的に解消していく役割のため、技術的意思決定・基盤戦略立案・全社展開までを一気通貫で担うリーダーシップ経験が得られます。

開発環境

• Mobile**
• Flutter (v3.35.6) / Dart v3
• Web**
• TypeScript / React.js / Next.js / Vercel
• Backend/Infra**
• Node.js / TypeScript / Firebase / Google Cloud / Algolia / Terraform / Rust / Fastly
• CI/CD**
• GitHub Actions / Fastlane
• AI Tools**
• ChatGPT / codex / Claude / Claude Code / Gemini / Devin / Coderabbit AI / Cursor / Notion AI
• Others**
• GitHub / Slack / Notion / Figma