インフラ（SRE）エンジニア

必須

• AWS を用いたインフラの設計・構築・運用経験（目安5年以上）
• IaC（Terraform / CloudFormation 等）を用いた構成管理経験
• 障害対応の経験（一次対応、原因分析、恒久対策の立案）
• SLO／SLI に基づく信頼性運用、または同等の信頼性設計の実践経験
• チームでの開発・運用経験

歓迎

• SRE またはインフラ系チームのリード経験／若手育成経験
• RDB（Aurora MySQL 等）／NoSQL（DynamoDB 等）のパフォーマンスチューニング経験
• 観測基盤（New Relic、Datadog、Prometheus 等）の導入・運用経験
• CI/CD パイプライン（GitHub Actions 等）の設計・改善経験
• コンテナ運用（ECS、Kubernetes 等）の経験
• セキュリティ設計の経験（個人情報を扱うサービス／ISMS 取得企業での実務など）
• SaaS／B2B プロダクトでの開発・運用経験
• 生成 AI 機能を本番運用した経験（LangGraph、Bedrock、Azure OpenAI 等）
• LLMOps の知見（コスト管理、レイテンシ管理、プロンプト評価、モデル切り替え）
• PHP／Python のコードリーディングが可能なこと

求める人物像

• 自分で考え、自分で動き、必要に応じて周囲を巻き込んで前に進められる方
• 障害や課題を「他責」ではなく「自分に何ができるか」で捉えられる方
• 心理的安全性を「作る側」に回れる方（後輩や他チームの「困った」を受け止め、引き上げられる方）
• 技術選択を、好みではなく「事業と顧客に対するインパクト」で議論できる方
• 変化を前向きに楽しめる方。HRクラウドはまだ成長途上で、プロダクトも組織も進化していくフェーズにあります
• SaaS の規模拡大フェーズで、SRE として「信頼性」「速度」「コスト」の最適点を継続的に動かしていきたい方
• AI 機能が増えていく中で、AI 時代の SRE 運用（LLMOps を含む）を自ら設計してみたい方
• 少人数で広い範囲を持ち、上流から運用まで一気通貫で関わりたい方
• 将来的に SRE チームのリードや、横断施策のオーナーに踏み込みたい方

使用ツール

ポジション

• 1,800社以上に導入されているクラウド型採用管理システム『採用一括かんりくん』と、その付帯サービスである『AIスカウト』の両プロダクトを支える、ミドル〜リーダー候補のSREエンジニアを募集します。

ミッション

• HRクラウドのプロダクト群は、データ量・処理量・連携先サービス数のすべてが拡大フェーズにあります。これに加え、生成AIを核とした『AIスカウト』の本番展開が進む中、SREに求められる役割はWebアプリケーションのインフラ運用だけでなく、AI機能の運用設計（コスト・レイテンシ・信頼性）まで広がっています。
• あなたには、ATS本体とAIスカウトの両プロダクトの「速さ・安定・コスト・セキュリティ」を、技術と運用の両面から支えていただきたいと考えています。経験次第では、チームのリードや横断施策の意思決定も担っていただきます。

具体的な業務内容

• ご経験と志向に応じて、以下の業務をお任せします。

1サービスの規模拡大と安定稼働の両立

• AWSインフラの設計・構築・改善（Fargate / Lambda / Step Functions / API Gateway / ECS / S3 / EFS / ElastiCache 等）
• IaC（Terraform / CloudFormation）による構成管理
• SLO／SLI 設計と可観測性の向上（New Relic / CloudWatch）
• パフォーマンスチューニング（Aurora MySQL／Redis／キャッシュ設計／クエリ改善／コスト最適化）
• 障害対応と恒久対策の設計・実装

2『AIスカウト』および生成AI機能の運用設計（本ポジションの新しい挑戦領域）

• AIスカウトおよびATS内のAI機能（LangGraph + Azure OpenAI／Amazon Bedrock）の本番運用アーキテクチャ設計
• LLM呼び出しのコスト管理／レイテンシ管理／フォールバック・リトライ設計
• プロンプト評価・モニタリング基盤の整備
• モデル切り替えや新AI機能リリースを安全に進める仕組みづくり

3セキュリティと信頼性の継続改善

• 1,800社以上の採用関連情報および AI に渡す候補者情報の安全な取り扱い
• セキュアなアーキテクチャの整備、有事の際の体制設計

4開発者体験・開発生産性の向上

• CI/CD パイプラインの整備・改善（GitHub Actions）
• 開発環境の標準化、トイル削減
• 横断的なプラットフォーム整備によって、開発チームがプロダクト開発に集中できる状態をつくる

5チームのリード（経験に応じて）

• SRE チーム内の若手育成、技術的なメンタリング
• Product／R&D／QA など他チームとの横断調整
• 運用設計・技術選定における意思決定への参画

募集内容

• 少人数の組織のため、上流の設計から日々の運用改善、横断施策の立案まで、幅広く担当いただきます。
• 入社3年目で SRE チームのリーダーを担っているメンバーもおり、年次や経歴より、自走と協働の姿勢を重視する組織です。
• ※変更の範囲：会社の定める業務

職場環境

• HRクラウドの開発組織は約25名の少数精鋭で、Product／UI/UX／R&D／QA／SRE の5チーム構成です。
• SRE チームは、Site Reliability Engineering と Performance & Reliability の2軸で構成され、サービス全体の安定稼働と継続的な性能改善を担っています。
• 少人数だからこそ、運用設計から実装、横断施策の立案まで一人ひとりが広い範囲を見られる環境です。
• ビジネスサイドとの距離も近く、要件定義の段階からエンジニアが参加して、何をどう実装すれば顧客の採用業務にインパクトを与えられるかを議論しながら進めます。

事業インパクトの大きさ

• 1,800社の採用業務を支える基盤と、AIスカウトを含む生成AI機能の本番運用に直接コミットできます。あなたの設計判断や障害対応が、毎日数万人規模の応募者・人事担当者の体験につながります。

AI時代のSRE運用に踏み込める

• LangGraph、Amazon Bedrock、Azure OpenAI を用いた本番AI機能（AIスカウト等）の運用設計、Cursor／Devin／ChatGPT Enterprise／Gemini を活用した開発生産性の改善など、AI を「使う側」「支える側」の両面から取り組めます。LLMOps の知見を、実プロダクトで蓄積していきたい方には貴重な環境です。

ミドル以上の裁量とリードへの道筋

• 入社3年目でチームのリーダーを担っているメンバーもいます。年次や経歴より、自走と協働の姿勢を重視する組織で、ミドル以上の方には、経験に応じて技術選定・若手育成・横断調整までお任せします。

募集背景

• 『採用一括かんりくん』の導入実績は1,800社を突破し、2022年比で利用アカウント数は約10倍に成長しました。国内採用管理システム市場でTop3クラスの導入規模となり、サービス上で扱う学生レコードは200万件を超え、会員数も日々増加しています。
• これに加え、ATSの付帯サービスとして提供している『AIスカウト』をはじめ、生成AIを活用した新機能の本番展開が急ピッチで進んでいます。AI機能は、コスト・レイテンシ・信頼性のいずれもこれまでのWebアプリケーションとは異なる運用設計が必要で、SREに求められる役割は確実に広がっています。
• 加えて、開発組織全体の生産性を SRE の観点から底上げするミッションも重要度を増しています。CI/CD 整備、開発環境の標準化、トイル削減を通じて、開発チームが機能開発に集中できる状態を作り続ける役割です。
• こうした事業フェーズの変化を受けて、SRE 体制を強化するとともに、チームを牽引できるミドル〜リーダー候補の採用に踏み切りました。