DBRE(Database Reliability Engineer)

必須

• SREもしくはDevOpsエンジニアとしての経験3年以上
• 大規模サービスの設計・構築・運用経験
• MySQL / Amazon Aurora MySQL、PostgreSQL、Elasticsearch / OpenSearchなどのミドルウェアにおける、パフォーマンスチューニングや高可用性構成の設計・運用経験
• クエリ、インデックス、実行計画、ロック、トランザクションなどを理解し、性能問題や障害の原因を特定・改善した経験
• データストアを含むWebサービスのインフラアーキテクチャを主体的に設計した経験
• Conftestなどを利用したPolicy as Codeの実践経験
• AWSなどのパブリッククラウドを利用したWebアプリケーションインフラの開発・運用経験
• Terraformなどを利用したIaCによるインフラの開発・運用経験
• Prometheusなどのモニタリングツール、またはDatadogなどのSaaSを利用した監視体制の設計・開発・運用経験

歓迎

• 安全なスキーマ変更、データ移行、バージョンアップ、バックアップ／リストア、フェイルオーバーの設計・実施経験
• DatadogやPerformance Insightsなどを用いたデータベースの監視・オブザーバビリティ、負荷試験、キャパシティプランニングの経験
• SLI/SLO・SLAの設計・運用経験
• AWS、GCP、Azureのうち複数のクラウドを利用した経験
• Webアプリケーションのフロントエンドまたはバックエンドの開発・運用経験
• サーバーレスアプリケーションやインフラの開発・運用経験
• Langfuse、Temporalなど、AIエージェントやワークフローの実行・評価・監視を支える基盤の開発・運用経験
• SnowflakeやCDCなど、プロダクションDBとデータ基盤をつなぐ仕組みの開発・運用経験
• 顧客環境を含むサービスに関わる課題を特定し、関係者を巻き込みながら解決に取り組んだ経験

求める人物像

• LayerXのミッション「すべての経済活動を、デジタル化する。」に共感する方
• 行動指針「徳 , Trustful Team , Bet AI , Fact Base , Be Animal」に共感する方
• LayerXのミッション「すべての経済活動を、デジタル化する。」に共感する方
• 行動指針「徳 , Trustful Team , Bet AI , Fact Base , Be Animal」に共感する方
• LayerX羅針盤に共感する方
• データベースの内部動作や性能特性を深く理解し、技術的な探究を課題解決につなげられる方
• インフラやデータベースの設定だけでなく、アプリケーションコードやプロダクトの仕様まで踏み込める方
• 与えられた運用をこなすのではなく、課題を自ら発見・定義し、周囲を巻き込みながら解決できる方
• 個別最適の作業代行ではなく、標準化・自動化・セルフサービス化によって組織全体の能力を高めたい方
• 信頼性・安全性と、事業・開発のスピードのバランスを考えて意思決定できる方
• チームにまだない専門性や新しいケイパビリティを持ち込み、知識を惜しみなく共有できる方

応募について

• LayerXはあらゆる多様な方への機会提供の場でありたいと考えています。採用選考過程において、年齢・性別・国籍・人種・障がい・LGBTQ+・雇用形態、婚姻状況などは全く関係ありません。ミッションの実現と運営する事業内容に共感してくださる仲間を積極的に募集しています

使用ツール

募集背景

• LayerXのバクラク事業は「働くをラクに。ラクをもっと創造的に。」をビジョンに、バックオフィス業務を完全自動化するAIエージェントサービスを展開しています。請求書・経費・申請・債権管理・法人カードを束ねる「債権債務エージェント」、勤怠・工数・給与を一体化した「人事労務エージェント」など、複数のプロダクトを提供しています。
• 導入企業や利用者、扱うデータ量が増え、月末月初のピークトラフィックに加えて、勤怠のように日常的かつリアルタイムな利用が前提となるプロダクトも拡大しています。また、マルチプロダクト・マルチテナント環境の成長に伴い、データ量や分布の変化による実行計画の変動、スロークエリ、キャパシティ管理、安全なスキーマ変更、バックアップ・リストア、バージョンアップなど、データストア層の課題は複雑さを増しています。
• これまでも、プロダクトごとのSLO運用、MySQLのクエリチューニング、Auroraのクローンを利用した本番相当データでの検証、Bytebaseを用いた安全なSQL実行基盤などを整備してきました。一方で、個別の課題解決にとどまらず、複数のプロダクト開発チームがデータベースを安全かつ自律的に活用できる標準・仕組み・ガードレールをつくり、継続的に改善していく必要があります。
• そこで、SRE / DevOpsエンジニアとしてプロダクト基盤を横断的に支えながら、特にデータベースに関する専門性とソフトウェアエンジニアリングの力を生かして、バクラクのデータストア層の信頼性を高めるDBREを募集します。

業務内容

• SREチームの一員として、バクラクの複数プロダクトを支えるプラットフォームインフラの設計・構築・運用に取り組んでいただきます。その中でも、データストアの信頼性・性能・安全性を重点テーマとして、各プロダクト開発チームと協働しながら、課題の発見から設計・実装・運用までをリードいただきます。
• 主な業務は以下の通りです。
• プロダクト基盤の設計・運用
• 複数プロダクトの基盤となるプラットフォームインフラやCI/CD基盤、新規プロダクト用インフラの設計・構築・運用
• LangfuseやTemporalなど、AIエージェントの実行・評価・オブザーバビリティを支える基盤の設計・運用・信頼性向上
• 信頼性・パフォーマンス・スケーラビリティの向上
• 月末月初のピークトラフィックや大規模テナントを見据えた負荷試験、キャパシティプランニング、性能限界の早期検知
• 障害を予防し、発生時の影響を最小化するための監視・オブザーバビリティ基盤、SLI/SLO、アラートの設計・改善
• DBREとして重点的に取り組むテーマ
• MySQL / Amazon Aurora MySQLやPostgreSQLを中心としたデータストアの信頼性・可用性・性能・スケーラビリティ向上
• スロークエリ、実行計画、ロック、レプリケーション、コネクションなどの分析と、アプリケーションコードまで踏み込んだボトルネックの特定・改善
• 安全なスキーマ変更、データ変更、バージョンアップ、バックアップ／リストア、フェイルオーバーの設計・自動化
• データベース構成や運用の標準化、ガードレール、共通ライブラリ、開発者向けツールの開発
• 運用の自動化と開発者体験の向上
• IaCを前提としたインフラ構築・運用の自動化・効率化、Policy as Codeなどを活用した安全な運用の仕組みづくり
• 開発環境や自動テスト環境の改善、設計レビュー、技術相談、ペアデバッグ、ナレッジ共有
• セキュリティと継続的な改善
• お客様の重要なデータを守るための、開発環境を含むインフラ全体のセキュリティ設計と実践
• 障害対応やポストモーテムを通じた再発防止策の設計・実装
• 技術発信
• テックブログの執筆、カンファレンスやイベントでの登壇・寄稿
• ※入社時点ですべてをお任せするわけではありません。ご経験や専門性、事業上の優先度に応じてテーマを決定します。

ポジションの魅力

• 事業成長とデータベース課題が直結している
• 導入企業・利用者・データ量の増加やAIエージェント機能の拡大により、性能・可用性・運用の課題が継続的に生まれています。改善の成果を、お客様の体験や開発速度の向上として実感できます。
• アプリケーションまで踏み込んで解決できる
• インフラやDB設定だけを担当するのではなく、プロダクションコードやSQL、データモデル、ユーザー体験まで見ながら、本質的なボトルネックを解決します。
• 個別対応ではなく、仕組みとして横展開できる
• 目の前の障害やクエリを直すだけでなく、標準化、自動化、共通基盤、ガードレールを通じて、複数のプロダクトと開発チームへ成果を広げられます。
• 専門性を起点に役割を立ち上げられる
• DBREとしての専任ロールを整えていく段階です。SREやプロダクト開発チームと協働しながら、取り組むべき課題、責任範囲、技術戦略そのものを形づくれます。
• OLTPからデータ基盤まで越境できる
• Snowflakeやデータモデリングの主担当はデータエンジニアですが、MySQLからSnowflakeへのデータの流れ、CDC、データ鮮度、性能、権限など、プロダクションDBと分析基盤の境界には複数領域の知識が必要です。それぞれの専門性を尊重しながら、システム全体の信頼性を高められます。
• お客様と開発者の両方の安心をつくれる
• 財務・労務などの重要なデータを安全に扱いながら、開発者が過度な手作業や不安を抱えずに開発・運用できる環境を実現します。

入社後に取り組んでいただきたいテーマ例

• データベースの主要な信頼性・性能リスクの可視化と、優先度をつけた改善ロードマップの策定
• スロークエリ検知から原因分析、修正、検証までの改善サイクルの高速化・自動化
• 安全なスキーマ変更やバージョンアップを、各開発チームが自律的に実施できるガードレールの整備
• 月末月初や大規模テナントの負荷特性を踏まえた、継続的な負荷試験とキャパシティ管理
• データベース障害に関するランブック、設計原則、レビュー基準の整備と横展開
• LangfuseやTemporalなどを含むAIエージェント基盤のSLI/SLO、オブザーバビリティ、障害対応・運用設計の整備
• データエンジニアと協働した、MySQLからSnowflakeまでのデータフローにおけるSLO、データ鮮度、欠損・重複、スキーマ変更影響の可視化
• OLTP側とデータ基盤側の責任分界、障害時の連携方法、設計レビューのチェックポイントの整備

開発環境

• Database: MySQL、Amazon Aurora MySQL、PostgreSQL、DynamoDB
• Data Platform: Snowflake、dbt、Snowpipe / Snowpipe Streaming、External Table
• Data Integration: RDS Cluster Export、Debezium、Kafka / Kafka Connect、CDC
• Search / Middleware: Elasticsearch / OpenSearch、Redis
• Cloud / Infrastructure: AWS、ECS / Fargate、Terraform
• Observability: Datadog、Amazon RDS Performance Insights
• AI Agent Platform: Langfuse、Temporal
• Database operation: Bytebase
• Application: Go など
• ※プロダクトや時期によって利用技術は異なります。上記すべての経験を必須とするものではありません。