SRE/Web x 3D CAD 新規プロダクト (担当リーダー)

担当業務

1. 1Google Cloudインフラの設計・構築・運用（40%）：Cloud Run、GKE、Cloud Storage、BigQuery、Vertex AI等を活用し、インフラアーキテクチャを設計・構築・運用。スケーラビリティ、コスト最適化、セキュリティ設計を推進し、Infrastructure as Codeによる再現性の高い基盤を実現。
2. 2AIエージェントのデプロイ基盤構築（25%）：AIエージェントを本番環境で安定稼働させるためのデプロイ基盤を設計・構築。ライフサイクル管理、スケーリング戦略、リソース最適化、障害時の自動復旧を実装し、開発チームが迅速にデプロイできる仕組みを整備。
3. 3SLI/SLO管理・モニタリング・オブザーバビリティ（20%）：SLI/SLOの定義・計測・運用を通じて信頼性を定量的に管理。Datadog・Cloud Monitoringを活用したモニタリング基盤の構築、分散トレーシング、ログ集約、アラート設計により障害の早期検知と迅速な復旧を実現。
4. 4CI/CDパイプラインの設計・改善（15%）：Cloud Build・GitHub Actionsを活用したCI/CDパイプラインを設計・運用し、デプロイ頻度とリードタイムを最適化。テスト自動化、セキュリティスキャン、カナリアデプロイ等を組み込み、信頼性の高いリリースプロセスを構築。

やりがい

1. 1社会インパクト：GDPの2割を占める製造業のDXに、技術基盤の側面から直接貢献できる。
2. 2AIエージェント基盤の先駆者：AIエージェントを本番で動かすインフラは未開拓領域。業界をリードする知見を蓄積できる。
3. 3技術と事業の一体感：インフラの信頼性がプロダクトの成長速度を左右する。SREの判断が事業に直結する手触りがある。

3〜5年後のキャリアパス

1. 1専門スキルの追求もマネジメントへの挑戦も、どちらも重要なキャリアパス。自ら手を挙げて新しいミッションに挑戦する「Next Challenge制度」もある。
2. 2SREリード：プロダクト全体の信頼性戦略を設計し、SRE文化をチームに根付かせる。
3. 3プラットフォームエンジニア：クラウドインフラとDevOpsの専門家として、全社の開発基盤を進化させる。
4. 4AIインフラアーキテクト：AIエージェント基盤の設計・運用における社内第一人者として技術戦略をリードする。
5. 5エンジニアリングマネージャー：チームビルディングと技術戦略の両面からチームの成果を最大化する。

現在のチーム現状

1. 1meviyで培った技術力と顧客基盤を活かし、新たなプロダクトの立ち上げを加速。Google Cloudを活用した信頼性の高い基盤構築、AIエージェントのデプロイ基盤の整備、SLI/SLOに基づく信頼性管理の確立が当面の重点テーマ。

使用ツール

1. 1クラウド：Google Cloud（Cloud Run, GKE, Cloud Storage, BigQuery, Vertex AI, Cloud Functions, Cloud Build, Cloud Monitoring, Cloud Logging等）
2. 2コンテナ/オーケストレーション：Docker, Kubernetes
3. 3CI/CD：Cloud Build, GitHub Actions
4. 4モニタリング/オブザーバビリティ：Datadog, Cloud Monitoring, Cloud Logging, Cloud Trace
5. 5AIネイティブ開発環境：Claude Code, GitHub Copilot
6. 6開発言語：Go, Python, TypeScript
7. 7リポジトリ：GitHub
8. 8開発環境：Visual Studio Code, Docker Desktop
9. 9コミュニケーション：Slack, Microsoft Teams

応募資格（必須）

• 5年以上のインフラエンジニアリングまたはSREの実務経験
• Google Cloud（GCP）を用いたインフラ設計・構築・運用の実務経験
• 本番環境のシステム信頼性向上に取り組んだ経験（SLI/SLO設計、障害対応、キャパシティプランニング等）
• クラウドネイティブなアーキテクチャ設計の知見（コンテナ、サーバーレス、マイクロサービス等）
• CI/CDパイプラインの構築・運用経験
• Infrastructure as Code（Terraform等）の実務経験
• IAM設計を含むセキュリティエンジニアリングの知見
• GitHubを用いたチーム開発経験

歓迎する経験

• Kubernetesクラスタの設計・運用経験（GKE推奨）
• Google Cloud Professional資格（Cloud Architect, Cloud DevOps Engineer等）
• Datadog等のモニタリング/オブザーバビリティツールの設計・運用経験
• 大規模トラフィックを扱うサービスのパフォーマンスチューニング経験
• AIエージェント/LLMアプリケーションのデプロイ・運用経験
• MLOps/LLMOpsの知見（モデルサービング、GPU管理、推論基盤等）
• Go言語またはPythonによるツール開発経験
• Claude Code等のAIコーディングツールを活用した開発経験
• 技術ブログ執筆、カンファレンス登壇等のアウトプット実績

待遇・福利厚生

• 割引券
• 契約保養所

求めるスキル・経験