SRE/AIエージェント実装×新規プロダクトを支えるクラウド基盤開発

必須

• ＜経験＞

  • 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）

• ＜スキル＞

  • 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

• 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

求める人物像

• 新しい技術をまず触ってみる人 — 技術トレンドに敏感で、自ら試して学ぶ行動力がある
• テクノロジーで社会課題を解決したい人 — 「テクノロジーで時を操る」というミッションに共感し、DXを本気で推進したい
• オープンに技術議論ができる人 — 職種を超えた連携を厭わず、チーム開発を楽しめる
• 信頼性に対する執着がある人 — システムが壊れない仕組みを設計することに情熱を持ち、障害から学び改善し続けられる
• 変化を楽しめる人 — 設立間もない組織で、開発プロセスやアーキテクチャを自ら提案・改善していくことにワクワクする

応募について

• 製造業の経験・知識は不問です。

使用ツール

このポジションについて

• Google Cloud上でプロダクトの信頼性とスケーラビリティを支える。製造業の経験は不要。必要なのは、インフラを高速に構築・改善し続ける力。
• WebアプリケーションからAIエージェントまで、プロダクト基盤の設計・構築とSLI/SLOに基づく信頼性の追求を担う — そんなSREを募集しています。

募集組織

• デジタルサービスモデル開発・ハブ 3D技術開発統括
• 株式会社DTダイナミクス 基盤開発チーム

チームの組織構成

• 全体10名（ディレクター1名、リーダー1名、メンバー8名）

チームの年齢構成

• ディレクター: 40代
• リーダー: 30代〜40代前半
• メンバー: 20代〜30代、30代が中心

2. チームミッション

• 基盤開発チームは、ミスミグループおよびDTダイナミクスが手掛ける新規プロダクトの企画・設計・開発を担うチームです。
• SREは、Google Cloudを中心としたクラウドネイティブ基盤の信頼性とスケーラビリティを担保し、AIエージェントを安定的にデプロイ・運用するための基盤を構築する役割を担います。
• プロダクトの信頼性を設計し、開発チームが最速で価値を届けられる基盤をつくる。 それがSREの役割です。

AIエージェント基盤という新領域に挑める

• AIエージェントを本番環境で安定的に動かすためのインフラ設計は、まだ業界全体で確立されていない領域です。エージェントのオーケストレーション、スケーリング、モニタリングといった課題に、SREの視点から取り組めます。

フラットでスピード感のある組織

• 設立間もない組織だからこそ、開発プロセス・ツール選定・アーキテクチャの意思決定に一人ひとりが直接関与できます。エンジニア自身が企画・提案・実行できる環境です。

Google 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、プロダクトのインフラアーキテクチャを設計・構築・運用します。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します。

AI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・構築します。エージェントの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、開発チームがエージェントを迅速にデプロイできる仕組みを整備します。

SLI/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、プロダクトの信頼性を定量的に管理します。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します。

CI/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、開発チームのデプロイ頻度とリードタイムを最適化します。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します。

2. やりがい

• 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
• AI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
• 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. 3〜5年後のキャリアパス

• 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と考えています。自ら手を挙げて新しいミッションに挑戦する「Next Challenge制度」もあります。志向性に合わせて柔軟に相談できる環境です。
• SRE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
• 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
• AI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
• 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

4. 現在のチーム現状

• meviy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しています。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です。

5. 使用ツール

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