SRE・インフラエンジニア MLプラットフォーム

必須

• SRE またはインフラエンジニアとしての実務経験（目安5年以上）： AWS環境におけるインフラ設計・構築・運用経験（ECS, API Gateway, VPC, IAM等）。
• IaC（Terraform）を用いたインフラ運用実績： Terraform を用いたコード化、モジュール設計、CI/CDとの連携による自動化運用の実務経験。
• 高度なネットワーク・セキュリティに関する基本知見： VPC Peering, AWS PrivateLink, TLS/mTLS 認証などを活用した安全なネットワークアーキテクチャの設計・構築経験（金融ドメイン未経験可）。
• 可観測性（Observability）基盤の構築・運用経験： クラウド環境におけるモニタリング・アラート設計、パフォーマンスログ解析の経験（CloudWatch 等）。
• CI/CD・コンテナ技術に関する知見： GitHub Actions や Docker を用いたビルド・デプロイパイプラインの構築・最適化経験。
• ビジネスレベル以上の日本語力（クライアントとのコミュニケーションも日本語で対応可能なレベル）
• ビジネス基礎レベルの英語力（TOEIC700点相当以上）
• 英検準1級、英検2級（CSE1950以上）、TOEFL iBT 60以上、IELTS 5.0以上、ケンブリッジ英語検定 FCE 等も可。

歓迎

• MLOps / データ基盤領域におけるインフラ支援経験： Amazon SageMaker, Databricks, Airflow 等を用いた機械学習モデル・データパイプライン基盤のインフラ構築・運用のサポート経験（関心や理解があれば実務未経験可）。
• 運用体制・オンコール体制の立ち上げ経験： SLO/SLAの策定、Datadog 等のオブザーバビリティSaaSや PagerDuty 等のインシデント管理ツールを活用した、オンコール・インシデントハンドリング体制の立ち上げ・標準化の実績。
• 金融・決済等のドメインにおけるセキュリティ・監査対応経験： FISC安全対策基準等に準拠したシステム構築・セキュリティモニタリングの経験。
• 複数組織にまたがる基盤の設計・調整経験： 他部署やグループ会社のデータ基盤・プロダクト基盤と連携しながら、横断的な基盤を構築・運用した経験。
• AIの開発経験もしくはAIツールを使用した開発経験：

求める人物像

• デジタルバンク連携という高トラフィック・高可用性が求められる環境下で、Serving I/Fやモデルエンドポイントの安定稼働と高度なセキュリティ（mTLS・閉域網）を泥臭く支えられる方。
• デジタルバンク向けのインフラ開発は着手して間もなく、アーキテクチャも運用ツールも未確定な要素が多く残っています。決まっていないことを前提として受け入れ、自ら選択肢を検討し、決めながら進めることに面白さを感じられる方を求めています。
• 金融水準の堅牢性を最優先で担保しつつ、MLエンジニアやアプリエンジニアが滞りなく開発・デプロイできる環境を目指せる方。
• Money Forward AI Vision 2026 が掲げる「デジタルワーカー」の実現を、インフラ・SREの立場から支えることに意義を感じられる方。AI開発ツールを活用し、少人数でも高い成果を出す働き方に前向きな方。
• EM・アプリエンジニア・MLエンジニア、および他組織・グループ会社のステークホルダーと対話しながら、今何が最優先かを自ら判断し、推進できる方。

応募について

• 金融ドメイン未経験可
• 関心や理解があれば実務未経験可

使用ツール

募集背景

• マネーフォワードは「Money Forward AI Vision 2026」に基づき、AIエージェントが自律的に業務を遂行する「デジタルワーカー」の提供を目指し、全社的にAX（AI Transformation）を推進しています。CDAO室は、そのAI・データ活用戦略を全社横断で担う組織です。
• 本ポジションは、CDAO室が開発・運用する ML Ops基盤 のうち、デジタルバンクおよびグループ会社のFintechプロダクト向け領域（共有与信モデル：Financier領域）に特化したインフラ／SRE を担う専任ポジションです。
• ML Ops基盤は単なる機械学習プラットフォームではなく、連携プロダクト向けの Serving I/F・認証機構・セキュリティ までを包含する、グループ横断のプロダクト基盤です。現在はPM、EM、データサイエンティスト、MLエンジニアによるスクラム体制でプロトタイプ検証を進めており、2027年度のデジタルバンク開業 に向けて、高トラフィック・高可用性に耐えうるインフラ基盤と本番運用・モニタリング体制の立ち上げが急務となっています。
• なお、ML Ops基盤全体の標準インフラ整備については、別途専任のSREが担当しています。本ポジションはその標準基盤と連携しながら、デジタルバンク・Fintechプロダクト向けに特化したインフラ開発を主戦場としていただきます。担当領域は幅広く見えますが、対象を絞り込んだうえで、Claude Code をはじめとするAI開発ツールを最大限活用し、アプリエンジニア・MLエンジニアとの協業を前提とすることで、専任1名で推進いただける設計としています。
• このポジションの成功の定義は明確です。2027年度のデジタルバンク開業を、インフラ・SREの側面から確実に実現すること。 ここから逆算した基盤構築・セキュリティ設計・可観測性の確立をミッションとしていただきます。

ミッションの優先順位

• 本ポジションでは、以下の優先順位で取り組んでいただくことを想定しています。
• 1. Serving I/F・本番モデルエンドポイントの安定稼働を支えるインフラ・モニタリング機構の提供
• 2. 金融水準のガバナンス・セキュリティ（mTLS・閉域網等）の設計と継続的な担保
• 3. 上記を満たしたうえで、MLエンジニア・アプリエンジニアが効率的に開発・分析・モデルデプロイを行えるMLOps環境の整備

主な業務内容

• デジタルバンク・Fintech領域のインフラ／SRE主担当として、以下を担当していただきます。
• _インフラ構築およびIaC（Terraform）によるコード化_
• Serving I/F、データパイプライン、ML開発基盤（AWS環境）のインフラ構築・コード化（Terraform）および継続的なインフラ改善。
• _金融グレードのネットワーク・セキュリティ設計および継続的モニタリング_
• mTLS（相互TLS認証）機構のインフラ設計、デジタルバンク連携のための閉域網接続（AWS PrivateLink、VPC Peering等）をはじめとするネットワークセキュリティの構築・継続的改善、およびセキュリティモニタリングの拡充。
• _可観測性（Observability）向上と運用・オンコール体制の立ち上げ_
• CloudWatch 等を活用したログ・メトリクス・トレースのモニタリング機構の設計・導入。SLO/SLAの策定やオンコール体制の立ち上げ、障害対応プロセスの標準化。
• _データ基盤・MLOpsインターフェースの設計・運用サポート_
• DRE組織が管理する Databricks 基盤と ML Ops 基盤間のインターフェース（データ処理・パイプライン連携）の設計・構築、および ML Ops 側のインフラサポート。
• _グループ横断でのインフラ連携推進_
• ML Ops基盤全体標準を担当するSRE、他組織・グループ会社のデータ基盤／プロダクト基盤チームと協業し、横断基盤としての整合性を保ちながらデジタルバンク・Fintech向けインフラを拡充。

技術スタック・使用ツール

• Infrastructure / Cloud: AWS (ECS Fargate, API Gateway, VPC, PrivateLink, SageMaker, S3, Glue, CloudWatch), Databricks
• DevOps / IaC / MLOps: Terraform, GitHub Actions, Docker
• Observability / Incident: CloudWatch
• AI 開発ツール: Claude Code 等
• Languages / Scripting: Python, Shell, SQL
• Communication / Project: Slack, Notion
• ※ 上記は現時点で導入済みの技術スタックです。オブザーバビリティSaaSやインシデント管理ツール（Datadog、PagerDuty 等）は未導入であり、技術選定そのものから関与いただける余地があります。