研究開発部門 Platformエンジニア

必須

• 複数のプロダクトやチームに利用される共通基盤※を、本番環境で設計・構築・運用した経験（目安: 2年以上） ※Kubernetesに限らず、ECS、Cloud Run、自社製基盤など、抽象化レイヤーを提供する基盤であれば可
• IaC（Terraformなど）による本番インフラの管理経験
• 開発者の認知負荷とトレードオフを意識した抽象化の意思決定経験（「何を隠し、何を露出するか」を判断した経験）
• AWSまたはGCPでの設計・運用経験

歓迎

• Kubernetesの内部動作を理解した上での運用経験（Pod／Nodeのライフサイクル、スケジューリング、Controller patternなど）
• セキュリティを考慮した設計・実装経験（IRSA、NetworkPolicy、監査ログなど）
• SRE・FinOpsの実務経験
• CNCF Projectへの興味関心や、カンファレンス登壇・技術ブログでの発信経験

求める人物像

• トレードオフを言語化し、意思決定の理由を説明できる方
• 「技術的にできる」と「運用し続けられる」の違いを理解している方
• 開発者・研究員と対等に議論し、要件の背景まで掘り下げられる方

使用ツール

具体的な業務

• 研究開発部門のPlatformエンジニアとして、40名超の研究員・エンジニアが利用するCDE（Cloud Development Environment）／Job基盤と、100以上のサービスが稼働するマイクロサービス基盤の設計・構築・運用を担います。 「OSSを入れるか、自前で作るか、Enablementで開発者に委ねるか」「どこに複雑さを置くか」という意思決定を日常的に行います。その意思決定を通して、生産性と信頼性の向上に貢献している状態まで責任を持つポジションです。

主な仕事

• EKS・CI／CD・可観測性基盤・FinOpsなど、研究開発部全体の基盤を設計・構築・運用する
• CDE／Job基盤（Coder + Kueue）の設計・運用を通じて、研究員・エンジニアが安全かつ効率的にGPU／MLワークロードを実行できる環境を提供する
• SLO設計・インシデント対応・アラート設計を通じて、サービスの安定稼働を維持する
• IaCパターンの横展開・設計レビューを通じて、開発チームが自律的に動ける状態を作る
• 必要に応じてML基盤・機械学習領域に踏み込み、機械学習エンジニア・ML Architectと協働する

募集背景

• 事業成長に伴い、Platformエンジニアとしての役割を担うポジションを増員します。

このポジションで積める経験

• 100以上のサービスが稼働するマイクロサービス基盤と、研究開発組織向けのCDE／Job基盤という、性質の異なる二つのプラットフォームを同時に扱う経験
• GPUワークロード、マルチテナント分離、コスト最適化など、研究開発組織特有の課題に取り組む経験
• 機械学習エンジニア・研究員と日常的に協働し、MLの文脈にもキャッチアップできる環境

共通

• 言語: Python,Go
• 構成管理: Terraform
• CI／CD: GitHub Actions, Argo CD
• 可観測性: New Relic
• IdP: Okta

マイクロサービス基盤

• Managed K8s: EKS
• ノード管理: Karpenter, NVIDIA GPU Operator
• 可観測性: OpenTelemetry, New Relic, Prometheus (AMP), Grafana (AMG), Fluent Bit
• Service Mesh: Istio
• スケーリング: KEDA

CDE／Job基盤

• Managed K8s: EKS
• ノード管理: Karpenter, NVIDIA GPU Operator
• 可観測性: New Relic, Fluent Bit, Tetragon
• CDE: Coder
• ジョブ管理: Kueue, Kubeflow Trainer