ENEXIA合同会社のPlatform Engineerの求人

【ポジションについて】
Platform / SREエンジニアとして、ソフトウェアエンジニアリング、優れたインフラストラクチャ、包括的なシステムの可視性の間のギャップを埋めます。Infrastructure & Platformチームは、ENEXIAのソフトウェア・データ・機械学習システムが利用する、セキュアで可観測性が高く信頼できるクラウド基盤を提供します。現在の課題は、単にクラウドリソースを運用することではなく、システムの死角を排除し、ベンダー・レガシー依存を切り離し、インフラを標準化し、各チームが安全にサービスをリリース・運用できる状態をつくることです。
本ポジションはハンズオン型の個人貢献者（IC）職で、ベンダー依存のレガシーシステムを切り離し・リファクタリング・再構築する不屈の精神と粘り強さを備えたビルダーを対象とします。最新のオブザーバビリティスタックを先導し、自律型AIエージェントとワークフローを完全な透明性で実行するための基盤インフラを支えていただきます。

■主な業務
・メトリクス・ログ・トレース・ダッシュボード・プロアクティブなアラート管理・SLO・インシデント学習を対象とした高度なオブザーバビリティ基盤の設計（アクション可能なデータで死角を排除）
・レガシーシステム・ネットワーク・セキュリティの分離（ベンダー依存環境の調査・リバースエンジニアリング・段階的リファクタリング）
・モジュール化されたIaCとソフトウェアツールによる、セキュアで再利用可能なクラウドプラットフォームモジュール／セルフサービス機能の構築
・本番電力システムに適した安全なクラウドネットワークトポロジ、VPC、シークレット、アクセス制御、プラットフォームガードレール（IAM・ネットワーク分離）の設計
・検知〜トリアージ〜調査〜復旧〜コミュニケーション〜事後学習を対象としたAI活用型インシデント管理システムの設計
・Go（適する場面ではPython）による信頼性の高い社内ツール・カスタム統合・エクスポーター・セルフサービス自動化の開発
・CI/CD、環境管理、変更の安全性、コスト可視化、キャパシティ計画、バックアップ・災害復旧の改善

■現在の技術スタック（現時点の構成）
オブザーバビリティ：Grafana［強く推奨］、Prometheus［強く推奨］、Alertmanager、GCP Operations Suite／クラウド：GCP［強く推奨］、AWS／IaC：Terraform［強く推奨］、Terragrunt［強く推奨］、Ansible／コンテナ：Docker［強く推奨］、必要に応じてKubernetes／言語：Go［強く推奨］、Python、SQL／ネットワーク・セキュリティ：VPC、Cloud Armor、IAM、Security Command Center／CI/CD：GitHub［強く推奨］、GitHub Actions［強く推奨］、Cloud Build／AI・エージェント基盤：AIエージェントのデプロイ、ベクトルデータストア、LLM/MLパイプライン／開発：Cursor（主要IDE）、クラウドエージェント

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[About the Role]
As a Platform / SRE Engineer, you will bridge software engineering, infrastructure excellence, and comprehensive system visibility. The Infrastructure & Platform team provides the secure, observable, and reliable cloud foundation used by ENEXIA's software, data, and ML systems. This is a hands-on IC role for a builder with the grit to decouple, refactor, and reorganize legacy, vendor-dependent systems — spearheading a modern observability stack and the foundational infrastructure required to run autonomous AI agents and workflows with full transparency.

• Responsibilities:

• Architect advanced observability (metrics, logs, traces, dashboards, proactive alerting, SLOs, incident learning) to eliminate blind spots with actionable data.

• Decouple legacy systems, networks, and security: investigate, reverse-engineer, and incrementally refactor vendor-dependent environments into modern cloud architectures.

• Build secure, reusable cloud-platform modules and self-service capabilities via modular IaC and software tooling.

• Design secure cloud network topologies, VPC, secrets, access controls, and platform guardrails (IAM, network isolation) for production energy systems.

• Design an AI-augmented incident-management system across detection, triage, investigation, remediation, communication, and post-incident learning.

• Develop reliable internal tools, integrations, exporters, and self-service automation in Go (and Python where it fits).

• Improve CI/CD, environment management, change safety, cost visibility, capacity planning, backup, and disaster recovery.

• Current Stack: Grafana, Prometheus, Alertmanager, GCP Operations Suite; GCP, AWS; Terraform, Terragrunt, Ansible; Docker, Kubernetes where appropriate; Go, Python, SQL; VPC, Cloud Armor, IAM, Security Command Center; GitHub, GitHub Actions, Cloud Build; AI-agent deployment, vector stores, LLM/ML pipelines; Cursor (primary IDE), cloud agents.

【求める人物像・カルチャー】
ENEXIAは「できあがったチームに加わる」のではなく、エンジニアリングチームそのものをつくるフェーズにあります。設立から約2年、外部ベンダー開発のシステムの内製化を進めており、チームのあり方・開発プロセス・技術基盤を一緒につくる余地が大きく残されています。
・AIを振り切って使う一方、モデルが答えを返した「あと」を高い基準で問える方（出力を理解し、検証・レビューし、自分の名前で世に出す。判断・意思決定・責任は人間が担う）
・肩書きではなく仕事への向き合い方としてのリーダーシップを発揮し、担当領域に閉じず課題を自ら見つけ、必要な人を巻き込んで前に進められる方
・アーキテクチャや運用の課題に対し、議論だけで終わらせず自ら手を動かして調査し、プロトタイプやデモで提案を具体的な行動へ変えられる方
・好奇心と適応力があり、既存の前提（自分たちの前提を含む）を疑い、曖昧な状況を具体的なアクションへ変えられる方
・ナレッジを個人で囲い込まず、共有・議論・実践を通じてチームの価値を高められる方

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[Who We're Looking For / Culture]
We are building the engineering team, not joining one that already exists. ENEXIA was founded about two years ago and is bringing core engineering capabilities in-house, so there is real room to shape the team, its practices, and the systems it owns.

• Uses AI as far as it will go, but holds a high standard for what happens after the model returns an answer — understanding, testing, and reviewing output, and putting their own name behind it. Judgment, decisions, and accountability stay human.
• Treats leadership as a way of working, not a title: looks beyond their domain, identifies problems without waiting for instructions, involves the right people, and moves work forward.
• When they see an architectural or operational issue, investigates hands-on and builds a prototype or demonstration rather than only discussing it.
• Brings curiosity and adaptability, challenges existing assumptions (including our own), and turns ambiguity into concrete action.
• Shares knowledge rather than protecting it individually.

【必須要件（MUST）】
・「ビルダー」としての資質とオーナーシップ：曖昧なインフラ状況を社内ステークホルダーと評価し、カスタム統合を構築、プロダクションレディなソリューションをリリースした経験。困難を避けず組織に留まり長期的な技術負債を解決した実績
・プラットフォームエンジニアリング、SRE、DevOps、クラウドインフラ、または関連する本番運用職での実務経験4年以上
・Grafana、Prometheus、Alertmanager、GCP Operations Suite（Stackdriver）等を用いたオブザーバビリティ・テレメトリ基盤のゼロからの構築・運用実績
・本番クラウド環境の設計・運用（GCPを強く推奨、クロス習得可能な強いAWS経験も検討）
・本番レベルのIaCとコンテナ（Terraform／Terragrunt、Docker）および最新CI/CDの実務経験
・信頼性の高いツール・カスタムエクスポーター・社内セルフサービス自動化を構築するGoでの本番レベル経験
・クラウドネットワーク、IAM、セキュリティ統制、シークレット管理、最小権限アクセスの強固な基礎
・システムをまたぐ曖昧な本番障害を切り分け、恒久的な解決まで導いた経験（障害対応・信頼性改善・運用変革の主導）
・議論のファシリテート、トレードオフの説明、複雑なアーキテクチャ判断の合意形成、ドキュメント・指導によるチーム改善の能力
・AI／自動化に安全に委任できる作業と、人間の迅速な判断・責任・エスカレーションが必要な意思決定を切り分ける能力
・ビジネスレベルの英語力（多文化なエンジニアリング環境での高度なプロフェッショナルコミュニケーション）

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[Requirements (Must-have)]

• Builder mindset and ownership: assessing ambiguous infrastructure with stakeholders, building custom integrations, releasing production-ready solutions; a track record of staying with an organization to solve long-term technical debt.
• 4+ years in platform engineering, SRE, DevOps, cloud infrastructure, or a closely related production role.
• Ground-up experience building and operating observability/telemetry platforms (Grafana, Prometheus, Alertmanager, or GCP Operations Suite).
• Hands-on production cloud environments; GCP strongly preferred, strong AWS with the ability to cross-train also considered.
• Production-level IaC and containers (Terraform/Terragrunt, Docker) with modern CI/CD.
• Production-level Go for reliable tools, custom exporters, or internal self-service automation.
• Strong foundations in cloud networking, IAM, security controls, secrets, and least-privilege access.
• Experience diagnosing ambiguous cross-system production problems through to durable resolution (leading incident response, reliability, or operational transformation).
• Strong collaboration and influence: facilitating discussions, explaining trade-offs, building consensus, documenting and teaching.
• Ability to distinguish work safely delegated to AI/automation from decisions needing rapid human judgment, accountability, and escalation.
• Business-level English proficiency.

【歓迎要件（NICE TO HAVE）】
・AIエージェント構築・AIインフラ経験（自律型AIエージェント、LLMオーケストレーション（LangChain、LlamaIndex等）、ベクトルデータベースのセットアップ・デプロイ・実験）
・レガシー移行経験（レガシーなベンダー構成のクリーンな自動化インフラへのリファクタリング・簡素化・移行、プラットフォーム標準化・クラウド移行）
・SLO／SLI設計、エラーバジェット、オンコール運用、インシデントコマンド、信頼性工学の経験
・Kubernetes、Service Mesh、Workload Identity、Policy as Code、ソフトウェアサプライチェーンセキュリティの経験
・Cloud Armor、Security Command Center、脆弱性管理、コンプライアンス統制の経験
・MLOpsパイプライン、高度なデータエンジニアリング基盤、AIエージェント実行環境への経験または強い関心
・Ansible、マルチクラウド環境、災害復旧、バックアップ自動化の経験
・FinOps、キャパシティ計画、クラウドコスト最適化の経験
・電力、取引、金融、その他時間制約の厳しい本番環境の経験
・ビジネスレベルの日本語力（現地ビジネスユニットとの円滑な連携・その場のリクエスト対応で高く評価）
・スタートアップ、アジャイル開発の経験
・Cursor、Claude Code、Copilot等を用いたAI支援／エージェント型開発経験

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[Requirements (Nice-to-have)]

• AI agent setup and AI infrastructure (autonomous AI agents, LLM orchestration frameworks like LangChain/LlamaIndex, vector databases).
• Legacy migration: refactoring, simplifying, or migrating legacy vendor setups into clean automated infrastructure; platform standardization or cloud migration.
• SLO/SLI design, error budgets, on-call operations, incident command, reliability engineering.
• Kubernetes, service mesh, workload identity, policy as code, or supply-chain security.
• Cloud Armor, Security Command Center, vulnerability management, and compliance controls.
• Experience with or strong interest in MLOps pipelines, advanced data-engineering infrastructure, or AI-agent execution environments.
• Ansible, multi-cloud environments, disaster recovery, and backup automation.
• FinOps, capacity planning, and cloud cost optimization.
• Energy, trading, financial, or other time-critical production environments.
• Business-level Japanese — highly valued for aligning with local business units.
• Startup or Agile experience.
• AI-assisted or agentic development using Cursor, Claude Code, Copilot, or similar tools.