クラウドエンジニアの求人

◾️なぜ募集しているのか ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 株式会社アップグレードは「労働生産性革命を起こす」というミッションを掲げ、"AIネイティブ"な視点で業務を再設計するコンサルティング・SI事業を展開し、前年比300%以上の急成長を遂げています。従来のコンサルファームやSIerとは一線を画し、戦略から実装まで一気通貫で伴走支援を実現。 「AI駆動開発」による高効率かつ高品質なフルスタック開発を中核に、Difyとの公式パートナーシップを活かした大手企業のAI環境構築を推進し、様々な業界の大手企業から数千万円から億円規模のAI関連プライム案件を多数受注しています。 今後、多数のAIエージェントやワークフローが活用される時代を見据え、それらを一元的に管理・運用し、全社的なガバナンスを実現する顧客専用のAI基盤の展開を構想しています。 こうした将来において、AWS, GCPなどのマルチクラウド環境を活用したスケーラブルで高効率なAI基盤を設計・構築はますます重要性を増していきます。 そこで、このAI基盤を一気通貫に設計・構築する、【クラウドエンジニア】ポジションを募集します。 ◾️どんな仕事か ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ AWS/GCPを中心としたマルチクラウド環境におけるAI・LLM基盤の設計・構築を「AI駆動開発」で一気通貫に担当。 AIによるIaCコード生成やクラウド最適化も実践します。 【具体的な業務内容】 ◎ AI・LLMシステムの設計と最適化 マルチクラウド環境でスケーラブルかつ高可用性なAI基盤を設計します。 AI・LLM基盤のアーキテクチャ設計、高可用性(HA)構成・ディザスタリカバリ(DR)設計、LLMOps環境の設計、クラウドサービスの選定・最適化、標準技術スタックのアセット化などを担当します。 Claude/ChatGPTにアーキテクチャ設計書を読み込ませ、ボトルネックやリスクを指摘し、設計品質を高めます。 ◎ クラウドインフラ構築・IaC実装 設計したアーキテクチャをもとに、実際のクラウドインフラ構築を行います。 GitHub CopilotやClineでIaCコードを自動生成し、複雑なアーキテクチャ設計に集中。 Terraformを用いたIaCによる自動化、セキュリティ基盤構築、コンテナ基盤の構築・運用、AIワークフロー/エージェント実装支援、クラウドネイティブアーキテクチャの実装などを担当します。 自社アセット(過去の汎用コード)をAIに参照させることで、社内標準に沿った一貫性のある実装を実現します。 ◎ SRE・LLMOpsによる運用最適化 AI基盤の継続的な品質保証と改善を担います。 LLMOps基盤の構築・運用(レートリミット管理、トークン消費量監視、コスト最適化、モデルバージョン管理)、Observability基盤の構築、CI/CDパイプラインの整備、運用自動化などを実践します。 ◎ AIクラウドソリューションの企画立案 コンサルタントや顧客と直接ディスカッションしながら、ビジネス課題を解決するクラウドAI基盤の仕様を企画・立案します。 顧客経営層との技術ディスカッション、コストとパフォーマンスのトレードオフ議論、プロトタイピング・PoC開発などを行います。 【開発案件例】 ◎ 製造業 AI部品検索・製品開発支援基盤 膨大な部品データベースから最適な部品を検索するAI基盤を構築。VectorDBで類似部品の高速検索を実現し、Kubernetes上でスケーラブルな検索基盤を実装。TerraformによるIaC管理とLLMOps基盤の構築を担当。 ◎ サービス業 顧客条件最適化プラン提案基盤 複雑な条件から最適プランを自動提案するAI基盤を構築。サーバーレスアーキテクチャで高速処理を実現。AWS + GCPのマルチクラウド構成による安定運用を担当。 ◾️組織文化 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ CEO自身がエンジニア出身で、経営層自身がAI技術とエンジニアリングの深い知見を持っているため、「エンジニアファーストな環境」を重視しています。 ◎ 学び続ける環境 技術書籍購入や新技術の試験導入を推奨。AI支援ツール(Cursor Pro、Claude Pro、各種LLM API等)費用は全額会社負担で制限なく利用可能。最新AI活用ノウハウをSlackで非同期共有し、リスペクトを前提としたFB文化を大切にしています。 ◎ コンサルタント×エンジニア「ワンチーム」体制 コンサルタントとエンジニアを分断せず、ワンチームで開発に取り組みます。エンジニアは実装だけでなく、顧客の経営層との技術ディスカッションや、ビジネス課題の本質的な解決策の立案にも深く関わることができます。 ◎ 公平な評価制度 年2回のサイクルで個人の成長や成果を評価。属人化や主観を排除するため「スキルシート」を導入し、現場エンジニアの意見を基に常にバージョンアップさせています。 ◾️入社後のキャリアパス ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 入社後は、個々の志向性に応じて技術を軸にした多様なキャリアパスを用意しています。 ■ 技術スペシャリスト ■ 技術スペシャリスト ◎ 1-2年目(クラウドエンジニア) 最先端AI技術をキャッチアップしつつ、大手プライム案件のクラウドインフラ構築を担当。コンサルタントと「ワンチーム」でマルチクラウド環境でのAI基盤の設計・構築を行います。 ◎ 2-3年目(リードクラウドエンジニア/AIプラットフォームアーキテクト) 複数案件の技術リードとしてAI基盤のアーキテクチャ設計や技術選定を主導。LLMOps環境の設計やマルチクラウド構成の最適化を担当します。 ◎ 4年目以降(VPoE/プリンシパルエンジニア) 全社の技術戦略策定、AI・LLM基盤設計、エンジニア組織構築など経営に近い立場で「AI駆動開発」を牽引します。 ■ ビジネスサイド ◎ 2-3年目以降(AXコンサルタント/PM/FDE) 技術的バックグラウンドを武器に、顧客の経営層と対話しAI戦略を策定、大規模プロジェクトのマネジメントを担当します。

◎ 当社のミッションに共感できる方 ◎ 最先端の技術を自ら学び、試すことを楽しめる方 ◎ チーム志向で、積極的にコミュニケーションを取りながら進められる方 ◎ 実装だけに留まらず、顧客のビジネス課題解決に情熱を持てる方

※以下のスキルがすべてない場合でも、ポテンシャルを加味した採用判断を行います。 ◎ 以下のいずれかの実務経験(目安:3年以上) ・オンプレミス環境でのサーバー/ネットワーク/ストレージの設計・構築・運用経験 ・AWS、GCP、Azureいずれかを用いたクラウドインフラの設計・構築・運用経験 ◎ IaC(Terraform等)を用いたインフラ構築の実務経験 ◎ Docker、Kubernetes等のコンテナ技術に関する知識・利用経験 ◎ パフォーマンスとコストを意識したクラウド設計ができる技術力

◎ マルチクラウドまたはハイブリッドクラウド環境の設計・構築経験 ◎ SRE(Site Reliability Engineering)としての実務経験 (SLI/SLO設計、障害対応、ポストモーテム等の経験) ◎ LLMOps/AIOps基盤の構築・運用経験 (LLMのレートリミット管理、トークン消費量監視、コスト最適化等) ◎ Go言語、Python等による運用自動化ツールの開発経験 ◎ AWS/GCPのプロフェッショナル認定資格 ◎ Webアプリケーションの設計・開発経験 (バックエンド(Go/FastAPI)やフロントエンド(Next.js)の知識) ◎ クラウドネイティブアーキテクチャの設計・実装経験 (サーバーレス、マイクロサービス、イベント駆動アーキテクチャ等) ◎ AIエージェント・LLMを活用したシステムのクラウド構築経験 (RAGシステム、VectorDBの運用経験) ◎ コンサルティングファームでのITコンサルティング経験 ◎ SIerでのシステム開発・構築経験 ◎ AI駆動開発ツール(Cursor、Claude Code、GitHub Copilot等)の実務での活用経験 ・AIツールを使った開発効率化の実践経験 ・AI生成コードのレビュー・調整スキル

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※AIにより自動生成するもので、選考結果を保証するものではありません。