インフラエンジニアの求人

◾️なぜ募集しているのか ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 「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。 戦略から実装まで一気通貫で伴走支援するとともに、AI活用による「人月ビジネス」からの脱却を目指し、従来のコンサルファームやSIerとは差別化されたポジションを確立しています。 「AI駆動開発」による高効率かつ高品質なフルスタックでのカスタム開発を中核にしつつ、Difyとの公式パートナーシップを活かした大手企業の環境構築も実現し、様々な業界の大手企業からAI関連のプライム案件を依頼いただいております。 また、多数のAIエージェントやワークフローが活用される将来を見据え、それらを一元的に管理・運用し、全社的な統制を実現する顧客専用のAI基盤の展開も構想しています。 こうした将来において、大手企業のセキュリティ/可用性要件を満たすAIインフラ基盤の設計・構築の重要性はますます高まります。 そこで、エンタープライズ環境（オンプレミス/HA構成）を設計・構築し、AI駆動開発で高品質なAI基盤を実現する、インフラエンジニアを募集します。 ◾️どんな仕事か ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ エンタープライズ（オンプレ/HA）環境の構築からAI基盤のIaC化までを「AI駆動開発」で一気通貫に構築。 AIによるIaCコード生成や構成管理の自動化も実践します。 【具体的な業務内容】 ◎ AI・LLM基盤の設計と最適化 顧客の課題を技術要件に落とし込み、スケーラブルかつ高可用性なAI基盤を設計します。 エンタープライズ要件を満たすAI基盤のアーキテクチャ設計、オンプレミス/ハイブリッドクラウド環境の設計、高可用性(HA)構成・ディザスタリカバリ(DR)設計、マルチクラウド対応基盤の設計、標準技術スタックのアセット化などを担当します。 Claude/ChatGPTでHA構成設計書のSPOF(単一障害点)を洗い出し、設計品質を高めます。 ◎ 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、コンテナ基盤の構築・運用、セキュリティ基盤構築、AIワークフロー/エージェント実装支援などを担当します。 自社アセットを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。 ◎ AIを活用した運用自動化（AI for Infrastructure） インフラ運用プロセス自体もAI/DXで自動化・効率化します。Cursor/ClineでIaCコードを自動生成し、Claude Codeが構成ドリフトやセキュリティ脆弱性を自動検出。人間は論理的な問題やアーキテクチャの妥当性検証に集中します。 ◎ AIインフラ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(オンプレミス) 膨大な部品データベースからAIで最適な部品を検索する基盤をオンプレミスで構築。VectorDBクラスタのHA構成で高可用性を確保し、物理サーバー設計、ネットワーク冗長化、ストレージ最適化を担当しました。 ◎ サービス業 顧客条件最適化プラン提案基盤(ハイブリッド) 顧客条件から最適プランを自動提案するハイブリッドAI基盤を構築。オンプレミスの既存データベースとクラウドのAI処理基盤を統合し、専用線とVPN冗長構成でセキュアな接続を実現しました。 ◾️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 ◎ 1-2年目(インフラエンジニア) 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インフラ構築を担当。コンサルタントと「ワンチーム」でエンタープライズ要件を満たすAI基盤の設計・構築を行います。 ◎ 2-3年目(リードインフラエンジニア/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。HA構成やマルチクラウド環境の設計を担当します。 ◎ 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(労働生産性革命)に共感できる方 ◎ 技術的好奇心が強く、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、プロダクト全体を設計し、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。 ◎ AWS、GCP、Azureのいずれか1つ以上を用いたインフラ設計・構築・運用の実務経験(目安:3年以上) ◎ 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 ◎ ネットワーク(TCP/IP、VPC、VPN等)に関する基礎知識 ◎ パフォーマンスを意識したインフラ設計ができる技術力

◎ オンプレミス環境またはハイブリッドクラウド環境の設計・構築経験 ◎ 高可用性(HA)構成の設計・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) ◎ Go言語、Python等による運用自動化ツールの開発経験 ◎ 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) ◎ セキュリティ対策の実装経験 (Firewall、WAF、IAM等の設計・運用経験) ◎ AIエージェント・LLMを活用したシステムのインフラ構築経験 (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

このポジションとのスキルギャップなどをAIで診断してみませんか？

✨ あなたと求人のマッチ度診断

β版

職務経歴書など、あなたの経験やスキルが分かるドキュメントをアップロードすると、求人とのマッチ度とその理由が表示されます💡

ログインしてマッチ度を診断する

※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。