ENEXIA合同会社 の全ての求人一覧

【ポジションについて】 Business Platform Engineerは、依頼された社内ツールを作るだけのポジションではありません。ENEXIAの事業（再生可能エネルギーのトレーディング＝市場取引と、バランシング＝需給管理）を理解し、実際に業務を担うメンバーの近くで課題を発見し、業務プロセス・データ・システム・ガバナンスを一体で設計することで、会社全体のオペレーションを進化させるポジションです。会社のオペレーションそのものをプロダクトとして捉え、事業が10倍・100倍に成長しても回り続ける「会社のOS」をつくります。 今回、新たに立ち上げる Business Platform Team の初期メンバーとして、どの業務課題から着手するか、どのようなシステム構成にするか、どこまで共通化するか、どんな開発・運用ルールを設けるかといった、チームの役割や仕事の進め方そのものから設計していただきます。事業部門（需給運用・トレーディング・営業・契約管理・経理財務）やソフトウェア／データ／MLOps／Platformエンジニアと同じ目線で、「何をシステム化すべきか」「そもそも今の業務プロセスが適切か」から一緒に考えます。 ■主な業務領域 ・業務課題の発見とプロセス設計（現場ヒアリング、現行フロー可視化、あるべき業務プロセスの設計、部門横断の合意形成） ・事業オペレーション基盤の企画・設計・開発（社内管理システム／業務アプリ、マスタデータ管理、契約〜運用のワークフロー、API連携、照合・確認業務の自動化） ・請求・精算・計上業務の効率化と安定化（請求金額算定、市場取引・発電実績・需給実績の照合、精算データ生成・検証、月次締めの可視化） ・ガバナンス・内部統制・監査性の構築（Audit Trail、ロール・権限・承認フロー、職務分掌のシステム化、証跡の自動保存） ・モニタリング・可観測性の構築（処理件数・完了率・滞留の可視化、バッチ／ジョブ／API監視、異常検知・アラート、KPIダッシュボード。締切を落とせない業務が多く、リトライ・冪等性・ロールバック等の信頼性設計も重要） ・データ品質・データガバナンスの整備（正データの定義、共通データモデル、マスタデータのライフサイクル管理、リネージ） ・AIを前提としたオペレーションの再設計（Claude Code・Cursor・Gemini CLI等を活用し、非構造データからの情報抽出、確認業務支援、AIエージェントによる定型業務自動化） ・Business Platform Teamの立ち上げ（ミッション・責任範囲の設計、共通アーキテクチャ・開発標準、外部パートナーとの協働、段階的な内製化） ■技術環境 既存プロダクトはGoogle Cloudを基盤に、Go・Pythonを中心としたマイクロサービスアーキテクチャ（gRPC、データ処理基盤、バッチ・ジョブ実行基盤、API連携、モニタリング・アラート基盤）。Business Platform領域では既存基盤との整合性を保ちつつ、対象業務・課題に応じて最適なアーキテクチャ・技術を選択します。Claude Code・Cursor・Gemini CLI等のAI開発ツールを積極活用し、要件整理・業務分析・設計・実装・テスト・ドキュメント・データ検証・運用改善までAI前提の開発プロセス確立を目指しています。 ────────────────────────────── [About the Role] The Business Platform Engineer is not a role that just builds requested internal tools. You will understand ENEXIA's business — renewable-energy trading (market transactions) and balancing (supply-demand management) — discover problems alongside the people who actually run operations, and design business processes, data, systems, and governance as one integrated whole to evolve the company's entire operation. You treat operations themselves as a product and build the "operating system of the company" that keeps running as the business grows 10x and 100x. You join as a founding member of the newly established Business Platform Team, shaping the team's role and ways of working from scratch — which problems to tackle first, what architecture to use, how much to standardize, and what rules to set. You work at eye level with business teams (supply-demand operations, trading, sales, contract management, accounting/finance) and with software/data/MLOps/Platform engineers, questioning together what should be systematized and whether current processes are appropriate. - Main areas: - Discover operational problems and design processes (field interviews, mapping current flows, designing target processes, cross-team consensus). - Plan, design, and build the business-operations platform (internal management systems and apps, master-data management, contract-to-operation workflows, API integration, automation of reconciliation/verification). - Improve and stabilize billing, settlement, and accounting (billing calculation, reconciling market transactions/generation/supply-demand results, settlement data generation and validation, month-end close visibility). - Build governance, internal controls, and auditability (audit trail, roles/permissions/approval flows, systematized segregation of duties, automatic evidence retention). - Build monitoring and observability (throughput/completion/backlog visibility, batch/job/API monitoring, anomaly detection and alerting, KPI dashboards; with reliability design such as retries, idempotency, and rollback for deadline-critical work). - Establish data quality and governance (source-of-truth definitions, common data models, master-data lifecycle, lineage). - Redesign operations with AI at the core (Claude Code, Cursor, Gemini CLI for extraction from unstructured data, verification support, automating routine work with AI agents). - Launch the Business Platform Team (mission and scope, shared architecture and standards, partner collaboration, incremental in-housing). - Tech Environment: Existing products run on Google Cloud with a Go/Python microservice architecture (gRPC, data-processing and batch/job platforms, API integration, monitoring/alerting). In the Business Platform domain you choose the best architecture and technology per problem while staying consistent with the existing stack. AI development tools (Claude Code, Cursor, Gemini CLI) are used heavily, aiming for an AI-first development process across requirements, analysis, design, implementation, testing, documentation, data validation, and operations.

【ポジションについて】 ENEXIAは、日本の電力市場で事業を展開する再生可能エネルギーテクノロジー企業です。電力取引・需給管理・精算、JEPX・OCCTO等の市場運営機関への計画提出を支えるソフトウェア・データ・予測・クラウド基盤を開発・運用しています。 Dataチームは、分析・予測・電力取引・精算・規制報告を支えるデータプラットフォームの構築と運用を担っています。OCCTO・JEPX等の市場運営機関、系統・TSOシステム、気象サービス、SCADA、検針データ、社内取引システムなど数十のデータソースを取り込み、信頼性が高く適切にモデリングされたデータセットへ変換します。（シニア）データエンジニアとして、データ取込・変換・品質管理・オーケストレーション・提供まで、プラットフォームの重要な領域を担当します。 ■主な業務 ・ELT／EtLTパイプラインのエンドツーエンドでの設計・構築・運用（取込：Cloud Run上のPython・Fivetran等／変換：dbt＋BigQuery：staging・core・mart層） ・取込・変換・検証・提供を連携させるオーケストレーションとスケジューリング（dbt Cloud、Cloud Scheduler等）の設計・運用 ・自動テスト、ソース鮮度監視、オブザーバビリティ、アラート、リネージ、ドキュメントによるデータ品質の担保 ・データプラットフォームのリアーキテクチャの推進（変換・取込・オーケストレーション・BI各レイヤーの新ツール・パターン評価と導入） ・データサイエンティスト・MLOps・ソフトウェアエンジニア・事業部門と連携した信頼できるデータプロダクトの定義 ・データワークロード向けCI/CD・コードレビュー基準・開発者ツールの維持改善（GitHub Actions、dbt Cloud CI、Cloud Build） ・GCP上のInfrastructure as Code（Terraform）およびセキュアなクラウドアーキテクチャへの貢献 ■現在の技術スタック（継続的に見直し中の現時点の構成） DWH：BigQuery／変換：dbt（dbt Cloud）、Dataform／取込：Cloud Run Jobs上のカスタムPython、Fivetran／オーケストレーション：dbt Cloud、Cloud Scheduler／インフラ：GCP、Terraform、Cloud Run、IAM、Pub/Sub／CI/CD：GitHub Actions、dbt Cloud CI、Cloud Build／開発：Cursor（主要IDE）、クラウドエージェント／言語：SQL、Python ────────────────────────────── [About the Role] ENEXIA is a renewable energy technology company operating in the Japanese electricity market. The Data team builds and operates the data platform that underpins analytics, forecasting, trading, settlement, and regulatory reporting. We ingest data from dozens of sources — market operators such as OCCTO and JEPX, grid and TSO systems, weather providers, SCADA, meter readings, and internal trading systems — and transform it into trusted, well-modeled datasets. As a (Senior) Data Engineer, you will own meaningful parts of the platform across ingestion, transformation, quality, orchestration, and delivery. - Responsibilities: - Design, build, and operate end-to-end ELT/EtLT pipelines (ingestion via Python on Cloud Run, Fivetran; transformation via dbt + BigQuery: staging, core, mart layers). - Design and operate pipeline orchestration and scheduling (dbt Cloud, Cloud Scheduler). - Own data quality through automated tests, source-freshness monitoring, observability, alerting, lineage, and documentation. - Contribute to the ongoing rearchitecting of the data platform across transformation, ingestion, orchestration, and BI layers. - Partner with data scientists, MLOps engineers, software engineers, and business teams to define reliable data products. - Maintain and improve CI/CD, code-review standards, and developer tooling (GitHub Actions, dbt Cloud CI, Cloud Build). - Contribute to infrastructure as code and secure cloud architecture on GCP (Terraform). - Current Stack: BigQuery; dbt (dbt Cloud), Dataform; Custom Python on Cloud Run Jobs, Fivetran; dbt Cloud, Cloud Scheduler; GCP, Terraform, Cloud Run, IAM, Pub/Sub; GitHub Actions, dbt Cloud CI, Cloud Build; Cursor (primary IDE), cloud agents; SQL, Python.

【ポジションについて】 MLOpsチームは、データサイエンティストが実験を実行・評価し、予測モデルを安全かつ再現可能に学習・デプロイ・運用するためのプラットフォームと開発プロセスを提供します。自動学習・予測ワークフロー、特徴量パイプライン、モデル検証、バージョン管理、監視、電力・市場データの挙動変化への迅速な対応を支えます。（シニア）MLOpsエンジニアとして、このライフサイクルの重要な領域を担当し、研究コードと信頼できる本番システムをつなぐ役割を担います。モデル研究そのものではなく、MLプラットフォームと運用を中心としたエンジニアリングポジションです。 ■主な業務 ・データサイエンティストと連携した実験設計、モデルプロトタイプの再現可能・テスト可能・デプロイ可能なワークフローへの変換 ・バッチ／準リアルタイムの学習・予測用特徴量パイプラインの設計・構築・運用 ・データ要件・学習挙動・予測出力・デプロイ判定を対象としたモデルテスト・検証フレームワークの構築 ・予測品質、データドリフト、コンセプトドリフト、特徴量スキュー、レイテンシ、パイプライン健全性の評価フレームワーク・監視基盤の実装 ・自動学習・再学習・デプロイ・ロールバック・モデルバージョン管理ワークフローの設計 ・新規モデル・新規予測対象へのスケール支援、モデルアーキテクチャ・実装のトレードオフと落とし穴の特定・共有 ・MLプラットフォームの信頼性・セキュリティ・コスト効率・可観測性の改善と本番障害対応 ・Data／Platform・SREチームと連携した共通のデータ・オーケストレーション・インフラ・ガバナンス基盤の整備 ■現在の技術スタック（現時点の構成） 言語：Python、SQL／ML・データ：pandas、scikit-learn、勾配ブースティング、時系列ワークフロー／オーケストレーション：Airflow、Metaflow、Kubeflow、GCPマネージドサービス／監視：Grafana、Looker、Metabase／クラウド：GCP、Docker、Cloud Run、Vertex AI（必要に応じて）／インフラ：Terraform、Terragrunt、Ansible／CI/CD：GitHub Actions、Cloud Build／開発：Cursor（主要IDE）、クラウドエージェント ────────────────────────────── [About the Role] The MLOps team provides the platform and engineering practices that let data scientists run and evaluate experiments and train, deploy, and operate forecasting models safely and repeatably. As a (Senior) MLOps Engineer, you will own significant parts of this lifecycle and act as the engineering bridge between research code and reliable production systems. This is a platform-and-operations role, not ownership of model research itself. - Responsibilities: - Partner with data scientists to design experiments and turn model prototypes into reproducible, testable, deployable workflows. - Design, build, and operate feature-engineering pipelines for batch and, where needed, near-real-time training and prediction. - Build model testing and validation frameworks (data requirements, training behavior, prediction outputs, deployment gates). - Implement evaluation frameworks and monitoring for prediction quality, data/concept drift, feature skew, latency, and pipeline health. - Design automated training, retraining, deployment, rollback, and model-versioning workflows. - Improve reliability, security, cost efficiency, and observability of the ML platform and respond to production incidents. - Collaborate with Data and Platform/SRE teams on shared data, orchestration, infrastructure, and governance foundations. - Current Stack: Python, SQL; pandas, scikit-learn, gradient boosting, time-series workflows; Airflow, Metaflow, Kubeflow, managed GCP; Grafana, Looker, Metabase; GCP, Docker, Cloud Run, Vertex AI; Terraform, Terragrunt, Ansible; GitHub Actions, Cloud Build; Cursor (primary IDE), cloud agents.

【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 ────────────────────────────── [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.

【ポジションについて】 Trading & Balancingチームは、電力取引、需給計画、JEPX・OCCTO等の市場運営機関への計画提出、外部システム連携を担うバックエンドシステムを開発・運用しています。実際の提出期限や取引締切のもとで稼働するため、開発速度だけでなく、正確性・追跡可能性・運用信頼性が重要です。 （シニア）ソフトウェアエンジニアとして、ゼロからの新規開発だけでなく、既存の本番システムを理解し、機能追加・リファクタリング・段階的なモダナイゼーションを進めます。取引システムを中心としたGoと、計画提出・市場連携を中心としたPythonを主に用い、REST／gRPC API、スケジュール／イベント駆動処理、データベース、社内外システム連携を幅広く担当します。MLOps・Data・Platform/SREの各チームと密接に連携しますが、機械学習モデルの開発そのものを担当するポジションではありません。 ■主な業務 ・GCP上で電力取引・需給管理・市場運用を支える信頼性の高いソフトウェアの設計・開発・テスト・デプロイ・運用 ・社内サービス、市場運営機関、ベンダー、業務システムと連携するREST／gRPC APIの構築・保守 ・計画提出、データ連携、注文・約定処理、業務自動化のためのスケジュール／イベント駆動ワークフローの実装 ・既存のGo・Pythonサービスに対する機能開発、リファクタリング、段階的な移行 ・自動テスト、構造化ログ、監視、明確な運用手順による正確性と監査可能性の向上 ・コードレビュー、アーキテクチャ議論、障害対応、非難のないポストモーテムへの参加 ・Data、MLOps、Platform/SRE、事業・運用部門と連携したドメイン要件の保守可能なソフトウェアへの落とし込み ■現在の技術スタック（現時点の構成） 言語：Go、Python、SQL／API：REST、gRPC、Protocol Buffers／フレームワーク：FastAPI、Gin、Echo／クラウド：GCP、Cloud Run、Cloud Workflows、Cloud Scheduler、Pub/Sub／データ：リレーショナルデータベース、SQL、ORM／インフラ：Docker、Terraform／CI/CD：GitHub、GitHub Actions、Cloud Build／開発：Cursor（主要IDE）、クラウドエージェント、AI支援開発ツール ────────────────────────────── [About the Role] The Trading & Balancing team builds and operates the backend systems that execute critical workflows for power trading, supply-demand planning, market submissions (JEPX, OCCTO), and external integrations. These services run under real submission windows and trading deadlines, so correctness, traceability, and operational reliability matter as much as delivery speed. As a (Senior) Software Engineer, you will extend and modernize existing production systems, working mainly in Go (trading) and Python (plan submission and market integration) across REST/gRPC APIs, scheduled and event-driven workflows, databases, and integrations. You collaborate closely with MLOps, Data, and Platform/SRE, but do not own machine-learning model development itself. - Responsibilities: - Design, develop, test, deploy, and operate reliable software for power trading, balancing, and market operations on GCP. - Build and maintain REST and gRPC APIs and integrations with internal services, market operators, vendors, and business systems. - Implement scheduled and event-driven workflows for plan submission, data exchange, order and trade processing, and operational automation. - Develop features, refactor code, and execute incremental migrations across existing Go and Python services. - Improve correctness and auditability through automated testing, structured logging, monitoring, and clear operational procedures. - Participate in code reviews, architectural discussions, incident response, and blameless post-mortems. - Collaborate with Data, MLOps, Platform/SRE, and business and operational stakeholders to translate domain requirements into maintainable software. - Current Stack: Go, Python, SQL; REST, gRPC, Protocol Buffers; FastAPI, Gin, Echo; GCP, Cloud Run, Cloud Workflows, Cloud Scheduler, Pub/Sub; relational databases, SQL, ORM; Docker, Terraform; GitHub, GitHub Actions, Cloud Build; Cursor (primary IDE), cloud agents, AI-assisted development tools.