生成AIやAIエージェントを活用した開発を、安全・安定・効率的に行うためのクラウド・インフラ・セキュリティ基盤の設計、構築、運用改善を担当していただきます。 アプリケーションそのものを開発するのではなく、開発者やAIエージェントが安心して利用できる環境を整え、 開発チーム全体の生産性・品質・セキュリティを高めることがミッションです。 ■主な業務内容 　・AI駆動開発に必要なクラウド・インフラ環境の設計、構築 　・AWS、Azure、Google Cloud等を活用した開発・実行基盤の構築 　・開発環境、検証環境、本番環境の設計・標準化 　・IAM、RBAC等を用いたユーザー・サービス・AIエージェントの権限管理 　・ネットワーク、ファイアウォール、Private Endpoint等のセキュアな通信環境設計 　・GitHub、GitLab等を利用したソースコード管理環境の整備 　・CI/CDパイプラインの設計・構築・改善 　・Infrastructure as Codeを利用した環境構築の自動化 　・Docker、Kubernetes等を利用したコンテナ環境の設計・運用 　・Secrets Manager、Key Vault等を利用したAPIキー、認証情報、秘密情報の管理 　・ログ収集、監視、アラート、監査証跡の設計・運用 　・脆弱性管理、セキュリティチェック、クラウドセキュリティ設定の確認 　・生成AI／LLMサービス利用時のデータ保護、アクセス制御、利用ルールの設計 　・AIエージェントが利用するツール・API・データへのアクセス制御 　・開発チーム向けのセキュアなAI利用環境、開発環境の標準化 　・障害、セキュリティインシデント発生時の調査・改善 　・クラウドコスト、AI利用コストの可視化・最適化 　・インフラ・セキュリティ運用の自動化、継続的な改善 ■AI駆動開発で想定する業務 AI駆動開発では、人だけでなくAIエージェントがコード、ドキュメント、データ、開発ツール等へアクセスするケースが増えていきます。 そのため、以下のような環境づくりを行います。 　・生成AI、AIコーディングツールを安全に利用できる開発環境の構築 　・AIエージェントごとのアクセス権限・実行権限の設計 　・開発環境と本番環境の分離 　・AIがアクセス可能なデータ・システム範囲の制御 　・コードリポジトリ、ドキュメント、クラウド環境への認証・認可設計 　・APIキーやトークン等の秘密情報管理 　・AIエージェントの操作・実行履歴のログ取得 　・生成されたコードや設定変更に対する自動チェック 　・CI/CDへのセキュリティテスト・脆弱性スキャンの組み込み 　・承認が必要な操作と、自動実行可能な操作の切り分け 　・異常な操作やアクセスを検知する監視・アラート設計 　・障害時や誤操作時に停止・復旧できる仕組みの構築 　・開発環境を再現可能にするInfrastructure as Code化 　・複数プロジェクトで利用できる共通開発基盤・テンプレートの整備 AIに多くの作業を任せるほど、AIが「何にアクセスできるのか」「何を変更できるのか」「誰が最終的に確認するのか」を明確にすることが重要になります。 本ポジションでは、開発速度だけでなく、安全性・可用性・再現性・監査性を考慮した環境を構築していただきます。 ※このポジションで重視すること※ このポジションでは、単にサーバーやクラウド環境を構築できることだけではなく、以下のような内容を重視します。 　・開発者が安全かつ効率的に利用できる環境になっているか 　・適切なアクセス権限が設定されているか 　・AIエージェントに必要以上の権限を与えていないか 　・障害や誤操作が発生した際に検知・停止・復旧できるか 　・環境構築や設定変更を再現・自動化できるか 　・開発スピードとセキュリティのバランスが取れているか 　・複数の開発チームで再利用できる環境になっているか セキュリティを理由にすべてを禁止するのではなく、リスクを理解したうえで、AIや新しい技術を安全に利用できる方法を考え、 開発チームとともに環境を改善していくことを期待しています。

AI時代において、現在の保有スキルはすぐに陳腐化します。そのため、我々は過去の経験以上に「変化への適応力」と「人間固有の価値」を重視します 【必須】 以下のいずれかの実務経験をお持ちの方 　・AWS、Azure、Google Cloud等を利用したクラウド環境の設計・構築・運用経験 　・Linux、Windows Server等を利用したインフラ設計・構築・運用経験 　・ネットワーク、認証・認可、IAM等に関する設計・運用経験 　・クラウドまたはシステムのセキュリティ設計・運用経験 　・CI/CD、DevOps、クラウドネイティブ環境の構築・運用経験 加えて、以下を重視します。 　・クラウド、インフラ、セキュリティの基礎知識をお持ちの方 　・アクセス権限、認証・認可、ネットワーク等を意識した環境設計ができる方 　・障害やセキュリティ上のリスクを整理し、必要な対策を検討できる方 　・手作業だけでなく、自動化・標準化によって運用を改善したい方 　・生成AIやAIエージェントを活用した新しい開発環境に関心がある方 　・新しいクラウドサービスやセキュリティ技術を自ら学び、検証できる方 　・アプリケーションエンジニアなど、他職種と連携しながら環境を構築できる方 ※AI・機械学習モデルの開発経験は必須ではありません。 ※アプリケーション開発を主業務とするポジションではありません。

・AWS、Azure、Google Cloudにおけるクラウドアーキテクチャ設計経験 ・Terraform、CloudFormation、Bicep等を利用したInfrastructure as Codeの経験 ・Docker、Kubernetes、ECS、AKS、GKE等の利用経験 ・GitHub Actions、GitLab CI、Azure DevOps、Jenkins等を利用したCI/CD環境構築経験 ・DevSecOps、SRE、Platform Engineeringに関する経験 ・IAM、SSO、MFA、RBAC、ゼロトラスト等の設計・導入経験 ・Secrets Manager、Key Vault等を利用した秘密情報管理経験 ・WAF、SIEM、EDR、CSPM等のセキュリティ製品・サービス利用経験 ・脆弱性診断、SAST、DAST、依存ライブラリスキャン等の経験 ・クラウド監視、ログ分析、オブザーバビリティ基盤の構築経験 ・SOC、CSIRT、セキュリティインシデント対応経験 ・クラウドセキュリティガイドラインや社内セキュリティ基準の策定経験 ・生成AI、LLMサービスの企業利用におけるセキュリティ設計経験 ・Azure OpenAI、Amazon Bedrock、Vertex AI等のAI基盤利用経験 ・ChatGPT Enterprise等の生成AIサービスの企業導入・管理経験 ・AIエージェントやMCP等を利用する環境のセキュリティ検討経験 ・FinOps、クラウドコスト管理・最適化の経験 ・大規模な開発組織向けの共通開発基盤・Developer Platform構築経験

① 新しい技術を「安全に使う方法」を考えられる方 　新しいAIサービスやクラウドサービスに対して、最初から禁止するのではなく、どのような条件や制御を設ければ安全に利用できるかを考えられる方。 ② 開発者の立場も理解できる方 　セキュリティやインフラ側の都合だけでルールを決めるのではなく、開発者の使いやすさや開発スピードも理解し、双方のバランスを考えられる方。 ③ 自動化・標準化が好きな方 　同じ作業を繰り返すのではなく、Infrastructure as CodeやCI/CDなどを活用し、誰でも再現できる環境へ改善していきたい方。 ④ リスクを具体的に説明できる方 　「危険だからできない」ではなく、何がリスクなのか、どの程度影響があるのか、どのような対策が可能なのかを整理して説明できる方。 ⑤ AIを過信せず、検証できる方 　AIが生成した設定やスクリプトをそのまま本番環境へ反映するのではなく、内容・影響範囲・セキュリティリスクを確認できる方。 ⑥ 変化を前向きに楽しめる方 　生成AIやAIエージェント、クラウド、セキュリティ技術は短期間で変化していきます。 　新しい技術を継続的に学び、自ら検証しながら環境を改善していける方。