どんな仕事か: 【仕事内容】

どれだけ優れたAIモデルも、安定したインフラと高品質なデータ基盤がなければ「ただの箱」です。あなたには、生成AIや機械学習が24時間365日、高速かつ安全に動き続けるためのインフラ・プラットフォーム構築をお任せします。

【具体的なプロジェクト例】

MLOps基盤の構築（Amazon SageMaker / Vertex AI）：モデルの学習からデプロイ、監視までを自動化するCI/CDパイプラインの構築。

大規模データレイク・DWHの設計（Snowflake / BigQuery / Databricks）：数億レコード規模の非構造化データをAIが即座に読み込めるよう、パーティショニングやクラスタリングを最適化。

GPUリソースの最適化とスケーリング： LLM（大規模言語モデル）の推論環境における負荷分散、オートスケーリング、コストマネジメント。

データガバナンス・セキュリティ設計：企業の機密データをAIに学習させる際のアクセス制御（IAM）、PII（個人情報）保護、暗号化の実装。

【この仕事の魅力】

・「インフラの真価」を証明できる： AI特有の激しい負荷変動や巨大なデータトラフィックを捌く経験は、従来のWebインフラとは一線を画す高度なスキルセットとなります。

・技術選定のフロントランナー： TerraformやAnsibleを用いたIaC（Infrastructure as Code）はもちろん、最新のベクトルデータベース（Pinecone， Milvus等）の選定・導入にも携われます。

・「枯れた技術」×「先端技術」の融合：堅牢なネットワーク・DB設計という「既存の強み」を、AIという「新領域」でどう活かすかという、ベテランにしかできない挑戦が可能です。

【社内請負案件拡大中！～SES以外のキャリア～】

スキルを磨き、キャリアを広げる

クラウドワークスグループで次のステージへ

現在、クラウドワークスコンサルティングでは社内での請負案件の拡大を進めています。

お客様先だけでなく、自社内でもスキルアップできるチャンスが加速中！

・最先端技術に触れられる外部プロジェクト

・要件定義や設計から関われる自社内プロ
求められるスキルは: 必須【必須】

・クラウド環境（AWS / GCP / Azure）でのインフラ設計・構築経験（5年以上）

・RDBまたはNoSQLデータベースの深い設計・チューニング経験

・コンテナ技術（Docker / Kubernetes）の実務経験

・IaC（Terraform / CloudFormation等）を用いた構成管理の経験

【あれば尚可】

・大規模なデータ分析基盤（DWH / データレイク）の構築経験

・ネットワーク、セキュリティに関する深い知見（VPC設計、WAF、IDS/IPS等）

・MLOpsツールの利用経験、またはデータサイエンティストとの協業経験
雇用形態は: 正社員
どこで働くか: 東京都
給与はどのくらい貰えるか: 600～1000万円

【AIインフラ・基盤エンジニア】大規模GPU・データ基盤の設計構築／最上流工程から参画／福利厚生

インフラエンジニア