どんな仕事か: (1) AI基盤アーキテクチャ設計
・LLM／AIエージェントを前提としたシステム全体設計
・APIゲートウェイ／非同期処理／キャッシュ／キュー設計
・マルチクラウド（AWS／GCP／Azure）環境での最適構成設計
・可用性・スケーラビリティ・コストを考慮した設計判断
(2) バックエンド・プラットフォーム開発
・AI機能を支えるバックエンドの設計・実装
・LLM APIや外部サービスとの統合設計
・データ基盤（DWH／Vector DB等）との接続設計
(3) AIインフラ・運用設計
・推論処理のスケーリング設計（負荷分散・非同期処理）
・レイテンシ最適化・コスト最適化
・ログ／モニタリング／トレーシング設計
・セキュリティ・ガバナンス設計（権限管理・データ保護）
(4) 技術選定・標準化
・LLM／AIエージェント技術の選定・導入判断
・社内AI利用基盤の標準化・ガイドライン設計
・再利用可能な基盤コンポーネントの設計
(5) テックリード・チーム推進
・技術的意思決定のリード
・コードレビュー・設計レビューによる品質担保
・メンバー育成・ナレッジ共有
・プロダクトマネージャーとの要件整理・実現性検討

■技術環境
■言語：Python／TypeScript　など
■クラウド：AWS／GCP／Azure
■コンテナ：Docker／Kubernetes
■データ基盤：Databricks／BigQuery／Vector DB／PostgreSQL　など
■プロジェクト管理：Jira・Confluence、Backlog
■その他：API Gateway／Redis／Airflow など
求められるスキルは: 必須 (1) インフラエンジニアリング力
・AWS / GCP / Azure いずれかのパブリッククラウドを用いたインフラ構築・運用経験
・IaC（Terraform / CloudFormation等）を用いた環境構築・管理経験
・CI/CDパイプラインの構築・運用経験（GitHub Actions / GitLab CI など）
(2) システム設計・運用力
・可用性・スケーラビリティを考慮したインフラ設計経験
・コンテナ／オーケストレーション（Docker / Kubernetes）の利用経験（基本レベルでも可）
・運用監視・ログ設計の経験（Datadog / CloudWatch 等）
(3) エンジニアリング基礎力
・バックエンド開発経験（言語不問：Python / Go / Java など）
・Gitを用いたチーム開発経験
・技術選定や設計に主体的に関与した経験

歓迎 (1) LLM / 生成AI関連
・LLM API（OpenAI / Azure OpenAI / Vertex AI / Bedrock 等）を用いた開発経験
・RAG（Retrieval-Augmented Generation）の設計・実装経験
・プロンプト設計・評価・改善の実務経験
・LLMアプリの運用（モニタリング／コスト管理／品質評価）経験
(2) プラットフォーム・基盤関連
・マルチテナント基盤や共通基盤の設計・構築経験
・API Gateway / 認証基盤 / セキュリティ設計の経験
・データ基盤（BigQuery / Redshift / Databricks 等）との連携経験
(3) DevOps / SRE
・SREのプラクティス導入経験（SLI/SLO設計など）
・Observability設計（メトリクス・ログ・トレースの統合管理）
・コスト最適化・FinOpsの経験
(4) 組織・推進力
・技術リード / テックリード経験
・開発標準やガイドライン整備の経験
・複数チーム横断での基盤整備・推進経験
雇用形態は: 正社員
どこで働くか: 東京都
大半のメンバーが在宅勤務をしています。リモート勤務手当の支給のサポートがあります
給与はどのくらい貰えるか: 650万円～ 1199万円

【フルリモート可】全社共通AIプラットフォームのインフラエンジニア

インフラエンジニア