▋ 募集背景 前年比300%以上の急成長を遂げ、様々な業界の大手企業から数千万円から億円規模のAI関連プライム案件を多数受注しています。事業拡大に伴い、多数のAIエージェントが本番環境で安定稼働し、適切に統制される基盤を担う人材の重要性がますます高まっています。そこで、LLMOps・AIガバナンス基盤をゼロから設計・構築する、SREを募集します。 ▋ 業務内容 【具体的な業務内容】 ◎ LLMOps・AIガバナンス基盤の設計と構築： LLMOps基盤の設計(レートリミット管理、トークン消費量監視、コスト最適化、モデルバージョン管理)、AIガバナンス基盤の設計(プロンプトインジェクション検知、AIエージェント暴走制御)、高可用性(HA)構成の設計、Observability基盤の設計 ◎ インフラ構築・運用自動化実装： Terraformを用いたIaCによる自動化、CI/CDパイプラインの構築(GitHub Actions、GitOps)、Go/Pythonによる運用自動化ツール開発、Kubernetesオペレーター開発 ◎ Observability構築とインシデント対応： Observability基盤の構築(Datadog/Sentryでのモニタリング、分散トレーシング)、SLI/SLO設計・運用、インシデント対応、AI特有の監視(LLMレートリミット、トークン消費量、RAG精度劣化検知) ◎ AIを活用したSRE運用自動化： AIによる障害予測・異常検知、AIによる根本原因分析、自動修復スクリプトの生成・実行、トイル削減 【開発案件例】 ◎ 製造業： AI部品検索基盤の信頼性向上 - 部品検索・代替提案システムの信頼性を向上。SLO定義、可観測性基盤構築、障害予兆検知を実現。VectorDB検索の応答時間監視とLLM APIのフォールバック機構を実装 ◎ サービス業： プラン提案システムの運用改善 - プラン提案システムの運用改善を実施。カナリアリリースとブルーグリーンデプロイで安全なデプロイ戦略を確立。エラーバジェットに基づくリリース判断を実現 ▋ キャリアパス ①技術スペシャリスト ◎ 1-2年目（SRE）：大手プライム案件のLLMOps・AIガバナンス基盤構築を担当 ◎ 2-3年目（リードSRE/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 ◎ 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を牽引 ②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、AXコンサルタント/PM/FDEとして顧客の経営層と対話しAI戦略を策定 ▋ 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等)費用は全額会社負担で制限なく利用可能 ◎ 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、顧客の経営層との技術ディスカッションにも関与。技術領域によるチーム分けは行わず、プロダクト全体を見渡した開発が可能 ◎ 公平な評価制度： 年2回の評価サイクルで「スキルシート」による公平な評価を実施 ▋ 応募条件 【必須スキル】 ※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 ◎ システムの信頼性・可用性を意識した設計ができる技術力 【求める人物像】 ◎ 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 ◎ 自動化(AIOps)によるトイル削減やLLMOps・AIガバナンス基盤構築を通じて、顧客のビジネス課題解決に情熱を持てる方 【勤務条件】 ◎ オフィスに基本出社できる方（応相談） 　┗ 東京都品川区東五反田(五反田駅徒歩5分) ◎ フレックスタイム制 　┗ コアタイム10:00~15:00