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Senior Software Engineer, Infrastructure / キャディ株式会社

Salary: 850 - 1200 百万円

Kubernetes
Japanese: Fluent

Minimum year of experience: 7

CADDi

Senior Software Engineer, Infrastructure

職務内容 / Job Overview

モノづくり産業の情報基盤となる製造業AIデータプラットフォームの成長・強化を支えるインフラ基盤の構築・運用・改善。セキュリティ、信頼性、可用性といった観点から開発チームを支援し、国内外で使用される複数プロダクトの急速な成長・拡張を支える重要なミッションです。

  • 新規・既存アプリケーションのスケールに耐えうる基盤の設計・運用
  • パブリッククラウドの強みを活用
  • DevSecOps文化の醸成
  • グローバル展開にふさわしい全体最適なインフラ提供

期待する役割

  • 開発チームが開発・運用に注力できるためのインフラ・基盤の設計・構築・運用をリード
  • セキュリティ、信頼性、可用性の観点で各プロダクトを支援
  • 組織横断で課題解決・啓蒙活動の推進

業務例

  • 各種デプロイ等のオペレーション自動化ツールの開発・運用・高度化
  • コンテナ基盤の運用・改善
  • 障害検知/キャパシティプランニングのモニタリング環境の構築/運用
  • ミドルウェアの技術選定と検証
  • アプリケーション、ミドルウェアの運用とパフォーマンス改善

このポジションの魅力

  • グローバル展開プロダクトの開発経験
  • 産業構造を変革する社会的意義ある開発
  • 汎用的なデータプラットフォームの難易度高い開発
  • スケールに伴うダイナミックな技術課題
  • 熱量高い仲間たちと共に難題に挑戦

必須要件

  • 7年以上のソフトウェア開発経験
  • クラウドサービスを利用したシステム設計・構築・運用経験
  • Kubernetes等コンテナ技術の運用経験
  • CI/CDパイプラインの構築・運用経験
  • Webアプリケーションの開発・運用経験
  • 日本語でのビジネスコミュニケーション

歓迎要件

  • ネットワーク基礎知識
  • 分散システムの構築・運用経験
  • Webバックエンド設計〜運用経験 (静的型付け言語優遇)
  • Google Cloudの設計/運用経験
  • Datadog等の監視基盤経験
  • 50名以上のエンジニア組織でインフラ提供やEnabling経験

求める人物像

  • ミッション「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」に共感できる
  • 本質的課題に当事者意識・粘り強く取り組むことができる
  • 変化・不確実性を前向きに乗り越え、建設的議論ができる
  • 他者へのリスペクトを忘れず、高い解像度のコミュニケーションができる
  • サービス信頼性向上（監視・運用改善等）へ高いモチベーション

雇用条件

  • 雇用形態: 正社員（試用期間3ヶ月、待遇変動なし）
  • 給与: 年俸850万円～1200万円程度、年2回昇給、12分割月額支給、ストックオプション制度あり

勤務時間・場所

  • フレックスタイム制: コアタイム 11:00～16:00
  • 勤務地: リモートワークベース
    • 週1出社推奨日/四半期オフサイトミーティング有
    • 全国、首都圏外メンバーも活躍中
    • 出社希望者はオフィス常時利用OK

休日・休暇

  • 完全週休2日制（土日祝）
  • 年次有給休暇（入社6カ月後付与）、入社時特別有給（3日）
  • 夏季休暇（3日、期間内取得自由）、年末年始休暇（6日）
  • 看護・介護休暇（年4日、ペット対象含む）、リフレッシュ休暇（勤続5年ごと連続5日）、慶弔休暇

福利厚生・手当

  • 交通費（月3万円まで、遠方上限6万円）
  • 子ども手当（18歳以下1人1.5万円/月）
  • 部活動補助、チーム食事・オフサイト交流費補助
  • サーバー代補助（エンジニア1万円/月）、書籍購入・外部研修費補助
  • 育児介護休業、結婚/出産祝い金、引っ越し補助
  • 社会保険完備、PC支給、人間ドックや健康診断費用全額補助
  • 各種表彰制度

開発環境・技術スタック

  • フロントエンド: TypeScript, React, Next.js
  • バックエンド: Rust(axum), TypeScript, Node.js(Express/Fastify/NestJS)
  • 機械学習: Rust, Python, OpenCV, PyTorch, Elasticsearch, Vertex AI
  • インフラ: Google Cloud, GKE, Anthos Service Mesh, Istio, Cloudflare, Argo Workflows
  • Event Bus: Cloud Pub/Sub
  • DevOps: GitHub, GitHub Actions, ArgoCD, Kustomize, Helm, Terraform, Datadog, MixPanel, Sentry
  • Data: CloudSQL（PostgreSQL）, AlloyDB, BigQuery, dbt, trocco
  • API: GraphQL, REST, gRPC
  • 認証: Auth0
  • 開発支援ツール: GitHub Copilot, Figma, Storybook
  • コミュニケーション: Slack, Discord, JIRA, Miro, Confluence

選考フロー

  1. カジュアル面談（希望者のみ）
  2. 書類選考
  3. 技術課題（オンラインコーディングテスト）
    • コードの書き方を重視
  4. 人事面談
    • 条件確認や疑問解消の場
  5. 技術面接（エンジニア＋EM）
  6. 最終面接（CTOまたはVP）
  7. オファー面談
  • 状況により、面接数や順番が前後する場合あり
  • 希望に応じ社員とのカジュアル面談も適宜実施

その他

  • 応募～内定まで平均1カ月程度
  • スピーディな選考対応も相談可
※会社/グループ情報および応募フォーム・URL等は省略しています。  
「キャディ」の社名部分は文脈維持・誤読防止のため一部最小限残しています。
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