ソフトウェアエンジニア / AIインフラ領域(バックエンドエンジニア)
ポジション概要
全社戦略として掲げる「AIシフト」を技術面から推進する中核として、全社のAI開発を支える共通プラットフォームの設計・開発・運用を担当します。
各サービスで最適化されがちなAI開発環境を、全社で再利用可能かつスケーラブルな基盤プラットフォームに進化させ、開発生産性と品質の最大化を目指します。
AIプラットフォームおよびMLOps領域において、GPU/CPU基盤やMLOpsツールの開発・基盤アーキテクチャ設計・技術選定・運用設計をリードし、継続的な改善を推進いただきます。
主な業務内容
- 各サービスの戦略を踏まえ共通機能を抽象化した全社横断AIプラットフォームの設計・開発・運用
- 大規模GPU/CPUリソースを踏まえた基盤アーキテクチャの設計、効率的なリソース利用のためのスケジューリング戦略・制御方式の設計・実装
- モデル開発からデプロイ、モニタリングまでを支えるMLOpsプラットフォームの設計・実装・運用
- 複数サービス・多様なユースケースに対応するマルチテナント環境の設計、信頼性・可用性を担保するアーキテクチャ設計・実装
- 基盤プラットフォームの標準化、継続的な改善
※変更の範囲:会社の定める全ての業務への配置転換の可能性あり
求める人物像
- 前例のない課題にも主体的に取り組み、着実に成果を出せる方
- 変化の速い技術環境に対応し、自発的に課題を特定し解決策を構想・実行できる方
- 新しい技術領域への関心を持ち、継続的に知見を深め業務に活かせる方
- オーナーシップと責任を持ち、改善・推進できる方
- 関係者と円滑にコミュニケーションし、全体最適を考えて協働できる方
- 常にリスペクトを持って行動できる方
必要な経験/スキル
- 分散システムを用いたプラットフォームの設計・開発・運用経験
- Kubernetes、Dockerなどコンテナ技術を用いた設計・開発・運用経験
- PythonまたはGoでのプログラミング経験
あると望ましい経験/スキル
- 100台規模以上の分散システムにおけるエンジニアリング経験
- Kubernetesのクラスタ設計・構築・運用、およびエコシステムに関する深い知見
- データローカリティを考慮した分散システム設計経験
- CI/CDパイプライン(GitHub Actions, Argo CDなど)の設計・構築・運用経験
- SRE(Site Reliability Engineering)に関する知識・実務経験
- Google Cloud Platform、Amazon Web Services などクラウド環境でのシステム開発経験
- オープンソースソフトウェアへの貢献や社外への技術発信経験
報酬
- 想定年収:800万円~1,600万円
- 賃金形態:月給制(固定残業代含む)
- 基準給与:534,000円~1,067,000円
- 基礎給与:414,000円~830,000円
- 固定時間外手当:119,000円~238,000円(35時間分、時間外労働の有無に関わらず支給・超過分は別途支給)
- 賞与:年2回(会社・部署の業績に応じて支給上限)
諸手当
- 時間外手当、通勤手当(月額上限150,000円/出社日数に応じて実費支給)
- リモートワーク手当(月額11,000円)
- その他各種手当
雇用形態・雇用期間
- 正社員(雇用期間の定めなし、試用期間3カ月 ※条件変更なし)
勤務地
- 東京都千代田区紀尾井町1-3(東京ガーデンテラス紀尾井町 紀尾井タワー)
- ※出社は初期配属拠点。その後配置転換の可能性あり
- ※車いすの方も勤務可能・屋内禁煙
就業時間
- フレックスタイム制(標準労働時間7時間45分、コアタイムなし)
- 標準:9:30〜18:15
- 部署により通常勤務またはシフト勤務あり
- 育児・介護時短勤務制度あり
休日・休暇
- 完全週休2日制(土日)、国民の祝日、年末年始(12/29〜1/4)
- 有給休暇
- 特別有給休暇(慶弔、マタニティ、看護、介護等)
- ハッピーフライデー(祝日が土曜の場合は前労働日を特別休日)
- サバティカル休暇制度
福利厚生
- 各種社会保険完備(健康・厚生年金・雇用・労災・介護)
- 選択型確定拠出年金
- 総合福祉団体定期保険
- 長期所得補償制度
- 財形貯蓄制度
- 株式累積投資制度
- 定期健康診断・人間ドック費用補助
- 社内マッサージ室
- 社内サークル、懇親会費補助
人材育成・支援制度
- 社員向け研修(語学、マネジメントなど)
- Job Challenge制度
- サバティカル休暇
- 社会人ドクター進学支援
選考プロセス
- 書類選考
- 課題選考・適性検査
- 面接(複数回)・コンプライアンスチェック・リファレンスチェック
- 内定
※ポジションにより選考内容が変更される場合があります